手把手教你本地部署！京东JoyAgent全攻略：从零拥有一个企业级的AI Agent

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长期聚焦飞书开发套件开发、多维表格定制、prompt 定制、智能体设计与自动化工作流构建、ComfyUI 工作流定制，致力于打造真正可用、可复制、可变现的业务系统解决方案。

今年世界人工智能大会（WAIC 2025）最让人兴奋的，不是又多了几个参数惊人的大模型。当你看遍800家企业的展台、上百种机器人后，那个最强烈的感受会告诉你：AI，终于不“飘”在天上了。一股“深度应用”的浪潮，正让技术真正落地，创造价值。

它不再是隔空炫技，而是真的被用起来了，实实在在地解决着问题。

在加速产业走向AI深度应用这条道路上，国内巨头京东无疑按下了“加速键”。大会期间，京东不仅将其大模型品牌全面升级为JoyAI，更向全球开发者亮出了一张源自复杂业务场景的王牌——正式开源其企业级多智能体平台JoyAgent-JDGenie。

它致力于解决开发者快速构建多智能体应用的“最后一公里”问题，其核心理念是提供一个端到端的、轻量化的完整产品，而非仅仅是一个SDK或框架。

本文将为你详细解读这款“开箱即用”的多智能体产品的核心能力，并提供完整的本地部署教学，带你全面拥抱这个强大的AI Agent工具👇

01 | JoyAgent-JDGenie：企业级多智能体“全能选手”

JoyAgent-JDGenie 是京东JoyAI大模型体系下的核心产品。不同于许多依赖特定云生态（如阿里云百炼、火山引擎）的工具，它是一个相对轻量且完整的解决方案。它不仅在GAIA等权威榜单上性能超越众多知名产品，更重要的是，它源自于京东在零售、物流、供应链等真实、严肃且复杂场景中的大规模实践。

✅端到端完整产品：开箱即用，对于输入的任务（如“给我做一个最近美元和黄金的走势分析”），可以直接生成网页或PPT报告，而非仅提供开发框架。

✅100%全栈开源：完整开源了前端、后端、框架、引擎及核心子智能体（报告生成、代码、PPT、文件处理等），赋予开发者极高的自由度和二次开发能力。

✅轻量化与高兼容性：无需强制绑定特定云服务，可与多种模型（如DeepSeek）轻松集成，部署更灵活。

✅经过实战检验：已在京东内部超过1.4万个智能体的庞大规模下得到验证，保证了其在复杂场景下的稳定性和可靠性。

✅其核心优势清单如下

支持多种智能体设计模式（React模式、Plan-and-Executor模式等）。
具备高并发的DAG（有向无环图）执行引擎，实现极致的执行效率。
子智能体（Agent）和工具可轻松插拔、自由扩展。
支持HTML、PPT、Markdown等多种格式的文件交付。
具备跨任务级别的记忆能力（Cross task workflow memory）。

02 | 上手实践：本地部署 JoyAgent-JDGenie

现在，让我们动手将JoyAgent-JDGenie完整部署到本地。

✅部署指南（一）：Docker 一键启动 (推荐)

1.准备工作：

硬件：CPU 2核及以上，内存 4GB及以上。
软件：安装好 Docker 并启动服务。
2.获取源码：

git clone https://github.com/jd-opensource/joyagent-jdgenie.git
cd joyagent-jdgenie

3.配置模型服务：

后端配置：手动更新genie-backend/src/main/resources/application.yml文件，填入你的大模型base_url,apikey, 和model等信息。
工具配置：手动更新genie-tool/.env_template文件，填入如OPENAI_API_KEY,SERPER_SEARCH_API_KEY等（如果使用DeepSeek，则配置DEEPSEEK_API_KEY等）。

4.构建镜像：

dockerbuild-tgenie:latest.

5.启动与访问：

dockerrun-d-p3000:3000-p8080:8080-p1601:1601--namegenie-appgenie:latest

6.部署成功后，通过浏览器访问http://localhost:3000/即可。

部署若遇问题，可参考官方视频：【5分钟使用deepseek启动开源智能体应用joyagent-genie-哔哩哔哩】https://b23.tv/8VQDBOK

✅部署指南（二）：手动启动服务

方案A：一键脚本启动 (推荐)

