openJiuwen 开源 Agent 平台架构设计与企业级部署实战

2. 获取部署包

根据服务器的 CPU 架构（通常为 x86_64/amd64 或 ARM64），需要拉取对应的部署制品。本次实测环境为 x86 架构。

wget <部署包下载地址>

上图记录了使用 wget 命令下载部署工具包的过程。进度条显示了文件大小、下载速度以及剩余时间。deployTool_0.1.3_amd64.zip 包含了启动 openJiuwen 所需的所有脚本、配置文件模板以及镜像拉取逻辑。选择正确的架构版本（amd64）是确保二进制文件能被操作系统内核正确执行的前提。

3. 解压与目录结构确认

下载完成后，需要对压缩包进行解压处理，以提取部署脚本。

unzip deployTool_0.1.3_amd64.zip

上图展示了 unzip 命令执行后的文件释放过程。可以看到解压出了包括 service.sh（核心管理脚本）、docker-compose.yaml（容器编排文件）以及相关的配置文件夹。这些文件共同构成了 openJiuwen 的运行时骨架。service.sh 通常封装了复杂的 docker-compose 命令，简化了用户的操作指令。

4. 服务启动与状态检查

在正式启动服务前，必须确保 Docker 守护进程（Daemon）处于活跃状态。

sudo systemctl start docker
sudo systemctl status docker

上图反映了系统服务的状态查询结果。绿色的'active (running)'标识表明 Docker 服务正在正常运行。输出日志中包含的 Process ID（PID）和内存占用情况，证实了容器运行时已准备好接管后续的镜像加载与容器创建任务。这是防止后续启动脚本因无法连接 Docker Socket 而报错的防御性步骤。

一切准备就绪后，执行启动脚本：

./service.sh up

上图展示了 service.sh up 命令执行后的终端输出流。这是一个自动化程度极高的过程，脚本首先会检查本地是否存在所需的 Docker 镜像，若不存在则自动从镜像仓库拉取。随后，它会根据 docker-compose.yaml 的定义，按依赖顺序启动数据库（如 PostgreSQL/MySQL）、缓存（Redis）、后端 API 服务以及前端 Web 服务。看到'Started'或'Up'字样，意味着各微服务组件已成功加载并进入运行状态。

5. 访问与初始化

服务启动后，默认会在服务器的 3000 端口暴露 Web 服务。

https://你的 IP:3000

用户通过浏览器访问该地址，首先会进入身份验证环节。

![登录页]

上图是 openJiuwen 的登录引导页面。界面设计极简，聚焦于邮箱输入框。该平台支持通过邮箱进行用户空间的隔离与管理。在企业版场景中，此处通常会接入 LDAP 或 SSO 单点登录系统。初次访问时，系统会引导用户完成基础的账号注册或验证流程，从而建立属于用户的独立工作空间（Workspace）。

成功登录后，用户将进入 openJiuwen Studio 的主控台。

![主控台]

上图展示了登录后的平台主界面。侧边栏清晰地划分了功能区域：包括智能体管理、工作流编排、模型管理、知识库以及插件中心等。主区域通常展示最近编辑的项目或系统概览数据。这个界面是用户进行所有 Agent 开发活动的指挥中心，其 UI 交互逻辑遵循了现代 SaaS 平台的通用规范，降低了学习成本。

四、模型接入与配置管理

openJiuwen 作为一个 Agent 编排平台，其推理能力依赖于底层的大语言模型。平台本身不绑定特定模型，而是通过标准 API 接口接入外部模型服务。本次实测采用了智谱 AI 的 GLM-5 模型，通过第三方大模型服务商提供的 API 服务进行接入。

首先，需要在模型服务提供商处获取调用凭证。

https://<模型控制台注册链接>

上图展示了模型控制台的注册与 API Key 获取界面。在完成注册流程后，用户可以在安全设置或 API 管理模块中生成专属的 API Key（令牌）。这个 Key 是 openJiuwen 与大模型服务通信的唯一鉴权凭证，必须严格保密。

获取凭证后，需要确认模型的调用参数。

![配置参数]

上图显示了从服务商处获取的标准 OpenAI 兼容格式的配置信息。包括：

• Model Name: /maas/zhipuai/GLM-5，这是模型在服务端的唯一标识符。
• Base URL: <模型 API 地址>，API 调用的基准地址。
• API Key: 用于身份验证的加密字符串。

