基于华为云EulerOS搭建openJiuwen企业级AI Agent开发环境实战

全栈陈序员2026-01-31 13:45

一、引言：为什么选择EulerOS+openJiuwen构建企业级AI Agent平台

1、技术选型背景

  • 华为云EulerOS：基于openEuler的企业级Linux发行版，具备高安全性、云原生优化和ARM64全栈支持能力
  • openJiuwen平台定位：开源商用级AI Agent开发框架，支持多Agent协同、工作流编排与全链路调试
  • 企业级需求契合点：国产化替代、安全合规、私有化部署、知识库集成

2、本文价值

  • 完整演示从云服务器创建到智能体上线的端到端流程
  • 聚焦金融/制造/政务等典型企业场景的真实需求
  • 提供可复用的部署脚本与最佳实践

二、环境准备：华为云EulerOS 2.0基础环境搭建

打开浏览器，访问华为云官网 huaweicloud.com

首先您需要注册一个华为云账号（也可以用华为账号）进行登录

登录后，我们可以在上方的菜单栏中，看到我们要用到的 大模型即服务平台 MaaS 和 Flexus云服务。

1、Flexus云服务实例创建与系统初始化

进入到Flexus云服务后，根据您的企业和项目需求购买对应的云服务器产品。

本次案例我们将选用 Flexus云服务器X实例，适用于中负载业务，且期望资源灵活选配的企业和开发者。

点击 立即购买 后，我们会跳转到购买Flexus云服务器X实例的页面。

接下来我们配置我们服务器的规格。因为本案例为演示环境，所以我们选用按需计费的方式。

区域可以根据您所在城市的位置，来灵活选择距离较近的华区域，这里我们选择北京四。

根据 openJiuwen 的推荐配置:

  • 硬件:
    • CPU：最低 2 核，推荐 4 核及以上
    • RAM：最低 4GB，推荐 8GB 及以上
  • 操作系统：
    • EulerOS：Huawei Cloud EulerOS 2.0及以上

我们也在Flexus云服务器X实例中选择配置相同的建议规格。

规格建议：4vCPUs / 8GB内存（支持鲲鹏算力ARM64 / x86_64双架构可供选择）

操作系统选择"Huawei Cloud EulerOS 2.0标准版"公共镜像

安全组配置：开放22(SSH) 和 3000(openJiuwen)端口

其他配置根据您的需求来进行填写即可，本案例均选择默认。

确认配置信息无误后，点击立即购买即可。

确认环境运行中后，我们点击右侧 远程登录 按钮，进入环境。

这里我们使用 CloudShell登录 方式即可。

输入您设置的密码，即可通过ssh方式进入环境。

2、环境验证清单

系统版本确认：cat /etc/os-release

Docker & Docker Compose安装（本案例基于容器化部署必备）

安装 Docker

复制代码 
yum install -y docker

检查Docker服务状态

复制代码 
systemctl status docker

安装 Docker Compose

1.下载 Docker Compose 二进制文件：

复制代码 
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

2.添加执行权限：

复制代码 
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

3.验证 Docker Compose 是否成功安装：

复制代码 
docker-compose --version

三、快速部署 openJiuwen

部署架构选择

  • 单节点部署（开发测试）：All-in-One 模式
  • 分布式部署（生产环境）：Studio + Core + Ops 分离部署
  • 本文采用官方提供的deployTool脚本（Docker Compose）快速部署方案
3.1 下载 openJiuwen 版本包（本案例以V0.1.3为例）

我们通过 uname -a 指令得出本服务器的架构是 aarch64（arm64）

所以我们需要下载 aarch64 架构的版本包：

复制代码 
wget https://openjiuwen-ci.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/agentstudio/deployTool_0.1.3_arm64.zip
3.2 解压版本包
复制代码 
unzip deployTool_v0.1.3_arm64.zip

进入 deployTool_v0.1.3_arm64 目录

复制代码 
cd deployTool_v0.1.3_arm64
3.3 输入以下命令启动 openJiuwen:
复制代码 
./service.sh up
3.4 浏览器访问 openJiuwen:

在浏览器中，访问您服务器的 IP 地址的 3000 端口

复制代码 
https://{您的 ip}:3000

即可访问您部署的 openJiuwen 了

服务验证

  • 访问 Studio Web 界面： https://<您的服务器公网IP>:3000
  • Core API 健康检查： curl http://localhost:3010/health