1.环境准备：确保已安装 JDK 17 和 Python 3.11。
2.执行脚本：在项目根目录下，依次执行：

# 1. 检查所有依赖和端口占用情况
sh check_dep_port.sh

# 2. 一键启动所有服务
sh Genie_start.sh

提示：这种方式最便捷。使用control+c可一键停止所有相关服务。

方案B：手动分步启动 (适用于问题排查)此方案需要手动启动四个服务：前端、后端、Tools 和 MCP。

Step 1: 环境准备：

Java > 17:确保已安装并正确配置JAVA_HOME环境变量。
pnpm > 7:用于安装前端依赖。安装方法见pnpm官网https://pnpm.io/zh/installation。
Python (推荐3.11):用于启动工具服务。

Step 2: 启动前端服务 (UI)

打开一个新终端：

cd joyagent-jdgenie/ui
sh start.sh

当看到Local: http://localhost:3000/输出时，表示前端启动成功。

Step 3: 启动后端服务 (Backend)

另外打开一个终端：

cd joyagent-jdgenie/genie-backend
sh build.sh
sh start.sh

当看到[INFO] BUILD SUCCESS时表示编译成功。你可以通过tail -f genie-backend_startup.log查看日志。

Step 4: 启动Tools服务

另外打开一个终端：

cd joyagent-jdgenie/genie-tool
pip install uv
uv sync
source .venv/bin/activate

首次启动需执行以下命令初始化数据库：

python-mgenie_tool.db.db_engine

配置环境变量并启动服务：

cp .env_template .env
# 编辑 .env 文件, 填入你的 SERPER_SEARCH_API_KEY 等
uv run python server.py

Step 4: 启动MCP服务

另外打开一个终端：

cdjoyagent-jdgenie/genie-clientuvvenvsource.venv/bin/activateshstart.sh

03 | 进阶玩法：二次开发与定制

JoyAgent-JDGenie 的强大之处在于其高度的可扩展性。你可以轻松添加外部工具或创建全新的自定义智能体。

✅如何添加外部MCP工具？

1.修改配置文件：

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

（可选）在ui/.env文件中，可以修改前端请求后端的路径。

在genie-backend/src/main/resources/application.yml文件中，添加你的mcp_server服务地址，多个地址用逗号分隔。

2.重启服务：

shstart_genie.sh

3.开始对话：

例如，添加一个12306查票工具后，你可以提问：“规划7月7天2人从北京出发去新疆的旅行计划，并查询相关火车票信息”。Genie在规划后会自动调用你新增的MCP工具查询车票，并最终输出完整报告。

✅如何新增自定义子Agent？

1.实现BaseTool接口：

创建一个Java类，实现BaseTool接口，并定义工具的名称、描述、参数和核心执行逻辑。

/**
* 工具基接口
*/public interface BaseTool {
  String getName(); // 工具名称String getDescription(); // 工具描述MaptoParams(); // 工具参数Object execute(Object input); // 调用工具
}

// 天气智能体示例public class WeatherTool implements BaseTool {
  @Overridepublic String getName() {
    return "agent_weather";
  }

  @Overridepublic String getDescription() {
    return "这是一个可以查询天气的智能体";
  }

  @Overridepublic MaptoParams() {
    return "{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"location\":{\"description\":\"地点\",\"type\":\"string\"}},\"required\":[\"location\"]}";
  }

  @Overridepublic Object execute(Object input) {
    return "今日天气晴朗";
  }
}

2.注册新的Agent：

在com.jd.genie.controller.GenieController#buildToolCollection方法中，添加代码来引入你的自定义Agent。

WeatherTool weatherTool = new WeatherTool();
toolCollection.addTool(weatherTool);

3.重启服务：

shstart_genie.sh

小结

回归本文的起点，AI的价值在于“深度应用”。JoyAgent-JDGenie正是为此而生的实践产物。通过本文的介绍，我们可以清晰地看到它的核心价值所在：

首先，它是一个经过实战检验、开箱即用的完整产品。这解决了许多开源项目停留在框架或SDK层面，开发者仍需大量工作的痛点。其源自京东复杂业务的背景，是其稳定可靠的最好背书。

其次，它为开发者提供了全面的灵活性和掌控力。从最简单的Docker部署，到推荐的一键脚本，再到用于精细化排错的分步启动，不同的部署方式满足了从快速体验到深度开发的全方位需求。

最后，它拥有一个强大且易于扩展的内核。无论是通过配置接入外部MCP工具，还是通过实现BaseTool接口用Java创造全新的原生智能体，都展示了其作为平台“基座”的强大潜力。

总而言之，JoyAgent-JDGenie通过提供一个真正完整、灵活且可扩展的开源产品，切实降低了高质量AI Agent的开发门槛，让每一个开发者都能更专注于业务创新本身。

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写在最后

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