JoyAgent-JDGenie

多智能体框架多智能体 agent 京东

业界首个开源高完成度轻量化通用多智能体产品(JoyAgent-JDGenie)

解决快速构建多智能体产品的最后一公里问题

简介

当前相关开源agent主要是SDK或者框架，用户还需基于此做进一步的开发，无法直接做到开箱即用。我们开源的JoyAgent-JDGenie是端到端的多Agent产品，对于输入的query或者任务，可以直接回答或者解决。例如用户query"给我做一个最近美元和黄金的走势分析"，JoyAgent-Genie可以直接给出网页版或者PPT版的报告文档。

JoyAgent-JDGenie是一个通用的多智能体框架，对于用户需要定制的一些新场景功能，只需将相关的子智能体或者工具挂载到JoyAgent-Genie即可。为了验证JoyAgent-JDGenie的通用性，在GAIA榜单准确率达到75.15%，已超越OWL（CAMEL）、Smolagent（Huggingface）、LRC-Huawei（Huawei）、xManus（OpenManus）、AutoAgent（香港大学）等行业知名产品。

此外，我们的开源多智能体产品JoyAgent-JDGenie相对比较轻量，不像阿里的SpringAI-Alibaba需要依赖阿里云百炼平台相关功能（基于百炼平台调用LLM），Coze依赖火山引擎平台。

我们整体开源了智能体产品JoyAgent-JDGenie，包括前端、后端、框架、引擎、核心子智能体（报告生成智能体、代码智能体、PPT智能体、文件智能体等）、想用微调后效果更好的欢迎使用JoyAgent。

产品对比

分类	agent	是否开源	是否开源完整产品	是否依赖生态
SDK类	SpringAI-Alibaba	部分	否，只开源SDK（SDK）	是（阿里云百炼平台）
SDK类	Coze	部分	否，只开源部分Nieo SDK（SDK）	是（火山引擎平台）
框架类	Fellow	是	否，只开源了Eko智能体框架（框架）	否
	Dify	是	否，只开源了智能体框架，且主要是workflow（框架）	否
	SkyworkAI	是	否，只开源了智能体框架（框架）	否
	OpenManus	是	否，只开源了智能体框架（框架）	否
	Owl	是	否，只开源了智能体框架（框架）	否
	n8n	是	否，只开源了智能体框架，且主要是workflow（框架）	否
协议类	MCP	是	否，只是开源协议	否
	A2A	是	否，只是开源协议	否
	AG-UI	是	否，只是开源协议	否
技术模块类	memory0	是	否，只是开源的技术模块	否
技术模块类	LlamaIndex	是	否，只是开源的技术模块	否
产品类	Our	是	是，开源端到端完整的Agent产品（产品）	否

框架效果先进性

Agent	Score	Score_level1	Score_level2	Score_level3	机构
Alita v2.1	0.8727	0.8868	0.8953	0.7692	Princeton
Skywork	0.8242	0.9245	0.8372	0.5769	天工
AWorld	0.7758	0.8868	0.7791	0.5385	Ant Group
Langfun	0.7697	0.8679	0.7674	0.5769	DeepMind
JoyAgent-JDGenie(Our)	0.7515	0.8679	0.7791	0.4230	Our
OWL	0.6424	0.7547	0.6512	0.3846	CAMEL
Smolagent	0.5515	0.6792	0.5349	0.3462	Huggingface
AutoAgent	0.5515	0.7170	0.5349	0.2692	HKU
Magentic	0.4606	0.5660	0.4651	0.2308	MSR AI Frontiers
LRC-Huawei	0.406	0.5283	0.4302	0.0769	Huawei
xManus	0.4061	0.8113	0.2791	0.0000	OpenManus

系统架构

本开源项目基于JoyAgent-JDGenie产品开源了整体的产品界面、智能体的多种核心模式（react模式、plan and executor模式等）、多个子智能体（report agent、search agent等）以及多整体间交互协议。

主要特点和优势

端到端完整的多智能体产品，开箱即用，支持二次开发
智能体框架协议
- 支持多种智能体设计模式
- 多智能体上下文管理
- 高并发DAG执行引擎，极致的执行效率
子智能体和工具
- 子Agent和工具可插拔：预制多种子智能体和工具
- 多种文件交付样式：html、ppt、markdown
- plan和工具调用 RL优化迭代
- 全链路流式输出

