JoyAgent

试用了一下，还不错。。凑合能用，如果有手机版就更好了

试过做excel和ppt，做出来的东西没一个能用的，让找近十年的数据做表，结果只有四个，导入excel还出了问题。至于那个ppt，就只是做了个HTML，不能导出成pptx，而且那个效果是真的答辩，随便找个做ppt的ai都比它做的好。我是直接在线体验的，或许本地部署后换个模型要好点？你可以去这个网址尝试：joyagent.jd.com

good的主要原因为全开源，提供一套可以直接用的产品，包含后台逻辑、前端交互，并且前端交互可覆盖70%左右这个产品该有的功能。

但是这个产品的任务输出实在不敢恭维：

1、看着任务不存在任何反思，很明显执行的没解决问题，但仍往下流转

2、任务执行完成后，结束的过糙，竟然不会主动把任务成果物打开，需要人手动去找

3、没有任何人为介入的流程，意味着看着任务跑偏了，除了停止，没其他手段

4、查找的信息源有限，从底层代码看，使用了多个搜索引擎，但搜索出的内容不像用了这么多引擎

5、这么拉胯的原因不知道为啥，看着介绍的流程不应该这样，不知道是不是流程描述与开源的不一致

整体来说，完全开源加分较大，但实际效果拉胯较大，如果基于这个二开，只能说任重而道远

先说结论。 如果从生成效果来看，那基本上一坨，比不过市面上任何一个。

但是如果从框架结构学习上面来说，可圈可点的地方还是挺多的。 自己研究了下JD的框架，围绕三个核心Agent，PlanningAgent，ExecutorAgent，SummaryAgent分别担任规划、执行和迭代。

说几个个人觉得有意思的点：

1.PlanningAgent先做了意图识别，确保可以准确划分意图，但这个意图识别只是用提示词做的，能划分的多好不敢确定。

2.ExecutorAgent里面做工具调用，很有意思的一点是把每个执行步骤都和文件管理工具 FileTool 关联起来，也就是说它每个子过程的执行都会被记录在filetool里面，然后通过读取filetool的信息再把每个过程串联起来。

不好的点：

1.源代码里是有Memory 类做上下文存储的，但是怎么保存到数据库里没有给，扣扣搜搜的。

2.文件上传功能也没开源，抠搜+1.

总的来说我觉得作为一个学习AI架构是挺好的，但是基于这个二创，需要费大量心血。