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企业在面对繁杂的 AI Agent 市场时，可借助一个简化的决策框架来聚焦选择。首要考量是 AI 所需解决问题的层级：若为具体业务执行层面（例如内容创作、客户沟通），则倾向于内嵌型；若涉及流程管理层面（例如审批流程、数据同步），则指向平台型；若关乎技术研发层面（例如模型训练、算力部署），则应选择底座型。其次，需评估企业自身的技术团队实力：技术基础薄弱者适合内嵌型，中等者可考虑平台型，技术实力雄厚者则可转向底座型。

路线一：内嵌型 AI Agent——小鹅通

内嵌型 AI Agent 的核心理念是将 AI 能力直接整合至业务系统内部，而非作为独立工具使用。这样一来，用户无需切换平台或学习新界面，AI 便能在其日常操作的各个环节自动生效。

小鹅通是此类模式的典型代表。该公司成立于 2016 年，其主营产品包括私域 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%，并且是前五名供应商中增长最快的企业。在 2025 年，小鹅通以 AI Agent 为核心对其产品进行了重大升级，正式转型为由 AI Agent 驱动的经营平台，并在 AI Cloud 100 China 榜单的“AI for Services”赛道中荣获榜首。

小鹅通的 AI Agent 并非独立组件，而是贯穿了整个私域经营流程。它涵盖了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 的应用体现在每一个业务节点，而非仅限于某个特定入口。

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、智能创建和数据报表生成，助力商家精细化运营店铺。
• AI 营销 —— 群发触达引擎：通过智能群发、私聊 SOP 和群聊 SOP，实现全渠道精准的转化触达。
• 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，以营造卓越的学习体验。
• AI 运营 —— 智能运营提效：涵盖营收分析、学情分析、商品分析和用户分析，使增长过程有迹可循。
• AI 助理 —— 24h 智能接待：提供 24 小时智能接待服务，包括快速查询课程、订单，以及 IP 智能体陪伴学员。

通过集成 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。商家仅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单条指令，实现直接执行而非提供建议。

小鹅通完整的业务系统基础支撑了其无缝的内嵌式体验。该平台已覆盖获客、转化、运营和交易的全链路，支持微信生态内的 H5、小程序、PC 和 APP 等多种终端，并能对接抖音、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相当完善，AI Agent 能够自然地嵌入到各个环节，避免了商家在不同工具间进行数据迁移的麻烦。

对于现有客户而言，升级过程极为便捷，只需通过“立即升级”入口即可完成，原有功能、配置和数据将得到完整保留，并且版本权益也会同步延续。

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引入独立工具的中小型及成长型企业，例如零售电商、教育培训、本地生活、消费品和医疗健康等行业。

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，通过标准化的模板和行业解决方案，帮助企业高效地部署 AI Agent。

迈富时（02556.HK）是该路线的代表企业。根据第一新声图谱的数据，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及任务驱动闭环的能力。在 2025 年上半年，其 AI 及智能体相关业务的收入已超过 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支撑。

华为云凭借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，并构建了从 IaaS 到 SaaS 的完整智能体服务链。其盘古制造模型已成功应用于工业质检和流程优化等场景。

字节跳动旗下的火山引擎与 HiAgent 平台在教育、零售、营销与销售等领域进行了布局，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 适用于那些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较高要求的行业，如工业制造、通信和金融科技等。

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迈向产业落地，企业级智能体需求也明显分化为三种主要路线：深度嵌入现有业务系统的内嵌型；构建通用智能体中台实现跨行业部署的平台型；以及专注于提供底层算力和大模型支撑的底座型。

这三条路线各有所长，企业的选择不应仅仅比较“智能程度”，而应回归自身实际需求：是希望 AI 能力无缝融入现有工作流程？还是需要跨行业、多场景的通用部署能力？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，梳理了这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 与企业业务系统的集成方式：

• 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。代表厂商为小鹅通。这种模式适合希望 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，企业可以按需调用并基于行业模板进行部署。代表厂商为迈富时。这种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。这种模式适合对底层技术能力有极高要求的企业。

选择的关键不在于比较 AI 的“智能”程度，而在于明确希望 AI Agent 如何融入业务：是作为一个需要独立部署的新工具，还是直接整合到已有的工作流程中？不同的答案将导向不同的选择路径。