主要创新点

multi-level and multi-pattern thinking:结合多种智能体设计模式支持多层级的规划和思考

multi-level：work level 和 task level
multi-pattern：plan and executor模式和react模式

cross task workflow memory:跨任务级别的相似任务memory

tool evolution via auto-disassembly-and-reassembly of atom-tools

基于已有工具迭代产生新工具，而不是从0-1直接生成新工具（减少错误工具的生成）
基于已有工具隐性拆解为原子工具，并基于原子工具结合大模型自动组合成新工具（不需要花费人力预先定义和拆解原子工具）

通义DeepResearch – 阿里推出的开源深度研究智能体

<p style="text-align: left; line-height: 2;">通义DeepResearch 是阿里巴巴推出的开源深度研究智能体，专为长周期、深度信息检索任务设计。拥有 300 亿参数，每次激活 30 亿参数，支持 ReAct 模式和深度模式（Heavy Mode），后者通过迭代研究范式（IterResearch）提升复杂推理能力。智能体采用全流程合成数据方案，无需人工干预即可生成高质量数据集，突破智能体能力上限。训练流程涵盖智能体持续预训练（Agentic CPT）、监督微调（SFT）和强化学习（RL），形成完整的端到端训练链路。通义 DeepResearch 已赋能阿里巴巴内部多个应用，如高德地图的 AI 原生出行 Agent 和法律领域的“<a href="https://ai-bot.cn/sites/11436.html" target="_blank">通义法睿</a>”。</p><h2 style="text-align: left;">通义DeepResearch的主要功能</h2><ul><li style="text-align: left;">长周期深度信息检索：专为复杂、长周期的信息检索任务设计，能处理多步骤的推理和规划，适用于学术研究、市场分析、政策制定等场景。</li><li style="text-align: left;">多模式推理支持：支持 ReAct 模式和深度模式（Heavy Mode）。ReAct 模式严格遵循“思考-行动-观察”循环，适合评估模型的核心能力；深度模式通过迭代研究范式（IterResearch）提升复杂推理能力。</li><li style="text-align: left;">全流程合成数据生成：采用自研的全流程合成数据方案，无需人工干预即可生成高质量数据集，突破智能体能力上限，支持从预训练到微调再到强化学习的完整训练链路。</li><li style="text-align: left;">端到端强化学习：通过定制化的强化学习算法（如 Group Relative Policy Optimization, GRPO），确保智能体的行为与高阶目标保持一致，提升模型在动态环境中的适应性和稳定性。</li><li style="text-align: left;">实际应用赋能：已成功应用于阿里巴巴内部多个场景，如高德地图的 AI 原生出行 Agent 和法律领域的“通义法睿”，展现出强大的实用性和价值。</li><li style="text-align: left;">开源共建：项目完全开源，提供完整的代码、模型和数据，鼓励开发者参与共建，推动深度研究智能体的发展和创新。<br></li></ul><h2 style="text-align: left;">通义DeepResearch的项目地址</h2><ul><li style="text-align: left;"><strong>项目官网</strong>：https://tongyi-agent.github.io/blog/introducing-tongyi-deep-research/</li><li style="text-align: left;"><strong>Github仓库</strong>：https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch</li><li style="text-align: left;"><strong>HuggingFace模型库</strong>：https://huggingface.co/Alibaba-NLP/Tongyi-DeepResearch-30B-A3B</li></ul>

