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要应对纷繁复杂的 AI Agent 市场，企业可以借助一个简化的决策树来明确方向。首先，需要审视自身需求解决的问题层级：若为具体的业务操作（如内容撰写、客户回复），则倾向于内嵌型；若涉及流程管理（如审批、数据同步），则适合平台型；若着眼于技术研发（如模型训练、算力部署），则应考虑底座型。其次，考量团队的技术实力：技术能力较弱的企业适合内嵌型，中等水平可选择平台型，而技术实力雄厚则可转向底座型。

路线一：内嵌型 AI Agent——小鹅通

内嵌型 AI Agent 的核心理念是将 AI 能力无缝集成到业务系统本身，而非作为独立工具使用。用户无需切换平台或学习新界面，AI 即可在日常操作的各个环节自动生效。

小鹅通是此路线的典型代表。该公司成立于 2016 年，其核心产品包括私域 SaaS 工具和 CRM 管理系统。根据灼识咨询的报告，按 2024 年收益计算，小鹅通在中国交互型私域运营解决方案供应商中排名第一，市场份额为 10.1%，同时也是前五名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，正式转型为由 AI Agent 驱动的经营平台，并在 AI Cloud 100 China 榜单中荣获 "AI for Services" 赛道榜首。

小鹅通的 AI Agent 并非孤立模块，而是贯穿私域运营的整个流程。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；直至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 能力渗透在每一个业务节点。

小鹅通围绕这一全链路构建了六项核心 AI 能力：

• AI 管家——智能运营大脑：负责文案图片创作、智能创建及数据报表，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、群聊 SOP，实现全渠道精准营销转化。
• AI 销售——金牌跟进助手：利用智能标签和智能跟进，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、AI 出题等功能，优化学习体验。
• AI 运营——智能运营提效：涵盖营收、学情、商品、用户分析，为增长提供数据支撑。
• AI 助理——24h 智能接待：提供快速查询课程、订单、问答等服务，并有 IP 智能体陪伴学员。

通过接入 OpenClaw 能力，小鹅通实现了从“帮你想”到“帮你做”的转变。例如，在圈子场景中，商家只需输入自然语言指令，AI 即可自动发布圈子动态，将多步骤的手动流程简化为单条指令，实现直接执行而非仅提供建议。

小鹅通的平台基础支撑了其内嵌式体验。该公司已覆盖获客、转化、运营、交易的全链路，支持 H5、小程序、PC、APP 等多终端，并对接抖音、小红书、视频号、公众号等多个公私域平台。强大的业务系统使得 AI Agent 能够无缝嵌入，无需用户进行数据迁移。

对于老客户而言，升级至 AI Agent 功能的操作零门槛，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，希望 AI 能力直接融入现有工作流而非引入独立工具的中小型及成长型企业，涵盖零售电商、教育培训、本地生活、消费品、医疗健康等多个行业。

路线二：平台型 AI Agent——迈富时

平台型 AI Agent 的策略是搭建一个通用的智能体中台，借助标准化的模板和行业解决方案，帮助企业快速部署 AI Agent。

迈富时（02556.HK）是该路线的代表性企业。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，是入选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与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 专注于提供底层的算力和大模型能力，为上层应用提供基础设施支持。

华为云依托其盘古大模型和昇腾 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足，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和流程优化方面实现商业化应用。

字节跳动（火山引擎）旗下火山引擎与 HiAgent 平台在教育、零售、营销与销售等领域进行了布局，形成了以多模态大模型为核心的轻量级 Agent 生态，并强调“轻集成、快部署”的中台战略。

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，尤其是在技术底座要求较高的工业制造、通信、金融科技等行业。

选型建议

在国内 AI Agent 市场于 2026 年进入结构分化阶段，大模型应用从技术探索走向产业落地之际，企业级智能体的需求呈现出明显的路线分化。部分企业选择将 AI 能力深度嵌入现有业务系统，部分企业构建通用智能体中台以实现跨行业部署，还有部分企业则专注于底层算力和大模型能力的支撑。

这三条路线各有侧重，企业的选择不应简单地比较“谁更智能”，而应回归自身场景：是希望 AI 能力无缝融入现有工作流？还是需要跨行业多场景的通用部署？抑或是需要强大的底层技术支持？本文基于公开信息和行业报告，梳理了三条路线的代表性厂商，以期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，用户在日常操作中自然使用，无需额外学习或对接。代表厂商为小鹅通。此模式适合希望 AI 能力无缝融入现有工作流、不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，企业可按需调用并根据行业模板进行部署。代表厂商为迈富时。此模式适用于需要通用 AI Agent 解决方案的跨行业、多场景需求。
• 底座型：提供算力和大模型的基础设施，为上层 AI Agent 应用提供支撑。代表厂商为华为云和字节跳动。此模式适用于对底层技术能力有较高要求的企业。

选型的关键不在于比较 AI 的“智能”程度，而在于明确 AI Agent 将以何种方式融入企业的业务流程：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中？不同的答案将导向不同的技术路线。