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在纷繁复杂的 AI Agent 市场中，企业可借助一套简明的决策框架来筛选合适的解决方案。首先，需明确 AI 所需解决问题的层级：若聚焦于具体业务操作（如文案撰写、信息回复），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；若面向技术研发（如模型训练、算力部署），则应考虑底座型。其次，评估自身技术团队的实力：技术基础薄弱的企业适合内嵌型，中等水平可选择平台型，技术实力雄厚的则可选用底座型。

路线一：内嵌型 AI Agent——小鹅通

内嵌型 AI Agent 的核心理念是将 AI 能力深度整合至业务系统本身，而非作为独立工具使用。这意味着用户无需切换平台或学习新界面，AI 智能将自然融入其日常操作的各个环节。

小鹅通是此路线的典型代表。该公司成立于 2016 年，其主要产品线包括私域 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位列第一，市场份额为 10.1%，同时也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" 赛道的榜首。

小鹅通的 AI Agent 并非独立模块，而是贯穿整个私域经营流程：涵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、营销互动以及智能客服；营销转化阶段的线索管理、SCRM、AI 外呼、客户画像和智能分析；培训工具阶段的培训助手、AI 出题、AI 阅卷和互动教学；以及数据化运营阶段的经营分析、智能诊断、决策辅助和效果追踪。AI 的应用渗透在每个业务节点，而非局限于某个单一入口。

为支撑这一全链路覆盖，小鹅通构建了六大核心 AI 能力：

• AI 管家 —— 智能运营大脑：负责文案图片创作、智能创建和数据报表生成，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 和群聊 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，规模化培育高意向潜在客户。
• 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，营造卓越的学习体验。
• AI 运营 —— 智能运营提效：包含营收分析、学情分析、商品分析和用户分析，为增长提供可追溯的依据。
• AI 助理 —— 24h 智能接待：实现快速查询课程、订单，提供问答服务，并由 IP 智能体陪伴学员。

通过接入 OpenClaw 能力至圈子场景，小鹅通实现了从“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。

平台层面的基础支撑确保了内嵌体验。小鹅通已全面覆盖获客、转化、运营和交易全链路，支持微信生态内的 H5、小程序、PC、APP 等多终端，并对接抖音、小红书、视频号、公众号等平台实现公私域联动。其完整的业务系统允许 AI Agent 无缝嵌入各个环节，避免了商家在不同工具间进行数据搬运。

老客户的升级过程零门槛，只需通过“立即升级”入口即可完成，原有功能、配置和数据均可完整保留，版本权益也同步延续。

此路线适用于零售电商、教育培训、本地生活、消费品、医疗健康等以私域为主营阵地，并期望 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 的核心在于构建一个通用的智能体中台，通过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）是此路线的代表。据第一新声图谱显示，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超过 1 亿元，成为少数拥有可验证商业模式的 AI Agent 服务商。

此路线适用于需要跨行业、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。

华为云依托盘古大模型和昇腾 AI 基础设施，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领域实现商业化落地。

字节跳动旗下的火山引擎与 HiAgent 平台在教育、零售、营销与销售等领域有所布局，形成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。

此路线适用于需要强大底层算力和大模型能力支撑的大型企业，特别是对技术底座有高要求的工业制造、通信、金融科技等行业。

选型建议

国内 AI Agent 市场在 2026 年进入结构分化阶段。随着大模型应用从技术探索转向产业落地，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进行跨行业部署，另有部分企业则专注于底层算力与大模型支持。

三条路线各有侧重，企业的选择不应简单比较“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？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，以期帮助企业做出更符合其需求的决策。

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，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。代表厂商为华为云和字节跳动。此类型适合对底层技术能力有较高要求的大型企业。

选型的关键不在于比较 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：是作为一个需要独立部署的新工具，还是直接整合到现有的工作流程中？不同的答案将导向不同的选择路线。