ROMA——平替Deep Research

<p style="text-align: start;"><strong>ROMA</strong>是一个<strong>元代理框架</strong>，它使用递归分层结构来解决复杂问题。通过将任务分解为可并行执行的组件，ROMA 使代理能够应对复杂的推理挑战，同时保持透明性，从而简化上下文工程和迭代。该框架提供<strong>并行问题解决</strong>功能，代理可以同时处理复杂任务的不同部分；<strong>其开发过程透明</strong>，结构清晰，易于调试；此外，我们搜索代理的强大基准测试结果也证明了<strong>其卓越的性能</strong>。我们已经展示了该框架的有效性，但这仅仅是个开始。作为一个<strong>开源且可扩展的</strong>平台，ROMA 专为社区驱动的开发而设计，让您可以根据特定需求构建和定制代理，同时受益于社区的共同改进。</p><h3>通用任务解决方案</h3><p style="text-align: start;">由 ChatGPT Search Preview 提供支持的多功能代理，可处理各种任务：</p><ul><li style="text-align: start;"><strong>智能搜索</strong>：利用 OpenAI 的最新搜索功能获取实时信息</li><li style="text-align: start;"><strong>灵活规划</strong>：根据查询复杂性调整任务分解</li><li style="text-align: start;"><strong>多领域</strong>：处理从技术问题到创意项目的所有问题</li><li style="text-align: start;"><strong>快速原型设计</strong>：非常适合测试 ROMA 的功能，无需特定领域的设置</li></ul><p style="text-align: start;">适用于：一般研究、事实核查、探索性分析、快速信息收集</p><h3>深度研究代理</h3><p style="text-align: start;">一个全面的研究系统，将复杂的研究问题分解为可管理的子任务：</p><ul><li style="text-align: start;"><strong>智能任务分解</strong>：自动将研究主题分为搜索、分析和综合阶段</li><li style="text-align: start;"><strong>并行信息收集</strong>：同时执行多个搜索以获得更快的结果</li><li style="text-align: start;"><strong>多源集成</strong>：结合网络搜索、维基百科和专用 API 的结果</li><li style="text-align: start;"><strong>智能综合</strong>：将调查结果汇总成连贯、结构良好的报告</li></ul><p style="text-align: start;">适用于：学术研究、市场分析、竞争情报、技术文档</p><h3>加密分析代理</h3><p style="text-align: start;">拥有深厚区块链和 DeFi 专业知识的专业金融分析代理：</p><ul><li style="text-align: start;"><strong>实时市场数据</strong>：与 Binance、CoinGecko 和 DefiLlama API 集成</li><li style="text-align: start;"><strong>链上分析</strong>：访问 Arkham Intelligence 进行钱包跟踪和代币流动</li><li style="text-align: start;"><strong>技术分析</strong>：使用 OHLC 数据和市场指标的高级图表</li><li style="text-align: start;"><strong>DeFi 指标</strong>：TVL 跟踪、收益分析、协议比较</li><li style="text-align: start;"><strong>安全执行</strong>：在 E2B 沙箱中运行分析并保持数据持久性</li></ul><p style="text-align: start;">适合：代币研究、投资组合分析、DeFi 协议评估、市场趋势分析</p><p style="text-align: start;">ROMA 刚刚在评测中干掉了所有其它 DeepResearch ，包括商业的和非商业的。比如 Kimi-Researcher, Grok-4 的 DeepResearch, Gemini-2.5-Pro 的 DeepResearch 和 OpenAI o3-pro 的 DeepResearch . 重要的是，这个项目是开源的。可以接入任何你需要的本地模型或者大模型API。官方提供的场景包括通用任务解决器（写个简单的报告）。深度研究 Agent (写论文，市场分析，技术文档)。金融分析 Agent （就不举例了，懂的都懂）。</p><p style="text-align: start;"><br></p>

百度文库Genflow

Jenova

<p>Jenova 是先进的人工智能平台，帮助用户高效地从研究到生成报告。通过集成多种强大的 AI 模型，如 GPT-4o、Claude 和 Gemini，提供更精准的搜索结果和更智能的交互体验。与传统的搜索引擎相比，Jenova 能理解复杂的查询意图，能实时联网获取最新信息，确保用户获取到的信息是最新的。Jenova 的功能丰富多样，支持文档处理、图像识别、语音转文字等多种功能。用户可以上传各种格式的文件，如 PDF、Word 文档等，Jenova 能快速分析并提取关键信息。支持多种搜索方式，包括网络搜索、YouTube 搜索和 Reddit 搜索，帮助用户快速找到所需内容。</p> <p>官网地址：https://www.jenova.ai/</p>

