2025年跑一線,最直觀感受是
用戶對【AI賦能業務】的需求
正在極速飆升
這其中,生產級智能體(Agent)
成為最現實、最直接的落地形式

各種智能體,大家都見多了
什么是生產級智能體?
簡單講,就是能把它當成員工用
能解決生產環境實際問題的智能體
能扛KPI、能出數、能“背鍋”
而不是簡單提供情緒價值的陪聊助手

如今,隨便攢個智能體玩玩都可以
但真要上升到「生產級」
企業就會冒出一大堆顧慮
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很多企業客戶坦言
“概念聽的挺多
就是不知道從哪里入手”
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其實更不用想太多
把市面上智能體平臺供應商扒一扒
誰家自己真把智能體用到生產環境了
那么靠譜程度就八九不離十
比如,特大妹就聽說
京東內部現在有超3萬個智能體在崗

這些智能體可不是”吃閑飯“的
每個都經過大規模業務場景錘煉
成了名副其實的“骨干員工”
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而且,我們大多數人
都跟京東智能體打過交道
比如下面這類客服智能體
就是“30000個”中的一種
比如給你家送大家電,送冰箱、洗衣機,提前跟你預約送貨上門時間,負責給你打電話的客服人員都是智能體。
別小看這個客服,它背后深度鏈接到了京東各個系統(訂單、庫存、倉儲、快遞...)

京東的方法論是
讓AI“跳”到真正業務流程里,滲透進去
對原有系統進行「存量改造」
在關鍵業務環節插入AI
系統入口界面變成人和智能體的自然對話
在京東看來,只有做到這種AI深度應用
才算是真正摸到超級智能的門檻

方法論搞定,接下來的問題是
他們是如何實現深度應用的開發
高效、高質創建生產級智能體呢?
京東給出的答案是
JoyAgent 3.0+JoyCode2.0
【智能體構建平臺+AI代碼平臺】
雙輪驅動的AI開發新范式

具體怎么個驅動法?
讓我給你來點兒現場體驗播報
剛剛,特大妹特地趕去參加了
【2025年京東全球科技探索者大會】
重點圍觀JoyAgent 3.0的發布
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最讓人感到震撼的是
JoyAgent 3.0不僅重磅開源
還成為了
行業首個100%開源的企業級智能體
開源短短幾個月
就已經在GitHub上已收獲超10.1K Star

京東為啥敢把JoyAgent開源?
核心還是源于對產品的信心
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在全球權威的GAIA智能體評測榜單中
JoyAgent 3.0在驗證集準確率超78%
測試集上超67%
毫無疑問,JoyAgent已躋身
全球智能體方向第一梯隊
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再細品下JoyAgent 3.0定位
很明顯,這個平臺造要造的
就是面向企業場景的生產級智能體
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這種生產級智能體
具備兩大能力
①深度融合工作流
真正“接入業務”
連接企業數據庫
直接嵌入到業務流程里
對接CRM、ERP、OA等現有系統

這一切,JoyAgent 3.0都能搞定
它內置流程引擎和SOP(標準作業流程)
讓智能體像老員工一樣熟門熟路

②深度理解企業數據
這點更重要
高質量數據是智能體效果好壞的關鍵
要把不同系統雜亂數據統一成標準口徑
要能直接連接企業內部數據
還要在不遷移數據情況下完成推理與分析

而這些要求
JoyAgent 3.0也照單全收
平臺通過內置強大的DataAgent
專門解決數據治理與調用的難題
讓智能體吃懂數據、吃透行業

在使用JoyAgent 3.0搭建智能體時
用戶還能體會到這些好處
①豐富工具開箱即用
涵蓋語音算法、視頻算法、圖像算法、
搜索算法、檢測、識別、機器翻譯等等
用戶不需要從零研發復雜的AI算法
像“拼積木”一樣直接調用
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這些工具并非“湊數”和”炫技“
而是緊貼企業真實場景
比如,NL2workflow,支持自然語言生成、自然語言AI優化、多輪對話調整,業務人員“說句話”就能跑流程了,讓普通用戶搭建專業智能體。

比如多模態支持,文本語音視頻圖像能力打通,適合復雜的企業級應用場景:票據識別、財務分析...都是典型的企業剛需。

②全面開放開源
為什么要開放開源?
企業在構建智能體時有「三怕」
怕被廠商鎖死
一旦選擇某個平臺或生態,后續難以切換
JoyAgent的解法是支持MCP協議
天然兼容多模型、多工具,避免鎖定

怕智能體各自為戰,難以協同
JoyAgent解法是支持A2A協議
用戶自己開發的智能體、第三方智能體
也能加入JoyAgent的多智能體調度
實現高效協同

怕智能體上線后,難以推廣和復用
JoyAgent支持將智能體發布為A2A服務
或打包成SDK,便捷對外分享
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同時,由于JoyAgent堅持深度開源
智能體開發平臺不再是黑盒
企業可以放心用、靈活改、持續進化

③與JoyCode2.0深度融合
京東重磅發布了JoyCode 2.0
這是一個面向企業級開發場景的
「智能編碼平臺」
已服務超萬名京東研發人員
JoyCode與智能體深度融合
組成“智能體+代碼”的AI開發新范式

一方面,JoyAgent所提供的
智能體、AI算法庫等原子能力
可直接被JoyCode調用和集成

另一方面,JoyCode生成的應用
可反饋至JoyAgent
用于優化智能體行為與知識模型
形成持續進化的閉環

這樣,開發者就可以
靈活組合智能體能力與編碼邏輯
快速構建復雜、深度定制化的AI應用

怎么樣,現在是不是有譜了?
有了JoyAgent3.0扛大活兒
再配合JoyCode2.0打輔助
無論是新手上路第一次構建智能體
還是要推動生產級智能體大規模落地
都可以游刃有余!
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