随着人工智能的不断发展，大语言模型技术日益成熟。AI应用已经从最初专注于语音识别等简单任务的应用，演进到能够进行自主推理决策，完成复杂任务的Agent。基于大语言模型的AI Agent，具备自主性、目标导向性和交互性，能够在复杂多变的环境中感知信息、推理决策并执行任务。在各个行业场景中，AI Agent都展示出巨大的应用潜力，广泛应用于客户支持、销售拓展、医疗诊断和金融分析等场景。

openJiuwen作为开源Agent平台，致力于提供灵活、强大且易用的AI Agent开发与运行能力。基于该平台，开发者可快速构建处理各类简单或复杂任务的AI Agent，实现多Agent协同交互，高效开发生产级可靠AI Agent；并助力企业与个人快速搭建AI Agent系统或平台，推动商用级Agentic AI技术广泛应用与落地。

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一、openJiuwen产品优势：

openJiuwen平台的关键优势包括：

• 全场景适配：面向ToB与ToC的全场景设计，满足企业和个人在不同应用场景下的需求。
• 灵活的开发方式：提供零代码、低代码和使用SDK等多种开发方式，帮助用户根据需求和技术背景自由选择开发方式。
• 高效精准的任务执行：确保AI Agent在执行任务时的高效性与精准性，优化任务处理流程，提升工作效率。
• 多Agent协同能力：支持Multi-Agent的协同工作，能够处理复杂的业务流程和跨领域任务，提升整体效率。
• 稳定的生产环境支持：提供商用级稳定性与高可用性，确保在大规模生产环境中的可靠运行，助力企业和个人快速实现商用级Agentic AI技术的落地应用。

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二、openJiuwen安装：

注意，我们这里使用的openJiuwen的最新版本：v0.1.2版本 ，该版本更新引入了知识库功能、内置沙箱能力等多项新特性，同时修复了若干问题，提升了系统的稳定性和用户体验，这里可以按照自己的组合进行安装。

2.1 卸载旧版本：

本人的电脑是Linux系统，之前因为已经使用过v0.1.1版本，我们可以先进行卸载：

./service.sh down

可以看到容器都被删除了。

最后，就卸载了之前v0.1.1版本的openJiuwen。

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2.2 下载最新版本：

接下来，下载最新的v0.1.2版本：

下载 x86_64 架构版本包：

wget https://openjiuwen-ci.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/agentstudio/deployTool_0.1.2_amd64.zip

安装完成之后，就可以进行解压了：

但是下载完之后，我们发现没有unzip命令，我们可以使用apt安装，安装 unzip 工具：

root@ubuntu-bionic:~/open# unzip deployTool_0.1.2_amd64.zip

Command 'unzip' not found, but can be installed with:

apt install unzip

输入以下命令启动 openJiuwen：

./service.sh up

注意：可能会因为网络原因出现 “up Plugin + Sandbox Server failed” 报错，请重新执行 ./service.sh up。

在过一段时间后，可以看到安装成功了。

并且可以看到一个本地访问地址和一个网络访问地址，这两个地址都可以访问到openJiuwen的界面，这里可以看到上面启动的端口是3000。

若在本地查看，复制上述 本地访问地址 到浏览器地址栏，按下“回车键”将看到 openJiuwen 的界面。

连接 openJiuwen 的界面时，可能会弹出页面提示“您的连接不是私密连接”，原因是使用了自签名证书加密 SSL 证书来启用 HTTPS 加密通信。此提示并不表示连接本身存在恶意风险，而是提醒用户当前证书未经第三方权威机构认证。可点击左下方“高级”选择“继续前往”进入 openJiuwen 的界面。

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2.3 启动成功:

我们输入浏览器访问 http://10.92.33.34:3000进入openJiuwen的界面，可以看到如下界面：

右击“创建智能体”可以添加一个新的智能体，添加成功之后，可以看到如下界面：

• 智能体名称：客服咨询助手
• 智能体描述：用于企业内部一些培训资料，上传知识库

接下来就可以看到在模型那里，显示当前未配置任何模型，点击“前往配置模型”后：

这里我们跳转到模型管理列表，因为新升级的功能包含知识库功能，所以，我们可以来配置一下Embedding模型。

Embedding模型是一种将高维、离散或非结构化数据（如文本、图像、语音）映射到低维连续向量空间的技术，这些向量能捕捉原始数据的语义或特征信息，使得相似的对象在向量空间中距离更近。

