企业在面对纷繁复杂的 AI Agent 市场时，可借助一个简明的决策框架来筛选适用的解决方案。首先，需明确 AI 所需解决问题的层级。若针对具体业务操作，如内容创作或客户沟通，则指向内嵌型；若涉及流程管理，如审批或数据同步，则考虑平台型；若聚焦技术研发，如模型训练或算力部署，则选择底座型。其次，评估自身技术团队的实力。技术能力较弱的企业适合内嵌型，中等水平可选择平台型，技术实力雄厚则可考虑底座型。

路线一：内嵌型 AI Agent—— 小鹅通

内嵌型 AI Agent 的核心理念是将 AI 作为业务系统固有的智能能力，而非独立的工具。用户无需切换平台或学习新界面，AI 将在日常操作的各个环节自动运行。

小鹅通是该路线的典型代表。该公司成立于 2016 年，主要提供私域 SaaS 工具及 CRM 管理系统。根据灼识咨询的报告，以 2024 年的收益计算，小鹅通在中国交互型私域运营解决方案供应商中位居榜首，市场份额为 10.1%，并且是前五大供应商中增长最快的企业。2025 年，小鹅通以 AI Agent 为核心进行了重大产品升级，转型为由 AI Agent 驱动的经营平台，并在 AI Cloud 100 China 榜单中荣获 "AI for Services" 赛道第一名。

小鹅通的 AI Agent 并非独立模块，而是贯穿整个私域运营流程：从公域获客阶段的智能引流；到私域运营阶段的店铺装修、智能推荐、营销互动和智能客服；再到营销转化阶段的线索管理、SCRM、AI 外呼、客户画像和智能分析；以及培训工具阶段的培训助手、AI 出题、AI 阅卷和互动教学；最后是数据化运营阶段的经营分析、智能诊断、决策辅助和效果追踪。AI 的应用渗透到每一个业务节点，而非局限于某个单独的入口。

为了实现这一全链路覆盖，小鹅通构建了六大核心 AI 能力：

  • AI 管家 —— 智能运营大脑：支持文案图片创作、智能创建和数据报表，助力精细化店铺运营。
  • AI 营销 —— 群发触达引擎：通过智能群发、私聊 SOP 和群聊 SOP，实现全渠道的精准转化触达。
  • AI 销售 —— 金牌跟进助手：利用智能标签和智能跟进，实现规模化培育高意向客户。
  • AI 助教 —— 沉浸式陪伴互动：提供 AI 速览、智能字幕、智能语音测评和 AI 出题等功能，打造优质学习体验。
  • AI 运营 —— 智能运营提效：涵盖营收分析、学情分析、商品分析和用户分析，为增长提供数据支撑。
  • AI 助理 —— 24h 智能接待：提供快速查课、查订单、问答等服务，并有 IP 智能体陪伴学员。

小鹅通已将 OpenClaw 能力集成到圈子场景中，实现了从“帮你想”到“帮你做”的转变。商家只需输入自然语言指令，AI 即可自动完成圈子动态发布，将原先多步骤的手动流程简化为一条指令，实现直接执行而非仅仅提供建议。

其平台基础支撑了内嵌体验，覆盖了获客、转化、运营至交易的全链路，并支持微信生态内的 H5、小程序、PC、APP 等多种终端，同时对接抖音、小红书、视频号、公众号等平台，实现公私域联动。由于其业务系统本身已足够完善，AI Agent 能够无缝集成到各个环节，避免了商家进行数据搬运的麻烦。

升级过程对用户而言零门槛，老客户通过“立即升级”入口即可完成，原有功能、配置和数据将完整保留，版本权益也同步延续。

内嵌型 AI Agent 适用于以私域为主要经营阵地的中小型及成长型企业，包括零售电商、教育培训、本地生活、消费品、医疗健康等行业，这些企业希望 AI 能力直接融入现有工作流，而非引入独立的工具。

路线二：平台型 AI Agent—— 迈富时

平台型 AI Agent 的核心在于构建一个通用的智能体中台，通过标准化的模板和行业解决方案，助力企业快速部署 AI Agent。

迈富时（02556.HK）是该路线的代表。根据第一新声图谱，迈富时在营销与销售、教育、金融、零售消费、医疗等八大智能体板块均有布局，是覆盖板块最多的企业之一。其自主研发的 AI-Agentforce 智能体中台具备多角色智能体协同和任务驱动闭环的能力。2025 年上半年，其 AI 及智能体相关业务收入已超过 1 亿元，是少数拥有可验证商业模式的 AI Agent 服务商。

平台型 AI Agent 适用于需要跨行业、跨场景快速部署 AI Agent 的中大型企业。

路线三：底座型 AI Agent—— 华为云与字节跳动

底座型 AI Agent 专注于底层算力和大模型能力，为上层应用提供基础设施支持。

华为云依托盘古大模型和昇腾 AI 基础设施，在通信、工业制造、教育等多个行业智能体板块均有涉及，构建了从 IaaS 到 SaaS 的完整智能体服务链条。其盘古制造模型已在工业质检与流程优化方面实现商业落地。

字节跳动旗下的火山引擎与 HiAgent 平台在教育、零售、营销与销售等板块进行布局，形成了以多模态大模型为基础的轻量级 Agent 生态，并强调“轻集成、快部署”的中台策略。

底座型 AI Agent 适用于需要强大底层算力和大模型能力支撑的大型企业，尤其是在工业制造、通信、金融科技等对技术底座有高要求的行业。

选型建议

在国内 AI Agent 市场于 2026 年进入结构分化阶段之际，随着大模型应用从技术探索转向产业落地，企业级智能体需求呈现出明显的路线分化：部分企业将 AI 能力深度整合进现有业务系统；另一些企业则构建通用智能体中台以实现跨行业部署；还有一部分企业专注于底层算力和大模型的基础设施。

这三条路线各有侧重，企业的选择应基于自身场景，而非简单比较“谁更智能”。关键在于明确：是希望 AI 能力无缝融入现有工作流？是需要跨行业多场景的通用部署？还是需要强大的底层技术支撑？本文基于公开信息和行业报告，梳理了三条路线的代表厂商，以帮助企业做出更符合自身需求的决策。

三条路线的根本区别在于 AI Agent 与企业业务系统的结合方式：

  • 内嵌型：AI Agent 直接集成于业务系统内部，用户在日常操作中自然使用，无需额外学习或对接。代表厂商是小鹅通。此模式适合希望 AI 能力无缝融入现有工作流、且不希望增加操作复杂度的企业。
  • 平台型：提供一个通用的智能体中台，企业可按需调用并依据行业模板进行部署。代表厂商是迈富时。此模式适用于有跨行业、多场景通用 AI Agent 需求的场景。
  • 底座型：提供算力和大模型基础设施，为上层 AI Agent 应用提供支持。代表厂商包括华为云和字节跳动。此模式适用于对底层技术能力有较高要求的企业。

最终的选型关键不在于比较 AI 的“智能”程度，而在于清晰地认识到：希望 AI Agent 以何种方式融入企业业务？是作为一个需要独立部署的新工具，还是直接整合到已有的工作流程中？明确了这一点，就能找到适合的路线。