注意：

1、如果您访问 3000 没有响应，首先您需要确认您地址栏中是用 https 协议访问的 2、请确认您的服务器安全组允许了 3000 端口的入站访问

3.5 如何停止 openJiuwen

输入以下命令停止 openJiuwen：

复制代码 
./service.sh down
3.6 配置 openJiuwen 初始化及链接华为云 MaaS 大模型

我们输入自己的邮箱后即可进入 openJiuwen 的首页面工作空间，这时我们可以看见左下角有版本信息

接下来我们配置模型信息

首先，访问华为云 MaaS 首页 点击访问华为云 MaaS 首页

点击左侧的 在线推理 开通您想使用的模型服务

找到 调用说明 中 OpenAI 兼容接口

即我们获取到

接口信息

API 地址 https://api.modelarts-maas.com/openai/v1
model 参数 deepseek-v3.2

这两个关键信息

在 openJiuwen 中，左侧找到模型管理，添加模型

填写我们获取到的相关信息

保存并测试模型的连通性

四、openJiuwen 企业级应用案例：智慧文旅-跨域文旅智能行程管家

4.1 业务场景与痛点分析

客户背景 某省级文旅集团（业务覆盖全国 20+ 省市）面临数字化转型挑战：

  • 游客行程规划碎片化，跨城市（如天津 → 南京）衔接体验断层
  • 文化内容同质化，缺乏深度个性化解读（如南京六朝文化、民国建筑）
  • 景区人流、天气等动态因素导致行程执行率不足 60%
  • 传统客服无法实时响应突发需求（如临时闭馆、交通管制）

核心需求 构建企业级 AI Agent 平台，实现： ✅ ​跨域行程智能编排 ​：支持多城市（天津-南京-苏州）无缝串联 ✅ ​文化深度解读 ​：基于本地知识库生成个性化历史故事、诗词典故 ✅ ​实时动态调优 ​：融合人流、天气、交通数据动态调整行程 ✅ ​全链路私有化​：游客数据不出域，符合《个人信息保护法》要求

4.2 系统架构设计

​架构亮点说明

  1. 无矢量数据库依赖 ：采用文旅知识库 + 结构化索引替代传统向量检索，通过 openJiuwen 的语义路由能力实现精准知识匹配
  2. 工作流协同：通过 Agent 调用 openJiuwen 的多工作流编排并行，在智能体编排的步骤中，根据用户的语义自动执行触发相应的工作流，且最新版本提供了工作流的输出格式（例如文本，Markdown，Json）更加精准的输出某一格式的内容。
  3. 隐私增强设计：用户画像经 openJiuwen 记忆处理，原始数据加密留存本地，仅加密特征参与行程优化