iFlow CLI

<p>iFlow CLI 是阿里旗下心流团队推出的能运行在终端的 AI 智能体，专为开发者和高效工作者设计。iFlow CLI支持自然语言交互，能快速分析代码、生成文档、调试程序、管理文件、查询信息等。iFlow CLI 内置强大的 AI 模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2 等），支持用户在终端中高效完成复杂任务，提升工作效率。iFlow CLI 安装便捷，支持多种操作系统，完全免费，是编程和日常任务处理的得力助手。</p><h2>如何使用iFlow CLI</h2><ul><li>Mac 系统：<br></li><li>Windows 系统：<br></li><li>基本操作：启动 iFlow CLI，在终端中输入：<br></li></ul><h2>iFlow CLI的项目地址</h2><ul><li>GitHub仓库：https://github.com/iflow-ai/iflow-cli/</li></ul>

FinGenius

<p>FinGenius 是全球首个A股AI金融博弈智能体应用。FinGenius基于多Agent博弈架构，模拟市场参与者行为，用16个超级智能体（如舆情、游资、风控等）分工协作，快速生成精准的金融分析报告。FinGenius 引入博弈论优化决策，结合“年轮记忆规则算法”记录用户投资习惯，提供个性化分析。FinGenius 支持用AI重塑金融分析，提升决策效率，为投资者和金融机构提供创新解决方案。</p><h2>FinGenius 的主要功能</h2><ul><li>多Agent博弈系统：多个专业智能体（如舆情、游资、风控等）分工协作，从不同角度分析市场数据，生成综合报告。模拟市场参与者互动，优化决策过程，预测市场走势。</li><li>深度数据整合与报告生成：整合多种数据源，快速生成结构化多模态报告，提炼关键信息和风险点。</li><li>实时数据处理：毫秒级处理海量金融数据，实时监控市场异常，提前识别潜在风险。</li><li>风险预警系统：实时监控市场异常，提前识别潜在风险，为金融分析提供安全保障。</li><li>MCP智能调用与工具集成：基于 Model Context Protocol (MCP)，实现模型间无缝协作，支持即插即用的金融工具生态。</li></ul><h2>FinGenius的官网地址</h2><ul><li>官网地址： <a href="http://fingenius.cn/" target="_blank">http://fingenius.cn/</a> </li><li>GitHub仓库： <a href="https://github.com/HuaYaoAI/FinGenius" target="_blank">https://github.com/HuaYaoAI/FinGenius</a> </li></ul>

Magentic-UI

<p>这个工具不仅可以自动浏览网页、填写表单，还能执行代码、分析文件，关键是整个过程完全透明可控。</p> <h3 style="font-size: 18px;">主要功能</h3> <p>协同规划：通过对话和计划编辑器，与 AI 一起制定详细的任务执行步骤。</p> <p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://img.medsci.cn/aisite/tinymce/2025/07/17/1752698732_X5FoB00Ns1.png"></p> <p>协同任务执行：可以随时中断和引导任务执行，直接通过网页浏览器或对话进行干预。</p> <p>敏感操作保护：对于关键操作，系统会主动请求用户确认后再执行。</p> <p>计划学习和检索：从之前的运行中学习经验，改进未来的任务自动化，并保存到计划库中。</p> <p>并行任务处理：支持同时运行多个任务，状态指示器会提醒何时需要输入或任务完成。</p> <p>多模态交互：支持文本消息和图片附件，提供丰富的交互体验。</p>

Pokee AI

<p>Pokee AI 是下一代通用 AI Agent 开发平台。平台基于强化学习（RL）技术构建高效、个性化且交互性强的 AI Agent，替代传统大语言模型进行任务规划和工具调用。Pokee AI 的 Agent 在多步骤任务执行、推理和工具使用方面表现出色，能快速响应用户指令、提供精准服务，适用于电商、开发与创作、企业自动化等多个领域，基于个性化服务与用户建立长期绑定关系，推动 AI 在更多场景中的落地应用。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Pokee AI的官网地址</h2> <ul> <li>官网地址：<a class="external" href="https://pokee.ai/?utm_source=ai-bot.cn" target="_blank" rel="noopener nofollow">pokee.ai</a></li> </ul>