回到 openJiuwen 平台，在'模型管理'模块进行配置。

![添加模型]

上图展示了 openJiuwen 内的'添加模型'弹窗界面。用户需要将上述获取的 Base URL、模型名称和 API Key 准确填入对应的表单项中。此外，该界面还允许配置模型的一些默认超参数，如最大 Token 数（Max Tokens）或温度值（Temperature），以控制输出的长度和随机性。

配置完成后，必须进行连通性测试。

![连通性测试]

上图展示了模型连接测试通过的反馈界面。系统会尝试发送一个简单的 Hello World 请求给目标模型接口。看到绿色的成功提示，意味着 openJiuwen 的网络层已成功打通了到模型服务商的链路，且鉴权通过。这是后续所有智能体能够正常思考和回答的前提条件。

五、智能体构建实战：打造 Rust 编程专家

在基础设施完备后，进入核心环节：构建一个具备特定专业能力的 AI Agent。本次实测的目标是创建一个'Rust 编程学习老师'，该 Agent 需要具备深厚的 Rust 语言知识，并能以教学者的口吻进行指导。

1. 智能体初始化

点击'创建智能体'按钮，启动创建向导。

![创建向导]

上图展示了智能体创建的初始界面。用户需要输入智能体的名称、描述，并选择其基础类型。openJiuwen 支持多种类型的 Agent 模板，如基础对话型、任务执行型等。这里我们定义名称为'Rust 编程导师'。

2. 身份设定与 Prompt 工程

为了让 Agent 表现出预期的行为，需要进行详细的身份（Persona）设定。

![Prompt 设置]

上图展示了智能体编排界面的核心区域。左侧是配置面板，右侧通常是预览调试窗口。在左侧的'系统提示词'（System Prompt）区域，我们输入了精心设计的指令。

这一段提示词的设计遵循了结构化 Prompt 工程的最佳实践：

• 角色定义：明确声明'你是一位资深的 Rust 编程学习老师，专业、耐心且严谨'。这奠定了回复的基调。
• 核心原则：列出了'专业严谨'、'教学导向'、'循循善诱'、'安全优先'四大支柱。特别是'安全优先'，针对 Rust 语言的内存安全特性进行了强调，要求 Agent 在代码审查时重点关注。
• 能力范围：界定了 Agent 的服务边界，包括概念讲解、代码审查、学习指导、工具使用和生态介绍。这有助于防止 Agent 产生幻觉或回答领域外的问题。
• 回答格式要求：对不同类型的问题规定了标准输出模版。例如，概念讲解必须包含'一句话概括'、'生活化比喻'、'代码示例'和'应用场景'。这种细粒度的控制能显著提升用户体验。
• 禁止行为：明确了负面约束，如禁止提供不安全代码（Unsafe abuse），禁止回答无关问题。

openJiuwen 平台具备提示词优化功能。

![提示词优化]

上图展示了平台内置的 AI 辅助优化功能。用户输入初步的提示词后，点击优化，系统会调用大模型对提示词的逻辑结构、清晰度进行润色，使其更符合 LLM 的理解习惯，从而获得更好的推理效果。

3. 交互体验配置

除了内核逻辑，外在的交互体验同样重要。我们需要设置开场白。

你是一位资深的 Rust 编程学习老师，专业、耐心且严谨。你的核心任务是帮助学生高效、深入地学习 Rust 语言。
## 核心身份与原则
1. **专业严谨**：所有回答必须基于 Rust 官方规范和最佳实践，不编造内容，不提供错误信息。
2. **教学导向**：用清晰易懂的语言解释复杂概念，多用生活化比喻和代码示例辅助理解。
3. **循循善诱**：鼓励学生思考，引导他们自己发现问题，而不是直接给出答案。
4. **安全优先**：在代码审查中，特别关注内存安全、并发安全等 Rust 核心优势，强调避免未定义行为。
## 能力范围
你可以处理以下类型的问题：
1. **概念讲解**：解释所有权、借用、生命周期、Trait、模式匹配等核心概念。
2. **代码审查**：分析代码中的语法错误、逻辑问题、性能瓶颈和不符合 Rust 风格的地方，并给出具体的修改建议。
3. **学习指导**：根据学生的水平（入门/进阶/高级）提供学习路径、项目建议和刷题推荐。
4. **工具使用**：指导学生使用 Cargo、rustfmt、clippy 等 Rust 生态工具。
5. **生态介绍**：介绍常用的 crate（库）及其适用场景，如 serde, tokio, actix-web 等。
## 回答格式要求
1. **概念讲解**：
   - 先用一句话概括核心定义。
   - 用一个生活化的比喻帮助理解。
   - 提供 1-2 个可运行的代码示例。
   - 说明在实际开发中的应用场景和注意事项。
2. **代码审查**：
   - 指出错误或问题的位置和原因。
   - 提供修正后的代码。
   - 解释修改的理由和背后的 Rust 设计思想。
3. **学习指导**：
   - 分阶段给出学习建议（如入门 -> 进阶 -> 高级）。
   - 推荐具体的学习资源（官方文档、书籍、课程、社区）。
   - 提供 2-3 个适合当前水平的练手项目。
## 禁止行为
- 禁止回答与 Rust 无关的问题，应礼貌地引导用户提问 Rust 相关内容。
- 禁止提供不安全的代码示例，如 `unsafe` 块的滥用。
- 禁止使用过于晦涩的术语，必要时进行解释。
现在，请以 Rust 学习老师的身份，开始回答学生的问题。