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2.4 配置Embedding模型：

点击ModelArts Studio 大模型即服务平台，集模型体验、精调、部署、管理、应用开发于一体，降低企业使用大模型的开发门槛，加速AI应用落地。

这里我们需要选择“模型管理”，里面模型类型我们选择“向量模型”，这里有2种模型，我们可以随便使用哪一种都可以，这里我们使用“BGE-M3模型”。

最后可以在模型基础信息页面中，配置相关的参数：

• 模型名称：bge-m3
• 模型标识符：bge-m3
• 基础服务地址：https://api.modelarts-maas.com/v1/embeddings

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2.5 配置知识库：

知识库是openJiuwen平台进行本地知识管理的重要方式，用户可以通过管理本地知识库增强智能体知识检索RAG能力。

登录openJiuwen平台，进入平台左侧导航栏的知识库管理模块，单击 创建知识库 按钮。

在创建知识库弹窗中输入知识库名称与描述(可选)，在Embedding模型下拉选择一个模型（注意，知识库构建后该知识库的Embedding模型不可更改），点击创建，这里刚刚好添加我们上面的bge-m3模型。

新建成功之后，可以看到如下界面：

在创建完毕的知识库名片，点击编辑按钮，在编辑知识库页面，点击添加文档，这里将我们公司相关的规章制度文档放上去。

在添加文档弹窗中，通过拖拽或者点击选择文件选择想要上传到知识库的文件（支持选择多个文件）后，点击下一步。

这里是否可以提供一些网上url地址的在线文档。

这里可以看到，我们如果需要使用到“文档图构建”，需要选择一个LLM模型。

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2.6 配置LLM模型：

还是继续在ModelArts Studio 大模型即服务平台中，选择模型类型为LLM模型，这里我们选择“DeepSeek-V3模型”。

接下来，我们在模型管理中，添加LLM模型，这里我们添加“DeepSeek-V3模型”。

• 模型名称：系统显示名称，用户可自定义。
• 模型ID：由模型服务提供商定义的调用名称，可在各提供商的官方网站查询。（对应从华为云获取的model参数）
• API 密钥：模型的API Key（对应从华为云获取的API Key）
• 基础服务地址：由模型服务提供商定义的API地址，可在各提供商的官方网站查询。（对应从华为云获取的API地址）
• 描述：模型的详细描述，用户可自定义

添加完成后，我们就可以通过模型来进行测试一下，这里直接使用默认的语句来介绍一下“你好，请介绍一下你自己”。

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2.7 配置知识库完成：

在文档参数界面，配置文档解析和索引参数后，点击下一步。

• 文档图构建 是否构建文档图 - 作用：启用后可以构建文档图索引，提升复杂关系检索效果
  • 注意：启用文档图会增加索引构建时间以及消耗额外的大模型Token
  • 注意：启用后，需要配置子参数LLM模型
• LLM模型 用于文档图构建的大语言模型（子参数） - 作用：文档图索引构建过程中用于提取实体和关系的模型
  • 显示条件：仅在启用文档图构建时显示此参数，且必须选择
  • 建议：选择性能稳定、支持长文本的模型

接下来，上面配置完LLM模型后，就可以直接添加成功了，接下来就是在文档的解析过程中，需要等待一些时间，等待索引构建完成，显示为“已索引”就可以了。

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2.8 测试知识库匹配：

我们在没有配置知识库之前，我们输入一条公司的相关规定：“稽核事务如涉及其他部门时，如果意见不一致时，怎么办”，可以看到，他是去网上随便搜索的，没有任何的匹配。

接下来，我们在知识中，选择"公司规章制度"知识库后，就表示已经链接上了：

再次我们搜索“稽核事务如涉及其他部门时，如果意见不一致时，怎么办”，可以看到，他已经匹配上了，并且就是以下文档

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三、总结：

openJiuwen作为开源Agent平台，致力于提供灵活、强大且易用的AI Agent开发与运行能力。基于该平台，开发者可快速构建处理各类简单或复杂任务的AI Agent，实现多Agent协同交互，高效开发生产级可靠AI Agent；并助力企业与个人快速搭建AI Agent系统或平台，推动商用级Agentic AI技术广泛应用与落地。