NativeMind

<p>NativeMind是开源的完全在本地设备运行的AI助手。NativeMind支持DeepSeek、Qwen、Llama等多种模型，基于Ollama集成能无缝加载和切换。NativeMind功能包括智能对话、网页内容分析、翻译、写作辅助等，均在浏览器内完成，无需云同步。NativeMind确保数据100%本地处理，无云依赖，无追踪，无日志，让用户完全掌控自己的数据。</p> <h2 style="font-size: 20px;">NativeMind的主要功能</h2> <ul> <li>智能对话：具备多标签页上下文感知能力，进行全面的AI对话，能理解并整合不同页面的信息，让对话更连贯、深入。</li> <li>智能内容分析：能即时总结网页内容，快速提取关键信息；支持理解文档内容，帮助用户快速把握核心要点，节省阅读时间。</li> <li>通用翻译：提供全页翻译功能，支持双语并排显示，方便对比查看；支持对选定文本进行翻译，满足不同翻译需求。</li> <li>AI驱动搜索：增强浏览器的搜索能力，直接在浏览器中输入问题，NativeMind自动浏览网页给出精准答案，提升搜索效率。</li> <li>写作增强：自动检测文本，提供智能改写、校对和创意建议，帮助用户优化写作内容，提高写作质量。</li> <li>实时辅助：在浏览网页时，根据上下文动态显示浮动工具栏，提供相关功能按钮，如翻译、总结等，方便用户随时使用。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">NativeMind的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网： <a href="https://nativemind.app/" target="_blank" rel="noopener">https://nativemind.app/</a> </li> <li>GitHub仓库： <a href="https://github.com/NativeMindBrowser/NativeMindExtension" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/NativeMindBrowser/NativeMindExtension</a> </li> </ul>

Agent Zero

<p>Agent Zero 是开源的、动态的、可扩展的人工智能框架，成为用户个性化的智能助手。不是预设功能的工具，通过用户的指令和任务动态学习和成长。Agent Zero 具备持久记忆功能，能记住之前的解决方案、代码和事实，以便更快地解决未来任务。将计算机操作系统视为完成任务的工具，可以编写代码并使用终端执行任务，支持多代理协作，能创建下属代理以分解和解决复杂任务。Agent Zero 的行为完全由用户定义的系统提示控制，用户可以通过修改提示文件来定制其行为和功能。支持语音输入和输出，提供实时交互的 Web 界面，用户可以在任何时刻干预代理的行为。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Agent Zero的地址</h2> <ul> <li>官网： <a href="https://agent-zero.ai/" target="_blank" rel="noopener">https://agent-zero.ai/</a> </li> <li>Github仓库： <a href="https://github.com/frdel/agent-zero" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/frdel/agent-zero</a> </li> </ul>

飞书Aily

<p>飞书Aily是飞书推出的企业级Agent平台，类似于企业版的Manus。飞书Aily能深度调用公司内部知识库、任务系统和项目进度，并运行MCP，是真正意义上的企业级智能助手。平台解决了通用Agent无法进入企业内部的问题，因为企业数据安全至关重要，且企业数据大多存储在飞书的云文档、多维表格等系统中。Aily能接入飞书专属MCP，如飞书云文档、飞书项目、飞书任务等，满足企业个性化需求，提升工作效率。</p> <p>飞书Aily官网：https://aily.feishu.cn/</p>