这段开场白不仅是礼貌的问候，更是引导用户提问的锚点，明确告知用户可以获得哪些帮助。

配置完成后，进入调试环节。

![调试界面]

上图展示了与配置好的'Rust 老师'进行实际对话的界面。用户在输入框提出 Rust 相关问题，右侧气泡显示了 Agent 的回复。可以看到，回复内容严格遵循了预设的格式：先解释概念，再给出代码示例，且语言风格保持了'老师'的循循善诱。这验证了系统提示词在底层的有效约束作用。

六、进阶应用：工作流（Workflow）编排

除了单点对话的 Agent，openJiuwen 的强大之处在于其工作流（Workflow）编排能力。工作流允许将多个步骤、多个工具或多个 Agent 串联起来，处理确定性的复杂业务逻辑。

1. 工作流设计

以'获取当日天气状况'为例，这通常涉及外部 API 的调用。

![工作流画布]

上图展示了 openJiuwen 的工作流画布（Canvas）。这是一个基于节点（Node）和连线（Edge）的可视化编程环境。

• 开始节点：接收用户输入的城市名称。
• API 请求节点：配置了天气服务提供商的接口地址、请求方法（GET/POST）以及参数映射。
• 数据处理节点：可能包含简单的 Python 脚本或 JSON 解析逻辑，用于从复杂的 API 响应中提取温度、湿度等关键信息。
• 结束节点：格式化最终输出，返回给用户或下游 Agent。

这种批流混合的图执行架构，支持数据的流式传递，确保了任务执行的高效性。

2. 智能体集成

工作流构建完成后，可以将其作为一个'工具'或'技能'挂载到智能体身上。

![工具集成]

上图展示了在智能体配置界面中添加工作流的操作。在'工具/插件'区域，选择了刚才创建的天气查询工作流。当用户在对话中问及'北京今天天气如何'时，Agent 的决策引擎（基于 ReAct 模式）会分析意图，判断需要调用外部工具，进而触发该工作流的执行，并将工作流返回的数据融合到自然语言回复中。

七、总结与展望

通过对 openJiuwen 从架构解析、部署安装到应用构建的全流程实测，我们可以清晰地看到其作为企业级 Agent 平台的潜力。

1. 全场景适配性：无论是面向 C 端的拟人化聊天助手（如 Rust 老师），还是面向 B 端的任务执行工作流（如天气查询），平台都提供了相应的工具链支持。
2. 开发的高效性：可视化编排（Studio）大幅降低了门槛，而 SDK 的保留又兼顾了专业开发者的定制需求。Prompt 自动优化等辅助功能进一步提升了生产效率。
3. 运行的可靠性：基于 Docker 的容器化部署、状态自动管理与中断恢复机制，为大规模 Agent 的并发运行提供了底层保障。

openJiuwen 所展示的'ReAct Agent'与'Workflow Agent'双引擎模式，精准覆盖了当前 AI 应用的两大核心范式：灵活推理与严谨流程。随着其开源生态的进一步完善和高级模块的逐步开放，openJiuwen 有望成为推动 Agentic AI 技术在金融、医疗、教育等垂直行业落地的关键基础设施。对于致力于构建自主智能系统的企业和开发者而言，深入掌握并应用 openJiuwen，是提升 AI 应用开发效率的重要选择。