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智东西
作者 | 王涵
编辑 | 漠影
“我们认为 , 深度应用不是从零构建一套应用系统 , 而是基于企业既有架构的现代化改造 , 渐进式实现AI对业务流程的全方位渗透 , 深度应用将是跨越超级智能的核心支点 。 ”
在今天的JDD 2025京东全球科技探索者大会上 , 京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏如此谈道 。
简单来说 , 京东云认为在企业内部系统的基础上进行“改造”和“迭代” , 才是真正可以体现企业Agent价值的所在 , 才能实现AI在企业中的深度应用 。
为什么这么说?举个简单的例子 , 一位新入职的专家 , 如果只能查阅公共互联网上的通用知识 , 而无法接触公司的服务器、业务系统等企业内部数据 , 那么他根本无法处理任何具体的公司业务 。
同理 , Agent也是如此 。 企业的真实知识深藏在ERP、CRM、财务系统等各类数据库之中 。 只有连接内部数据库 , Agent才能获取独特的业务语境和操作能力 。
基于以上洞察 , 京东云全新升级了企业级智能体JoyAgent 3.0 , 还推出AI编程助手JoyCode 2.0 。 京东想要通过“智能体+代码平台”双轮驱动的AI开发新范式 , 帮助企业构建符合业务场景和需求的深度应用 。
一、Agent落地企业面临四大痛点 , 京东云如何“破局”?中国企业级Agent应用市场规模非常庞大 。 知名咨询公司IDC于今年7月发布《AI Agent企业级应用现状与推荐》报告 , 其中预测 , 2028年中国企业级Agent应用市场规模保守估计将突破270亿美元(约合人民币1923.2亿元) 。
不少企业积极拥抱新技术 , 将AI Agent视为推动自身技术升级的关键抓手 , 但在AI Agent落地企业的实践过程中 , 有四个痛点逐渐浮现:
1、企业的数字化基础薄弱构成了AI落地的结构性障碍 。
2、企业对AI智能体的认知偏差导致需求脱离实际 。
3、企业应用场景的复杂性远超通用AI工具的能力边界 。
4、行业方向的“偏航”使得技术发展与真实需求出现错配 。
总结来看 , 京东云认为 , 当下企业Agent一是要解决企业复杂场景开发问题 , 二是要解决复杂场景下企业与AI结合的问题 。 为此 , 京东云推出了“智能体+代码平台”双轮驱动的AI开发新范式 。
智能体指的就是全新升级的JoyAgent 3.0 , 作为面向企业真实场景打造的智能体平台 , JoyAgent提供支持深度应用开发的丰富工具集 , 以及智能体能力集合体 , 融合了AI编码能力 , 并深度连接企业内部的工作流、知识库以及企业数据库 , 真正实现对企业生产场景的支持 。
而代码平台指的就是JoyCode IDE 2.0 。 JoyCode IDE 2.0是面向严肃开发场景的企业级智能编码平台 , 通过规约编程端到端智能体团队与CSR上下文引擎 , 高效破解大型复杂代码库的维护难题 。
二、“智能体+代码平台”强强联合 , 京东云发布生产级AI“双轮引擎”具体来讲 , JoyAgent能够深度融合工作流 , 也就是可以和企业内部系统紧密结合 。 其能够提供端到端的智能体部署与管理能力 , 支持内置流程引擎与SOP规范输入 , 可以实现与企业现有系统无缝对接 。
JoyAgent还能够深度理解企业数据 。 其内置了京东最新的DataAgent能力 , 能够与企业内部数据无缝打通 , 无需迁移数据即可进行推理与分析 , 可以有效化解企业在安全与合规上的顾虑 。
JoyAgent 3.0有三个核心能力:全面开放、深度开源以及丰富工具 。
全面开放方面 , JoyAgent支持MCP、A2A协议 , 支持用户自己开发的智能体加入JoyAgent进行多智能体调度 , 同时也支持将智能体发布成A2A智能体以及SDK , 让智能体更方便融入用户业务场景 。