WebSailor

<p>WebSailor 是阿里通义实验室开源的网络智能体，专注于复杂信息检索与推理任务。通过创新的数据合成方法（如 SailorFog-QA）和训练技术（如拒绝采样微调和 DUPO 算法），在高难度任务中表现出色，在 BrowseComp 等评测中超越多个知名模型，登顶开源网络智能体榜单。WebSailor 的推理重构技术能高效处理复杂任务，生成简洁且精准的推理链。在复杂场景中表现出色，在简单任务中展现出强大的泛化能力。</p> <div class="markdown-heading" dir="auto"> <h2 class="heading-element" dir="auto" tabindex="-1">WebSailor 的功能</h2> <a id="user-content-️-features-for-websailor" class="anchor" href="https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent?tab=readme-ov-file#%EF%B8%8F-features-for-websailor" aria-label="永久链接：⛵️ WebSailor 的功能"></a></div> <ul dir="auto"> <li>完整的后训练方法使模型能够进行扩展思考和信息搜索，最终使它们能够成功完成以前被认为无法解决的极其复杂的任务。</li> <li>推出SailorFog-QA，这是一个可扩展的 QA 基准测试，具有较高的不确定性和难度，采用新颖的数据合成方法，通过图形采样和信息混淆进行管理。SailorFog-QA 数据示例可在以下位置找到：<a href="https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent/blob/main/WebSailor/dataset/sailorfog-QA.jsonl"><code>WebSailor/dataset/sailorfog-QA.jsonl</code></a></li> <li>有效的训练后流程包括：（1）从专家轨迹中高质量地重建简洁推理，以进行清晰的监督；（2）一个两阶段的训练过程，涉及 RFT 冷启动阶段，然后是重复采样策略优化 (DUPO)，这是一种高效的代理 RL 算法，在有效性和效率方面表现出色。</li> <li>WebSailor-72B 的表现明显优于所有开源代理和框架，同时缩小了与领先专有系统的性能差距，在 BrowseComp-en 上获得了12.0%的得分，在 BrowseComp-zh 上获得了30.1%的得分，在 GAIA 上获得了55.4% 的得分。</li> <li>检查站很快就到了。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">WebSailor的项目地址</h2> <ul> <li>Github仓库： <a href="https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent</a> </li> <li>论文：<a class="Link--inTextBlock" href="https://arxiv.org/pdf/2507.02592" rel="nofollow">https://arxiv.org/pdf/2507.02592</a></li> </ul>

ML-Master

<p>ML-Master是上海交通大学人工智能学院Agents团队推出ML-Master – 上海交大推出的AI专家Agent的AI专家智能体。在OpenAI的权威基准测试MLE-bench中表现出色，以29.3%的平均奖牌率位居榜首，超越了微软的RD-Agent和OpenAI的AIDE等竞争对手。ML-Master通过“探索-推理深度融合”的创新范式，模拟人类专家的认知策略，整合广泛探索与深度推理，显著提升了AI在机器学习工程中的表现。采用平衡多轨迹探索和可控推理两大模块，通过自适应记忆机制实现两者的高效协同。</p> <h2 style="font-size: 20px;">ML-Master的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：https://sjtu-sai-agents.github.io/ML-Master/</li> <li>Github仓库：https://github.com/sjtu-sai-agents/ML-Master</li> <li>arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2506.16499</li> </ul>

ComputerX

<p>ComputerX是基于人工智能的AI Agent工具，通过自然语言指令帮助用户自动化处理各种计算机任务，提升工作效率。能处理多种任务，如旅行规划、数据分析、报告生成、网页应用创建等，支持文本、表格、图像和代码等多种输出格式。ComputerX基于 AI 技术整合来自多个在线来源的信息，提供全面且准确的结果，保持任务执行过程的透明性。</p> <h2 style="font-size: 20px;">ComputerX的官网地址</h2> <ul> <li>官网地址：<a href="https://computerx.ai/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener"> https://computerx.ai/</a></li> </ul>

Miniwork

<p>Miniwork是高效的AI工具平台，聚焦提升工作、学习、内容创作、运营营销等多个方向，专为提升工作与学习效率的用户打造。Miniwork涵盖SEO分析及优化、写作辅助、图像生成、PDF处理、营销策划及运营管理等多元化AI工具，通过前沿技术集成包括GPT-4o、Claude 3.7 sonnet、Gemini 1.5 Flash、Llama 3.1、DeepSeek-R1、GLM-4-plus等在内的多个AI模型。帮助用户应对各类任务场景，提供精准的智能化解决方案，让复杂工作变得简单高效。</p> <h2 style="font-size: 20px;">MiniWork的官网地址</h2> <ul> <li>官网地址： <a href="https://miniwork.ai/en" target="_blank" rel="noopener">https://miniwork.ai/en</a> </li> </ul>

