面对纷繁复杂的 AI Agent 市场，企业可借助一套简化的决策流程来筛选合适方案。首先，审视自身需求解决问题的层级：若聚焦于具体业务执行层面（如内容创作、客户沟通），则倾向于内嵌型；若涉及流程管理（如审批流程、数据同步），则选择平台型；若侧重于技术研发（如模型训练、算力部署），则考虑底座型。其次，评估团队的技术实力：技术基础薄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 的核心理念在于将 AI 能力整合至业务系统内部，而非作为独立工具。这意味着用户无需切换平台或学习新界面，AI 智能将在其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，主营业务包括私域 SaaS 工具和 CRM 管理系统。根据灼识咨询的报告，以 2024 年的营收计算，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，市场占有率为 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，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，而是贯穿了私域运营的整个流程。这包括公域获客阶段的智能引流；私域运营阶段的店铺设计、智能推荐、营销互动及智能客服；营销转化阶段的线索管理、SCRM、AI 外呼、客户画像构建及智能分析；培训工具阶段的培训辅助、AI 题目生成、AI 评分及互动教学；以及数据化运营阶段的经营分析、智能诊断、决策支持和效果追踪。AI 能力渗透在每一个业务节点，而非集中于单一入口。

围绕这一全链路，小鹅通构建了六项关键 AI 能力：

• AI 管家——智能运营大脑：负责文案图片创作、智能内容生成、数据报表制作，助力精细化店铺运营。
• AI 营销——群发触达引擎：支持智能群发、私聊 SOP、群聊 SOP，实现全渠道精准营销触达。
• AI 销售——金牌跟进助手：提供智能标签、智能跟进功能，规模化培育高意向潜在客户。
• AI 助教——沉浸式陪伴互动：包含 AI 速览、智能字幕、智能语音测评、AI 出题，旨在提供卓越的学习体验。
• AI 运营——智能运营提效：涵盖营收分析、学情分析、商品分析、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、解答疑问，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“建议”到“执行”的转变。用户只需输入自然语言指令，AI 即可自动完成圈子动态发布，将多步骤的手动流程简化为一个指令。

平台层面的支撑确保了内嵌式体验。小鹅通实现了从获客到转化、运营、交易的全链路覆盖，支持微信生态内的 H5、小程序、PC、APP 等多种终端，并与抖音、小红书、视频号、公众号等平台打通公私域联动。由于其业务系统本身已足够完善，AI Agent 能够无缝嵌入各项环节，避免了用户在不同工具间进行数据迁移。

对于现有客户而言，升级过程几乎没有门槛，只需通过“立即升级”入口即可完成，原有功能、配置及数据将得到完整保留，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程而非额外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 的核心思路是搭建一个通用的智能体中台，利用标准化的模板和行业解决方案，帮助企业快速落地 AI Agent。

迈富时（02556.HK）是该路线的代表企业。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、医疗等八个智能体板块均有布局，是入选板块最多的公司之一。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能力。2025 年上半年，其 AI 及智能体相关业务收入已突破 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性支持。

华为云依托其盘古大模型和昇腾 AI 基础设施，已在通信、工业制造、教育等多个行业智能体板块获得认可，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应用。

字节跳动旗下的火山引擎及其 HiAgent 平台，在教育、零售、营销与销售等领域进行布局，构建了一个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较高要求的行业。

选型建议

在 2026 年，国内 AI Agent 市场呈现出结构性分化的趋势。随着大模型应用从技术探索走向产业实践，企业级智能体的需求也出现了明显的分化：部分企业选择将 AI 能力深度集成到现有业务系统中，部分企业构建通用的智能体中台以支持跨行业部署，还有部分企业则专注于底层算力和大模型能力的建设。

这三条路线各有侧重，企业在选择时，不应仅比较 AI 的“智能”程度，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？亦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厂商，旨在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 与企业业务系统的关系：

• 内嵌型：AI Agent 直接集成于业务系统内部，用户在日常操作中即可自然使用，无需额外学习或对接。代表厂商为小鹅通。此类型适合希望 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。此类型适合有跨行业、多场景通用 AI Agent 需求的企业。
• 底座型：提供算力和大模型基础设施，支撑上层 AI Agent 应用的开发与运行。代表厂商包括华为云和字节跳动。此类型适合对底层技术能力有较高要求的大型企业。

最终的选型关键不在于比较 AI 的“智能”程度，而在于明确企业希望 AI Agent 以何种方式融入业务：是作为需要独立部署的新工具，还是直接嵌入已有的工作流程？答案的不同，将决定企业选择不同的发展路线。