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京东JoyAgent环境搭建与推理测试

一、引子
有几个月没有写blog了,主要原因这几个月工作变动,没有腾出时间来。最近在搞rag、agent这些东西,越深入发现遇到的问题就越多,常见的开源dify,ragflow这些总存在这样或者那样的问题,再解决实际问题的时候,总觉得差点意思,尤其在需要结合到数据分析领域的时候,感觉还是比较薄弱。做行业调研的时候,发现狗东竟然慢慢在拥抱开源,那好吧,我们看看这些这次它开源的JoyAgent怎么样
二、框架介绍
JoyAgent是京东开源的业界首个开源高完成度轻量化通用多智能体产品。“超越DeepMind的Langfun、抱抱脸的Smolagent等,国产智能体位列全球智能体第一梯队!GitHub明星开源项目、行业首个100%开源的企业级智能体JoyAgent,迎来重要更新——进一步开源DataAgent和DCP数据治理模块,加速企业级落地。升级后的JoyAgent,在全球权威智能体评测榜单GAIA,Validation集准确率77%,Test集准确率超67%,相较于此前成绩实现稳步提升。”自7月份在WAIC上作为首个100%开源企业级智能体亮相后,便广受关注。它的开创性在于,当市面上大多数Agent还停留在仅开源SDK或者框架时,它直接将前后端、框架、引擎、核心子智能体等在内的完整产品能力全部开放,企业无需二次开发,可直接本地部署、开箱即用。
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三、环境搭建
1、代码下载
git clone https://github.com/jd-opensource/joyagent-jdgenie.git
2、手动更新 genie-backend/src/main/resources/application.yml中 base_url、apikey、model、max_tokens、model_name等配置
使用DeepSeek时: 注意deepseek-chat 为max_tokens: 8192
手动更新 genie-tool/.env_template 中的 OPENAI_API_KEY、OPENAI_BASE_URL、DEFAULT_MODEL、SERPER_SEARCH_API_KEY
使用DeepSeek时: 设置DEEPSEEK_API_KEY、DEEPSEEK_API_BASE,DEFAULT_MODEL 设置为 deepseek/deepseek-chat,所有 ${DEFAULT_MODEL} 也都改成deepseek/deepseek-chat
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3、编译dockerfile
cd /storage/zzq/work/joyagent/joyagent-jdgenie-data_agent
docker build -t genie:latest .
三、测试验证
1、启动
docker run -d -p 3000:3000 -p 8088:8080 -p 1601:1601 --name genie-app genie:latest
2、浏览器输入 localhost:3000 访问genie
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http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=20616

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