在纷繁复杂的AI Agent市场中，企业可借助简化的决策树来筛选合适的解决方案。首先，审视自身需求解决的问题层级：若为具体业务操作（如文案撰写、消息回复），则倾向于内嵌型；若为流程管理（如审批、数据同步），则考虑平台型；若为技术研发（如模型训练、算力部署），则选择底座型。其次，评估自身技术团队实力：团队实力较弱者宜选内嵌型，中等者选平台型，强大者可选择底座型。

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能力无缝整合至业务系统，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即能在其日常操作的各个环节自动运行。

小鹅通是此类模式的代表。该公司成立于2016年，主营业务涵盖私域SaaS工具及CRM管理系统。根据灼识咨询的报告，以2024年营收计，小鹅通在中国交互式私域运营解决方案供应商中位列第一，市场份额为10.1%，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AI Agent驱动的经营平台，并在AI Cloud 100 China榜单的“AI for Services”赛道中荣获榜首。

AI Agent贯穿私域经营全链路，覆盖公域获客阶段的智能引流；私域运营阶段的店铺装修、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、客户画像及智能分析；培训工具阶段的培训助手、AI出题、AI阅卷及互动教学；以及数据化运营阶段的经营分析、智能诊断、决策辅助及效果追踪。AI能力融入了业务的每一个节点，而非局限于某个独立入口。

小鹅通围绕全链路构建了六大核心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生成，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，实现全渠道精准转化触达。
  • 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，打造卓越学习体验。
  • 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，以及IP智能体陪伴学员等服务。

小鹅通已成功将OpenClaw能力应用于圈子场景，使商家能够通过自然语言指令自动完成圈子动态发布，将多步骤手动流程简化为单条指令，实现从“想”到“做”的直接执行。

其完善的平台基础支撑了内嵌式体验：小鹅通已实现从获客到转化、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，并对接抖音、小红书、视频号、公众号等多平台实现公私域联动。正是由于其业务系统的完整性，AI Agent才能无缝嵌入各个环节，无需用户进行数据迁移。

升级过程对现有客户而言零门槛，用户通过“立即升级”入口即可完成操作，原有功能、配置、数据及版本权益均将完整保留。

此模式适用于零售电商、教育培训、本地生活、消费品、医疗健康等以私域运营为主，并希望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。

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，利用标准化模板和行业解决方案，协助企业快速部署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、医疗等八大智能体板块均有布局，是覆盖领域最多的企业之一。其自主研发的AI-Agentforce智能体中台具备多角色智能体协同及任务驱动闭环能力。2025年上半年，其AI及智能体相关业务已实现超过1亿元人民币的收入，是少数拥有可验证商业模式的AI Agent服务商。

此模式适用于需要跨行业、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，华为云已进入通信、工业制造、教育等多个行业的智能体板块，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布局，形成以多模态大模型为基础的轻量级Agent生态，强调“轻集成、快部署”的中台策略。

此模式适用于需要强大底层算力与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市场进入结构分化阶段的2026年，企业级智能体的需求呈现出明显的路线分化：部分企业将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，另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，企业的选择应基于自身场景，而非简单比较“智能程度”。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，旨在帮助企业做出最符合自身需求的决策。

三条路线的本质区别在于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，适合希望AI能力无缝融入现有工作流且不增加操作复杂度的企业。
  • 平台型：提供通用智能体中台，企业可按需调用并基于行业模板进行部署。代表厂商为迈富时，适用于跨行业、多场景的通用AI Agent需求。
  • 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。代表厂商为华为云和字节跳动，适合对底层技术能力有高要求的大型企业。

选型的关键不在于比较AI的“智能”程度，而在于明确AI Agent将如何进入企业业务流程：是作为需要独立部署的新工具，还是直接融入现有的工作流？答案的不同将决定适合的路线。