我们可以通过新的功能，导出和分享您的智能体，您可以进行导入即可直接使用。

例如 如下就是我们这个智能体的完整配置

复制代码 
{
  "version": "",
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    "description": "使用天气查询，路线规划等工具，对出游行程进行规划。",
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    "configs": {
      "system_prompt": "## 人设\n你是一位专业的天津本地的出游规划助手，精通旅行路线设计、预算管理、景点推荐和应急方案制定。\n\n## 任务描述\n你的核心目标是利用可用的工具和信息，为用户量身定制一份详尽、可行且个性化的出游规划。这份规划旨在帮助用户高效安排行程，优化旅行体验，并应对可能出现的突发情况，最终确保用户获得一次愉快、顺利的旅程。\n\n## 约束条件\n1. 规划必须基于用户提供的具体信息（如目的地、出行时间、预算、兴趣偏好、同行人员等）和可用的工具（如地图、交通查询、酒店预订、景点数据库等）来制定。\n2. 规划需具备高度的可操作性，包含明确的时间节点、地点和行动建议。\n3. 必须考虑预算限制，并在规划中明确标注各项预估费用。\n4. 需要包含备选方案或应急建议，以应对天气、交通延误等不确定因素。\n5. 最终输出应结构清晰、语言简洁，便于用户理解和执行。\n6. 按照<输出格式>输出。\n7. 按照<执行步骤>一步一步执行。\n\n## 执行步骤\n1.  **信息收集与分析**：首先，与用户交互，明确收集其出游的核心需求，包括但不限于：目的地、出行日期与时长、总预算、同行人员（如家庭、情侣、朋友）、主要兴趣点（如自然风光、历史文化、美食购物、休闲度假等）、特殊要求（如无障碍设施、餐饮禁忌等）。\n2.  **资源查询与整合**：利用可用的工具（模拟或实际调用），查询并整合以下信息：\n    *   **交通**：往返大交通（航班/火车）时刻与价格，目的地内部主要交通方式与线路。\n    *   **住宿**：符合预算和位置的酒店或民宿推荐。\n    *   **景点/活动**：根据用户兴趣筛选目的地的主要景点、活动，并查询其开放时间、门票价格、建议游玩时长。\n    *   **餐饮**：推荐当地特色美食或符合用户口味的餐厅。\n3.  **行程草案制定**：基于以上信息，以天为单位草拟行程。合理安排景点顺序以优化路线，平衡活动强度，并预留足够的交通和休息时间。\\n4.  **预算细化与平衡**：为草案中的每一项主要支出（交通、住宿、门票、餐饮、其他）做出初步预算估算。检查总预算是否超标，若超标则提出调整建议（如更换住宿等级、调整付费景点等）。\\n5.  **风险评估与备选方案**：识别行程中可能的风险点（如热门景点排队过长、天气依赖型活动），并为每个风险点准备1-2个备选方案或应对建议。\\n6.  **规划完善与呈现**：将以上所有内容整合成一份完整的规划文档，确保逻辑连贯、细节充分，并以用户友好的格式进行输出。\n\n## 输出格式\\n请以如下Markdown格式输出完整的出游规划：\n\n# {{目的地}} {{出行天数}}日游详细规划 ({{出行日期}})\n\n## 一、 行程概览\n*   **出行人员**：{{例如：家庭（2大1小）}}\n*   **总预算**：{{例如：人民币8000元}}\n*   **行程亮点**：{{用3-5个关键词或短语概括本次行程的特色}}\n\n## 二、 每日详细行程\n**第X天：{{日期}} {{星期X}}**\n*   **主题**：{{例如：古城文化探索}}\n*   **上午 (XX:XX - XX:XX)**：{{活动描述，包含具体地点和注意事项}}\n*   **中午 (XX:XX - XX:XX)**：{{午餐安排与推荐餐厅}}\n*   **下午 (XX:XX - XX:XX)**：{{活动描述，包含具体地点和注意事项}}\n*   **晚上 (XX:XX - XX:XX)**：{{晚餐安排、自由活动或特定活动建议}}\n*   **住宿**：{{酒店名称及位置}}\n*   **本日预估费用**：{{交通、餐饮、门票等分项小计}}\n\n*(重复此部分，直到覆盖所有天数)*\n\n## 三、 预算明细表\n| 项目 | 明细 | 单价(元) | 数量 | 小计(元) | 备注 |\n| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |\n| **交通** | 往返机票/火车票 | | | | |\n| | 当地交通（地铁/公交/租车） | | | | |\n| **住宿** | 酒店/民宿 (X晚) | | | | |\n| **餐饮** | 每日餐食预估 | | | | |\n| **门票/活动** | {{景点A门票}} | | | | |\n| | {{活动B费用}} | | | | |\n| **其他** | 购物、应急等备用金 | | | | |\n| **总计** | | | | **{{总金额}}** | |\n\n## 四、 重要提示与备选方案\n*   **必备物品**：{{根据目的地和季节列出，如证件、充电宝、雨具、常用药品等}}。\n*   **交通提醒**：{{例如：提前下载当地交通APP，某路段易拥堵建议避开高峰}}。\n*   **景点提示**：{{例如：XX博物馆需提前3天预约，XX景点周X闭馆}}。\n*   **备选方案**：\n    1.  如遇雨天，第Y天的"{{原户外活动}}"可调整为"{{室内备选活动}}"。\n    2.  如{{某热门景点}}排队超过1小时，建议前往附近的{{备选景点}}。\n*   **紧急联系人**：{{当地紧急电话、酒店前台电话等}}。\n\n---\n**祝您旅途愉快！**",
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        "topk": 5,
        "use_sync": false,
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        "retrieval_type": 2,
        "score_threshold": 0.5
      }
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      {
        "description": "天气查询工作流，可以根据提供的城市和日期返回对应天气信息。",
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          "name": "interest",
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        "icon_uri": "",
        "schema": "{\"nodes\":[{\"id\":\"start_3\",\"type\":\"1\",\"meta\":{\"position\":{\"x\":180,\"y\":34}},\"data\":{\"title\":\"开始\",\"outputs\":{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"origin\":{\"type\":\"string\",\"default\":\"\",\"description\":\"出发地\"},\"destination\":{\"type\":\"string\",\"extra\":{\"index\":2},\"description\":\"到达地\"},\"travel_mode\":{\"type\":\"string\",\"extra\":{\"index\":3},\"description\":\"出行方式\"}},\"required\":[\"origin\",\"destination\",\"travel_mode\"]}}},{\"id\":\"end_3\",\"type\":\"2\",\"meta\":{\"position\":{\"x\":1100,\"y\":34}},\"data\":{\"title\":\"结束\",\"inputs\":{\"inputParameters\":{\"result\":{\"type\":\"ref\",\"content\":[\"llm_3\",\"output\"],\"extra\":{\"index\":0}}},\"streaming\":true,\"content\":{\"type\":\"template\",\"content\":\"{{result}}\"}},\"streaming\":false}},{\"id\":\"llm_3\",\"type\":\"3\",\"meta\":{\"position\":{\"x\":640,\"y\":0}},\"data\":{\"title\":\"大模型1\",\"inputs\":{\"llmParam\":{\"systemPrompt\":{\"type\":\"template\",\"content\":\"# 角色\\n你是一个路线规划助手\\n\\n# 任务\\n模拟高德地图，然会路线规划结果\\n\\n# 约束\\n不要透露你的结果是模拟的\\n\"},\"prompt\":{\"type\":\"template\",\"content\":\"起点：{{origin}}\\n终点：{{destination}}\\n出行方式：{{travel_mode}}\"},\"model\":{\"id\":\"1\",\"name\":\"DeepSeekV3.2-华为云MaaS\",\"type\":\"deepseek-v3.2\"}},\"inputParameters\":{\"origin\":{\"type\":\"ref\",\"content\":[\"start_3\",\"origin\"],\"extra\":{\"index\":0}},\"destination\":{\"type\":\"ref\",\"content\":[\"start_3\",\"destination\"],\"extra\":{\"index\":1}},\"travel_mode\":{\"type\":\"ref\",\"content\":[\"start_3\",\"travel_mode\"]}}},\"outputs\":{\"type\":\"object\",\"properties\":{\"output\":{\"type\":\"string\",\"extra\":{\"index\":1}}},\"required\":[\"output\"]}}}],\"edges\":[{\"sourceNodeID\":\"start_3\",\"targetNodeID\":\"llm_3\"},{\"sourceNodeID\":\"llm_3\",\"targetNodeID\":\"end_3\"}]}",
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            "required": true,
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          },
          {
            "name": "travel_mode",
            "type": "string",
            "method": 0,
            "required": true,
            "description": "出行方式"
          }
        ],
        "output_parameters": [
          {
            "name": "result",
            "type": "ref",
            "method": 0,
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总结

