WAIC今年异常火爆，活动前各家都在准备各类发布。一周前开发者中在热评一款悄悄上线的开源Agent，带着好奇，CSDN也深度测评了这款开源的Agent。我们发现它能本地部署无硬件要求，开源代码完整，为定制自己的智能体提供了极大便利，让大家能放心地进行创新性二次开发。
开发者实测后也表示，这款由京东云研发的Agent不仅100%开源了前端、后端、引擎及核心子智能体，更以GAIA榜单70%+准确率，刷新了行业对“开源企业智能体”的认知。
然而，京东却异常低调，直至2025 WAIC上才正式亮牌。究竟这款JoyAgent如何实现“开箱即用”的企业级智能体部署？又将如何破解行业痛点？本文将通过独家实测，揭开这款“开源黑马”的技术真相。
开发者实测：真正开源的企业级智能体
本次实测，我们通过“部署、实践、二次开发”三个阶段，全面验证了其企业级开源智能体平台的可用性与可拓展性。
在部署阶段，JoyAgent作为行业首个100%开源的企业级智能体系统，实现了产品级的完整开源。项目代码结构清晰，涵盖前端、后端、框架引擎与核子智能体，基于完全开源的架构，开发者可以灵活修改调用逻辑，无论是采用第三方 LLM API实现轻量化接入，还是选择自部署大模型以保障企业数据安全，都能顺畅落地。JoyAgent的代码组织也为界面定制与模型调用的细节调节提供了极高的可控性。
本次内测，我们加入了京东云官方支持群，获得了一线工程师的答疑协助，在测试过程中也遇到了一些个人开发者常见的问题，比如如何对接不同厂商的LLM API、选择Docker还是原生方式部署服务、以及如何配置MCP实现数据调用......这些问题虽然分散，但大多都能通过官方文档或者社区资源找到解决路径。
首先，使用了DeepSeek官方API作为LLM调用入口。在JoyAgent后端配置中，开发者可以为planner、executor、react等模块分别配置不同模型，并根据业务需求调整提示词（Prompt）。系统不仅支持多模型组合，也支持提示词级别的自定义，实现极强的可调度性与适配性。
对于个人开发者而言，使用现有平台智能体的最大障碍在于成本高企和平台依赖。但JoyAgent通过支持本地部署，彻底摆脱了平台限制，实现了几乎零成本的智能体使用体验。以定制DBA智能体为例，我们结合数据库相关的MCP协议，尝试构建了专属助手，协助管理独立项目的数据库结构、业务数据建模及性能优化等任务。
实际上，JoyAgent面向的用户群体非常清晰：对于个人开发者与初创公司，其开源版本提供了高度自由的配置能力。通过工具链和插件组合，就可以开箱即用地构建一个团队专属的多智能体协作空间，不论是原型验证还是小规模业务试水，都极具效率。
而作为100%开源的企业级智能体平台，JoyAgent在企业端展现出了强大的系统性优势。依托其开放架构，企业不仅能够自主部署与管控，还能灵活拓展出符合自身业务逻辑的能力模块；基于JoyAgent，企业可以围绕实际场景定制子智能体，实现业务流程与智能能力的深度融合。
在实测中，我们构建了SCRM专属子Agent，输入用户的表现和行为后，生成了用户的意图报告，实现了从客户意愿的采集、分析，到自动生成购买意愿报告的闭环流程。这种灵活定制能力，为零售、物流等行业的流程重构提供了想象空间。更关键的是，其支持私有化部署甚至搭载大模型一体机，帮助企业快速搭建内部 AI 基础设施，稳定性远超传统开源方案。
开源带来的不仅是技术透明，更是企业业务持续演进的根基。
最后，我们尝试了二次开发与功能拓展。不论是集成自定义的MCP（模型上下文协议），还是新增子Agent，均可通过源码修改快速实现。整个开发过程保持了良好的工程一致性，降低了扩展的复杂度。
JoyAgent 凭五大硬实力破局
实测体验的背后，是JoyAgent五大核心优势构建的护城河。
近期，OpenAI发布ChatGPT Agent，完成通用智能体能力的关键跃升；字节跳动开源了扣子（coze）......我们看到，全球的科技头部企业都在全力加码布局AI智能体。德勤研究显示，2025年25%使用生成式AI的企业将部署AI Agent，2027年这一比例将达50%。
