京东开源的多智能体（JoyAgent-JDGenie ）到底值不值得试？看完就有数！

作为京东团队推出的多智能体工具，用下来感觉有不少可圈可点的地方，也有些值得留意的细节，客观跟大家聊聊。

JoyAgent-JDGenie 是什么?

京东开源的通用智能体 完整的多Agent框架，开箱即用，轻量，不依赖于云平台。在GAIA榜单准确率达到75.15%，超过OpenManus、OWL、AutoAgent等产品。

最让人眼前一亮的地方是 “开箱即用” 这点，跟很多需要二次开发的 SDK 或框架不同，它是端到端的完整产品。

比如想做个美元和黄金走势分析，直接输入需求，就能收到网页版或 PPT 版的报告，对不想在技术细节上花太多功夫的用户来说，确实省事儿。

通用性和扩展性也值得一提。它设计成了可插拔的框架，要是想加新功能，把对应的子智能体或工具挂载上去就行。

像有人想加个 12306 查票工具，简单配置后就能直接用，这点对需要定制化场景的开发者很友好。

而且在 GAIA 榜单上 75.15% 的准确率，超过了 OWL、Smolagent 等不少同类产品，说明基础能力还是扎实的。

轻量化是另一个优势。不像有些工具依赖特定云平台，它不绑生态，自己就能跑起来，部署和使用的灵活度更高，小团队或个人开发者不用为了用它额外搭一套生态环境。

不过从实际使用来看，也有需要权衡的地方。作为通用型工具，在某些细分领域的深度可能不如垂直场景的专用工具。比如专业的代码生成或数据可视化，可能需要额外配置工具才能达到理想效果。

另外，虽然支持二次开发，但对技术门槛还是有要求的，像添加自定义子智能体需要懂接口开发和代码配置，对纯小白来说不算友好。

JoyAgent-JDGenie 技术上的创新点

1、多层级多模式思考机制

融合 work level（工作级）和 task level（任务级）的多层级规划，同时支持 plan and executor（计划 - 执行）与 react（反应式）两种模式，可灵活适配复杂任务的拆解与处理逻辑。

2、跨任务工作流记忆

具备跨任务级别的相似任务记忆能力，能复用历史相似任务的处理经验，提升新任务的响应效率与准确性。

3、工具自动进化机制

通过对已有工具的隐性拆解，提取原子工具，结合大模型自动组合生成新工具，无需人工预先定义拆解规则，减少从零构建工具的错误率，降低开发成本。

总的来说，JoyAgent-JDGenie 更适合那些需要快速搭建多智能体应用、又不想被生态绑定的团队或个人。感兴趣的话可以去 GitHub 看看文档，根据自己的需求判断是否合用～

项目地址：

https://github.com/jd-opensource/joyagent-jdgenie