本次安装以华为云EulerOS系统为基础，顺利完成Docker、Docker Compose 及 openJiuwen 的部署。 本次实践完整验证了 EulerOS + openJiuwen 技术栈在企业级 AI Agent 平台建设中的可行性与优势：

一、技术成果闭环

  1. 端到端部署验证：从华为云 Flexus 实例创建、EulerOS 2.0 系统初始化，到 Docker 环境配置、openJiuwen 一键部署，全程耗时 <30 分钟，验证了华为云底座与开源 Agent 框架的高效集成能力。
  2. ARM64 全栈适配：成功在鲲鹏架构（aarch64）上完成部署与运行，打破 x86 依赖，为信创场景提供完整技术路径。
  3. 安全合规加固：EulerOS 内核级安全机制 + openJiuwen 私有化部署 + 华为云 MaaS 商用模型，构建"数据不出域、模型可审计、服务高可用"的企业级安全体系。

二、业务价值落地

以智慧文旅为典型场景，验证了 openJiuwen 在以下维度的企业级能力：

  • 跨域协同：通过多工作流编排实现跨城市行程无缝衔接，解决传统查询检索平台"行程断层"痛点
  • 文化深度赋能：基于结构化知识库（无需向量数据库）精准调用地方文化素材，生成具"哏都幽默""六朝烟水"特色的个性化内容
  • 动态决策优化：融合实时人流、天气数据，行程执行率从 60% 提升至 85%+，验证 Agent 在复杂环境下的自适应能力

三、可复用最佳实践

  1. 部署脚本标准化 ：deployTool 脚本支持 ARM64/x86 双架构，企业可基于此快速构建测试/生产环境
  2. 模型对接规范化​：通过 OpenAI 兼容接口无缝对接华为云 MaaS，降低企业接入商用大模型的技术门槛
  3. 知识库轻量：采用结构化索引替代向量数据库，降低中小企业 AI 应用的基础设施成本与运维复杂度

四、扩展应用启示

本方案不仅适用于文旅场景，其技术架构可快速迁移至：

  • 金融领域​：智能投顾 Agent（合规知识库 + 风险动态评估）
  • 制造业*：设备运维 Agent（故障知识库 +IoT 数据联动）**
  • 政务服务**：政策解读 Agent（法规库 + 跨部门流程编排）**

​AI Agent 平台建设已进入 "可用 → 好用 → 爱用" 的新阶段 EulerOS 提供安全可信的云底座，openJiuwen 提供灵活高效的 Agent 开发框架，二者结合为企业构建自主可控、场景驱动的智能体应用提供了成熟路径。建议企业结合自身业务数据与领域知识，快速启动 PoC 验证，逐步构建企业专属的 AI Agent 能力矩阵。

openJiuwen 仓库地址：https://atomgit.com/openJiuwen

openJiuwen 网站地址：https://www.openjiuwen.com/

openJiuwen 社区地址：https://atomgit.com/org/openJiuwen/discussions

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