JoyAgent-JDGenie: Technisch Rapport over de GAIA JoyAgent-JDGenie is een geavanceerd AI-systeem dat is ontwikkeld om de GAIA (Generalized Artificial Intelligence Architecture) te implementeren en te optimaliseren. Dit technische rapport biedt een gedetailleerd overzicht van de architectuur, functionaliteiten en prestaties van het systeem. De GAIA is ontworpen om een breed scala aan intelligente taken uit te voeren, waaronder natuurlijke taalverwerking, besluitvorming en adaptief leren. Het rapport beschrijft de kerncomponenten van de GAIA, zoals de neurale netwerkarchitectuur, de leeralgoritmen en de integratie van meerdere databronnen. Daarnaast worden de prestaties van JoyAgent-JDGenie geëvalueerd aan de hand van verschillende benchmarks en use-cases, waarbij de nadruk ligt op de nauwkeurigheid, efficiëntie en schaalbaarheid van het systeem. Het rapport concludeert met een bespreking van toekomstige ontwikkelingsrichtingen en mogelijke toepassingen van de GAIA in diverse domeinen.
JoyAgent-JDGenie: Technical Report on the GAIA
October 1, 2025
Auteurs: Jiarun Liu, Shiyue Xu, Shangkun Liu, Yang Li, Wen Liu, Min Liu, Xiaoqing Zhou, Hanmin Wang, Shilin Jia, zhen Wang, Shaohua Tian, Hanhao Li, Junbo Zhang, Yongli Yu, Peng Cao, Haofen Wang
cs.AI
Samenvatting
Grote Taalmodellen worden steeds vaker ingezet als autonome agents voor complexe taken in de echte wereld, maar bestaande systemen richten zich vaak op geïsoleerde verbeteringen zonder een overkoepelend ontwerp voor robuustheid en aanpasbaarheid. Wij stellen een generalistische agentarchitectuur voor die drie kerncomponenten integreert: een collectief multi-agent raamwerk dat plannings- en uitvoeringsagents combineert met stemmen van criticusmodellen, een hiërarchisch geheugensysteem dat werk-, semantische en procedurele lagen omvat, en een verfijnde gereedschapsset voor zoeken, code-uitvoering en multimodale parsing. Geëvalueerd op een uitgebreide benchmark, presteert ons raamwerk consistent beter dan open-source basislijnen en benadert het de prestaties van propriëtaire systemen. Deze resultaten tonen het belang aan van systeemniveau-integratie en belichten een pad naar schaalbare, veerkrachtige en aanpasbare AI-assistenten die in staat zijn om te opereren in diverse domeinen en taken.
English
Large Language Models are increasingly deployed as autonomous agents for
complex real-world tasks, yet existing systems often focus on isolated
improvements without a unifying design for robustness and adaptability. We
propose a generalist agent architecture that integrates three core components:
a collective multi-agent framework combining planning and execution agents with
critic model voting, a hierarchical memory system spanning working, semantic,
and procedural layers, and a refined tool suite for search, code execution, and
multimodal parsing. Evaluated on a comprehensive benchmark, our framework
consistently outperforms open-source baselines and approaches the performance
of proprietary systems. These results demonstrate the importance of
system-level integration and highlight a path toward scalable, resilient, and
adaptive AI assistants capable of operating across diverse domains and tasks.