猫头虎 AI分享| 京东刚刚开源了一款产品级的端到端通用多智能体:JoyAgent-JDGenie,GAIA上准确率75.15%,超OWL、OpenManus等多款知名开源智能体
京东最近开源了一款重磅产品——端到端通用多智能体框架 JoyAgent-JDGenie,在 GAIA 基准测试上取得了 75.15% 的准确率,超过了 OWL(CAMEL)、OpenManus 等多款知名开源智能体。下面为你一篇完整的技术博客,涵盖核心原理、框架对比、系统架构、快速上手及二次开发示例。
文章目录

京东首个端到端多智能体产品:JoyAgent-JDGenie
为什么要关注?
- 开箱即用:输入查询或任务,它能直接给出答案或执行操作。
- 高准确率:GAIA 上 75.15% 的得分,领先行业开源产品。
- 全面开源:前端、后端、框架、引擎、报告、代码、PPT、文件等多种子智能体全放出。
- 轻量无依赖:无需阿里云百炼、火山引擎等私有平台,纯开源可二次开发。
核心能力概览
完整的多 Agent 框架
支持多种智能体设计模式(React 模式、Plan & Executor 模式等),内置多层级思考与跨任务记忆。高并发 DAG 执行引擎
极致执行效率,流水线式全链路流式输出。插件化子智能体 & 工具
- 报告生成 Agent:自动生成分析报告(网页/PPT/Markdown)。
- 代码智能体:在线生成与执行代码片段。
- 文件智能体:文档检索、摘要、问答……
- PPT 智能体:一键输出演示文稿。
自动化工具进化
基于已有原子工具自动拆解重组,生成新工具,减少人为设计成本。
性能对比:多 Agent 产品一览
分类 | agent | 是否开源 | 是否开源完整产品 | 是否依赖生态 |
---|---|---|---|---|
SDK类 | SpringAI-Alibaba | 部分 | 否,只开源SDK(SDK) | 是(阿里云百炼平台) |
Coze | 部分 | 否,只开源部分Nieo SDK(SDK) | 是(火山引擎平台) | |
框架类 | Fellow | 是 | 否,只开源了Eko智能体框架(框架) | 否 |
Dify | 是 | 否,只开源了智能体框架,且主要是workflow(框架) | 否 | |
SkyworkAI | 是 | 否,只开源了智能体框架(框架) | 否 | |
OpenManus | 是 | 否,只开源了智能体框架(框架) | 否 | |
Owl | 是 | 否,只开源了智能体框架(框架) | 否 | |
n8n | 是 | 否,只开源了智能体框架,且主要是workflow(框架) | 否 | |
协议类 | MCP | 是 | 否,只是开源协议 | 否 |
A2A | 是 | 否,只是开源协议 | 否 | |
AG-UI | 是 | 否,只是开源协议 | 否 | |
技术模块类 | memory0 | 是 | 否,只是开源的技术模块 | 否 |
LlamaIndex | 是 | 否,只是开源的技术模块 | 否 | |
产品类 | Our | 是 | 是,开源端到端完整的Agent产品(产品) | 否 |
GAIA 基准测试成绩
Agent | Score | Level1 | Level2 | Level3 | 机构 |
---|---|---|---|---|---|
Alita v2.1 | 0.8727 | 0.8868 | 0.8953 | 0.7692 | Princeton |
Skywork | 0.8242 | 0.9245 | 0.8372 | 0.5769 | 天工 |
AWorld | 0.7758 | 0.8868 | 0.7791 | 0.5385 | Ant Group |
Langfun | 0.7697 | 0.8679 | 0.7674 | 0.5769 | DeepMind |
JoyAgent-JDGenie (Our) | 0.7515 | 0.8679 | 0.7791 | 0.4230 | Our |
OWL | 0.6424 | 0.7547 | 0.6512 | 0.3846 | CAMEL |
Smolagent | 0.5515 | 0.6792 | 0.5349 | 0.3462 | Huggingface |
AutoAgent | 0.5515 | 0.7170 | 0.5349 | 0.2692 | HKU |
Magentic | 0.4606 | 0.5660 | 0.4651 | 0.2308 | MSR AI Frontiers |
LRC-Huawei | 0.4060 | 0.5283 | 0.4302 | 0.0769 | Huawei |
xManus | 0.4061 | 0.8113 | 0.2791 | 0.0000 | OpenManus |
系统架构原理图
- 多层级思考:Work Level & Task Level
- 多模式设计:Plan & Executor 模式 + React 模式
- 跨任务记忆:相似任务自动匹配与复用历史上下文
- 工具自动进化:原子工具拆解/重组,动态生成新工具
体验案例展示
快速上手
环境准备
JDK 17
Python 3.11
安装依赖:
pip install uv cd genie-tool uv sync source .venv/bin/activate
启动流程
第一次初始化:
sh start_genie_init.sh
后续启动:
sh start_genie.sh
二次开发示例
添加自定义 MCP 工具
在
genie-backend/src/main/resources/application.yml
中配置:mcp_server_url: "http://ip1:port1/sse,http://ip2:port2/sse"
启动服务:
sh start_genie.sh
示例:挂载 12306 火车票查询工具,直接对话获取票务信息。
新增自定义子 Agent
/**
* 工具基接口
*/
public interface BaseTool {
String getName(); // 工具名称
String getDescription(); // 工具描述
Map<String, Object> toParams(); // 参数定义
Object execute(Object input); // 执行逻辑
}
// 天气智能体示例
public class WeatherTool implements BaseTool {
@Override
public String getName() {
return "agent_weather";
}
@Override
public String getDescription() {
return "这是一个可以查询天气的智能体";
}
@Override
public Map<String, Object> toParams() {
return "{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"location\":{\"description\":\"地点\",\"type\":\"string\"}},\"required\":[\"location\"]}";
}
@Override
public Object execute(Object input) {
return "今日天气晴朗";
}
}
在 GenieController#buildToolCollection
中引入:
WeatherTool weatherTool = new WeatherTool();
toolCollection.addTool(weatherTool);
然后重启 sh start_genie.sh
即可上线该 Agent。
猫头虎 Fork 源码
GitHub 地址:
https://github.com/MaoTouHU/JD-OpenManus
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