作为行业首个100%开源的企业级智能体 , JoyAgent坚持开源开放 。 这次发布 , 京东云还进一步开源了多模态RAG和DataAgent , 这也是行业首个集成数据治理DGP协议及智能问数、诊断分析能力的开源项目 , 全面支持多模态数据加工 。
【超越Langfun、OWL!这个国产开源智能体杀进全球第一梯队】此外 , JoyAgent还提供全套开箱即用的AI算法库 , 涵盖最新的语音算法、视频算法、图像算法、搜索算法、检测、识别、机器翻译等 , 其中TEXT2Workflow具备自然语言直接生成可编辑工作流、多模态文档理解、TTS及文生视频等多项实战验证的能力 , 大幅降低AI应用构建门槛 。
JoyCode IDE 2.0可以让AI Agent在编写代码时 , 严格遵循预先定义好的项目规范和业务逻辑 , 即“规约” , 来独立负责从任务理解到最终交付的完整开发流程 。 其还可以基于云端原生协作生态 , 确保本地、远程开发与云端部署无缝衔接 , 支持一键上云 , 真正实现“开发即部署” 。
JoyAgent所提供的智能体、AI算法库等原子能力 , 可直接被JoyCode调用和集成 。 JoyAgent融合代码开发平台JoyCode , 通过自编码、多模态RAG与DataAgent协同 , 实现对结构化、非结构化数据的智能组件利用 。
而JoyCode生成的应用也可以反馈至JoyAgent , 用于优化智能体行为与知识模型 , 形成持续进化的闭环 , 开发者可灵活组合智能体能力与编码逻辑 , 快速构建复杂、深度定制化的AI应用 。
三、从“数字员工”到全面提效 , 京东交出AI内部实践“满分答卷”在GAIA智能体评测榜单中 , JoyAgent 3.0在验证集准确率超77% , 测试集超67% , 超越langfun、OWL、Smolagent等多个团队 , 位列全球智能体方向第一梯队 , 充分证明了JoyAgent在复杂任务中的领先通用性 。
在SWE-Bench Verified基准测试中 , JoyCode-Agent凭借74.6%的高通过率位列第二 , 展现出领先的复杂编程问题解决能力 。
“智能体+代码平台”的“双轮结构”已经在京东内部得到了验证 , 在会上曹鹏介绍道 , 京东零售、物流、工业等事业部都已经用上了这样的解决方案 。 JoyCode已服务京东上万名研发人员 , 支撑数亿级用户产品研发 , 生成代码采纳率超40% , 开发周期缩短30% 。
基于JoyAgent与JoyCode的深度融合 , 京东内部已孵化出多类高价值数字员工 。 比如面试数字员工 , 可自动筛选和初试候选人 , 提升招聘效率;培训数字员工 , 能个性化生成学习路径和内容 , 强化人才培育;数据分析师数字员工 , 则可自动进行归因、诊断和报告生成 , 驱动业务决策 。
这些数字员工已深度应用于京东内部各场景 , 它们不仅是能够帮助员工提升生产效率的工具 , 更是重构运营模式的新质生产力 。
结语:京东云“纠偏”企业Agent发展“航线”京东云在企业级Agent上的洞察和实践 , 是一次对当前Agent发展路线的有力“纠偏” 。
企业Agent行业固然充满诱惑 , 巨大的市场预期、企业对“救命稻草”的迫切渴望 , 以及追逐资本风口的本能 , 但实践至今 , 企业Agent也暴露出了不少问题和痛点 。
京东云的“破局”之道 , 正是不追求用AI从零搭建空中楼阁 , 而是致力于用AI赋能和改造既有的坚实业务地基 , 是与企业复杂场景共舞 , 而非强行替代的方法论 。 京东云始终将产业因素视为AI落地的重要部分 , 只有重视产业特点和需求 , 人工智能的价值才能真正体现出来 。
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