ACE 是一个基于 \emph{层次化场景图} 的代理画布编辑器，专为多幻灯片演示的自动化设计而构建。传统的文档格式只提供平面、绝对定位的元素，导致代理必须重新计算坐标并经常破坏布局；同时设计缺乏唯一的参考答案，使得基于参考的差异度量会惩罚合法但不同的输出。
ACE 的核心创新包括：
- 层次化场景图：提供树形结构的元素组织，避免了平面坐标的重复计算。
- 专用动作空间：内置 98 种工具，覆盖常见的排版、图形、动画等操作。
- CARE 内容感知路由器：在每张幻灯片中仅向代理提供相关切片，平均可削减约 89% 的输入 token。
- 自纠正循环：利用一个 \textbf{无真值的指令遵循（IF）评判器}，其自然语言批评被直接作为下一轮指令输入，实现闭环改进。
实验结果显示，在相同的模型骨干下，单轮的场景图编辑器已能匹配内部迭代的 HTML 管线；加入自纠正后，ACE 在完整的 94 项任务基准上获得 IF 4.23 分，对比基线的 3.81 分，差异显著（$p{=}.010$），且速度提升 1.75\times 倍，成本降低约 44%。视觉质量（VQ）指标差异不显著，但 26 位盲评者中有 58.7% 明确偏好 ACE，且在自纠正后 81% 的情况下更受青睐。该排名在三类评判模型间保持一致，且脱离循环的评判仍保留约三分之二的提升，说明循环效应有限。66% 的案例在一次迭代后即停止，严格的峰值回滚策略能够消除所有观察到的回退。
博主点评：ACE 通过层次化场景图和自纠正机制，显著提升了多幻灯片设计的自动化可靠性和效率，尤其在降低 token 开销和成本方面表现突出，值得后续在实际设计平台中进一步验证和扩展。