猫头虎 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

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。

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文章目录

• 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
• • 京东首个端到端多智能体产品：JoyAgent-JDGenie
  • 核心能力概览
  • 性能对比：多 Agent 产品一览
  • GAIA 基准测试成绩
  • 系统架构原理图
  • 体验案例展示
  • 快速上手
  • • 环境准备
    • 启动流程
  • 二次开发示例
  • • 添加自定义 MCP 工具
    • 新增自定义子 Agent
  • 猫头虎 Fork 源码

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。

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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。
  

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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

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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

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系统架构原理图

1. 多层级思考：Work Level & Task Level
2. 多模式设计：Plan & Executor 模式 + React 模式
3. 跨任务记忆：相似任务自动匹配与复用历史上下文
4. 工具自动进化：原子工具拆解/重组，动态生成新工具

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体验案例展示

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快速上手

环境准备

• JDK 17

• Python 3.11

• 安装依赖：

  pip install uvcd genie-tooluv syncsource .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

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二次开发示例

添加自定义 MCP 工具

1. 在 genie-backend/src/main/resources/application.yml 中配置：

   mcp_server_url: \"http://ip1:port1/sse,http://ip2:port2/sse\"

2. 启动服务：

   sh start_genie.sh

3. 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。

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猫头虎 Fork 源码

GitHub 地址：
https://github.com/MaoTouHU/JD-OpenManus

欢迎大家 Clone、Star、PR，一起探索多智能体产品化的无限可能！