赛道火热的另一面，是企业落地时的集体阵痛，拿到手的开源框架只是半成品，还得自己填坑开发；多智能体协同像群龙无首，复杂任务拆解得七零八落；想把数据攥在自己手里，却找不到轻量化的私有化方案…… 而这些痛点被京东云精准捕捉到了。
首先是产品力拉满的降维打击，JoyAgent实现了从“给框架”到“给成品”的跨越。它主打“100% 真开源”，区别于市面常见的SDK或框架级开源，将前端、后端、框架、引擎及核心子智能体全盘开放，开发者可快速部署专属企业级多智能体产品。
同时，预置了 Report、Search、Code等子智能体，支持PPT、HTML、markdown等多格式输出，具备高可用性。
在本次测试过程中，轻量化的优势尤为突出，对比部分大厂方案必须依赖其MaaS 平台的限制，JoyAgent可在普通服务器运行，企业数据无需上云，安全感直接拉满。
此外，在性能方面，JoyAgent在GAIA榜单准确率超70%，超越了OWL、Smolagent、LRC-Huawei、xManus、AutoAgent等知名产品，这也决定了JoyAgent的开源并不等同于常规的开源项目，它面向企业开发者，具备完整的端到端能力，在对产品能力与准确率要求极高的商业场景中，展现出更强的适配性。再加上历经京东内部大规模场景锤炼，超2万个智能体实践，产品可靠性得到验证，能帮助企业快速将智能体在生产场景用起来。
在京东内部，JoyAgent已经证明了其在严肃商业场景中的价值。在618大促中，京东采销经理通过JoyAgent智能体，实现了销售预测准确率的大幅提升和采购流程的极速优化。系统不仅准确预测了全国数百万台的销量，还及时发现华南地区库存告急的情况，自动生成补货建议并将采购流程从数天缩短到几分钟。
此外，关键技术的突破同样可圈可点。多智能体协同通过MCP 协议整合功能，可以适配不同业务规则提升效率；上下文管理的创新则破解了大模型瓶颈，“文件归档+按需加载”策略避免了信息丢失，能力分离与协同机制，将规划、执行、搜索等任务分配给不同智能体，降低了提示词管理与调试成本......这些技术积累，让JoyAgent在企业级场景中展现出稳定高效的性能。
开源生态棋局：从“付费百万” 到 “低成本复制” 的行业变革
事实上，JoyAgent的100%开源并非偶然，而是京东“实战派”开源逻辑的延续。自 2017 年以来，京东已开源 NutUI、Taro、Drip-Table 等100多个项目，覆盖前后端与AI领域，其开源项目坚持业务驱动，每个项目都经京东复杂场景验证。其中Taro框架斩获了36000+GitHub Stars，成为行业标杆。
此次JoyAgent 100%开源，将经过验证的企业级能力全盘托出，后续还计划开放可视化编辑器，让非技术人员也能搭建智能体，这步棋无疑将给行业带来深远的影响。
其中最直接的就是从“付费百万”到“低成本复制”的变化。一方面，京东云将原需定制开发的企业级智能体，如招聘协同、合同审查等完整开源，MIT协议允许商业复用，直接降低了行业试错成本；另一方面，京京东在产业深度应用能力上的积累，将使得企业开发者能够直接复制并应用于实际业务场景中。
同时，因为JoyAgent的开源采用MIT协议，企业可以自由地进行商业用途的修改和再发布。这种开放态度将吸引更多的开发者关注和参与，也将涌现出更多的创新应用。就像当年的Android系统，一个强大的基础平台就能催生出无数创新应用。
JoyAgent的开源，标志着企业级智能体从“技术Demo”迈向了“产品化落地”新阶段。通过100%开源+开箱即用，JoyAgent达到了高准确率的企业级标准，毫无保留地开放了端到端代码和丰富的场景经验，不仅降低了企业AI应用门槛，也提供了场景验证的最佳实践。对于希望快速部署智能体的企业而言，JoyAgent也许是目前最接近“生产就绪”的开源选择。而这场由 JoyAgent 掀起的开源浪潮，可能会让企业级智能体的落地速度比我们想象的还要快。
JoyAgent开源地址：
https://github.com/jd-opensource/joyagent-jdgenie
