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。

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。