FloweAI

<p>FloweAI是通用型AI Agent，支持基于自然语言指令高效完成各类任务。FloweAI能快速制作PPT、撰写文档、发送邮件、进行深度研究并生成专业报告。FloweAI界面简洁，支持多任务并行处理，具备强大的智能自动化能力，适用学生、职场人士和企业用户。FloweAI能处理日常任务，应对复杂工作流程，基于持续更新和功能扩展，成为用户日常工作和学习中的得力助手。</p> <h2 style="font-size: 20px;">FloweAI的主要功能</h2> <ul> <li>发送邮件：撰写和发送专业邮件。自动跟进对话，管理邮件通信。</li> <li>深度研究：对任何主题进行综合研究。从多个来源收集见解，汇编详细的研究结果。</li> <li>撰写报告：创建专业报告。分析数据，以清晰、结构化的文档呈现信息。</li> <li>制作演示文稿：设计引人入胜的演示文稿。</li> <li>多任务处理：支持多任务并行处理，支持关闭选项卡后台运行，或设置特定时间自动运行任务。</li> <li>文档生成：自动生成Google Docs文档。</li> <li>网页浏览与自动化：自主浏览网页、自动填写网页表格。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">FloweAI的官网地址</h2> <ul> <li>官网地址： <a href="https://floweai.com/" target="_blank" rel="noopener">https://floweai.com/</a> </li> </ul>

Jenius

<p>Jenius 是天聚地合（苏州）科技股份有限公司推出的通用型AI Agent产品。通过多智能体协作架构，将复杂任务分解为多个子任务，由不同的智能体分工完成，例如规划、执行和验证等。模仿了人类处理任务的逻辑，能高效地完成从需求理解到任务执行的全链路闭环操作。Jenius 整合了近千种实时数据接口，涵盖汇率、天气、新闻等多种数据源，结合用户偏好和历史行为，生成高性价比的解决方案。通过 RPA 技术实现自动化操作，例如自动完成旅行预订或报表生成等任务。Jenius 具备自适应学习能力，能根据用户反馈不断优化流程，提供个性化服务。</p>

HiAgent

<p>HiAgent 是字节跳动推出的面向企业级客户的人工智能应用开发平台。帮助企业快速开发大模型应用和智能体（Agent），满足企业对数据安全和隐私的要求。通过低代码开发工具，HiAgent 降低了开发门槛，非技术背景的业务人员也能轻松上手，快速构建和部署 AI 应用。HiAgent 提供了丰富的行业模板和私有化部署选项，能满足不同企业的个性化需求。支持与企业现有系统的深度集成，帮助企业实现复杂流程的自动化和智能化。</p> <div class="banner-des-text_91704 banner-des-text-light_91704">HiAgent基于Agent DevOps理念，提供智能体开发、评测、观测、优化全生命周期管理，支持模型接入、推理、精调及私有化集成，助力企业高效构建生产级高价值智能体，实现从模型到应用的全链路打通。</div> <h2 style="font-size: 20px;">HiAgent的主要功能</h2> <ul> <li> <div class="paragraph">全生命周期管理：涵盖策略规划、能力开发、效果评测、应用发布、线上观测和持续调优等环节，帮助企业高效构建和管理生产级智能体。</div> </li> <li> <div class="paragraph">低代码开发：提供低代码可视化编排工具，业务人员可通过图形界面快速构建智能体或工作流，内置多种提示词模板和行业应用模板。</div> </li> <li> <div class="paragraph">模型接入与支持：内置火山引擎「豆包」系列模型，并支持第三方大模型接入及混合部署。</div> </li> <li> <div class="paragraph">知识库管理：内置企业知识库功能，支持高级检索增强生成（Advanced RAG），可实现上下文“记忆”，确保回答的准确性和时效性。</div> </li> <li> <div class="paragraph">多模态支持：支持文本对话、图像生成、语音合成/识别等多种模态，适配丰富场景。</div> </li> <li> <div class="paragraph">丰富的插件中心：提供100+企业业务插件，覆盖新闻检索、办公工具、图像识别等领域，支持自定义插件。</div> </li> <li> <div class="paragraph">安全与部署：支持公有云托管、混合云部署和本地私有化部署，具备完善的数据防护机制，确保数据安全。</div> </li> <li> <div class="paragraph">团队协作：支持多用户工作空间和多角色权限管理，满足企业协同开发和管理需求。</div> </li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">HiAgent的官网地址</h2> <ul> <li>官网地址： <a href="https://www.volcengine.com/product/hiagent" target="_blank" rel="noopener">https://www.volcengine.com/product/hiagent</a> </li> </ul>

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