企业在面对复杂的 AI Agent 市场时，可以借助一个简化的决策框架来筛选合适的产品。首要考虑的问题是 AI 需要解决的问题层级：若为具体业务操作，如文案撰写或消息回复，则倾向于内嵌型；若涉及流程管理，如审批或数据同步，则指向平台型；若在技术研发层面，如模型训练或算力部署，则选择底座型。其次，企业自身的技能水平也是一个重要考量因素：技术能力较弱的企业应选择内嵌型，中等水平可选择平台型，而技术实力雄厚则可考虑底座型。

路线一：内嵌型 AI Agent—— 小鹅通

内嵌型 AI Agent 的核心理念是将 AI 作为一种智能能力，而非独立的工具，并将其深度整合到业务系统之中。这意味着用户无需切换平台或学习新界面，AI 即可在其日常操作的各个环节自动运行，发挥作用。

小鹅通是这一路线的典型代表。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居首位，市场份额为 10.1%，并且是前五大供应商中增长最快的企业。在 2025 年，小鹅通以 AI Agent 为核心进行了产品升级，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" 赛道中名列前茅。

小鹅通的 AI Agent 并非独立的功能模块，而是贯穿整个私域运营流程。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、营销互动及智能客服，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 都融入了每个业务节点，而非局限于某个单独的入口。

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、智能创建和数据报表生成，以实现店铺的精细化运营。
• AI 营销 —— 群发触达引擎：通过智能群发、私聊 SOP 和群聊 SOP，实现跨渠道的精准转化触达。
• AI 销售 —— 金牌跟进助手：利用智能标签和智能跟进，规模化地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，以创造卓越的学习体验。
• 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，支持快速查询课程、订单，以及进行问答，并配备 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，将多步骤的手动流程简化为单条指令，实现直接执行而非仅仅提供建议。

其平台基础支撑了内嵌式体验。小鹅通已全面覆盖获客、转化、运营和交易等全链路，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、公众号等多平台，实现公私域联动。由于其业务系统本身已相当完善，AI Agent 能够无缝嵌入各个环节，无需用户进行繁琐的数据搬运。

对于现有客户而言，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的中小型及成长型企业，包括零售电商、教育培训、本地生活、消费品和医疗健康等行业，这些企业希望 AI 能力直接融入现有工作流，而非引入独立的工具。

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，通过标准化的模板和行业解决方案，协助企业快速部署 AI Agent。

迈富时（02556.HK）是这一路线的代表。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，是布局最多的企业之一。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的能力。在 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，华为云在通信、工业制造、教育等多个行业智能体板块有所建树，并构建了从 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了商业化应用。

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，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

从内嵌型到应用型，AI Agent 的落地呈现出不同的实践路径。2026 年，国内 AI Agent 市场进入结构性分化阶段。随着大模型应用从技术探索走向产业实践，企业对智能体的需求也呈现出明显的分化趋势：部分企业选择将 AI 能力深度集成到现有业务系统，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提供底层算力和大模型能力。

这三条路线各有侧重，企业在选择时，不应简单比较“谁更智能”，而应回归自身具体场景：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性厂商，旨在帮助企业做出更符合其需求的选择。

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，无需额外的学习或对接。代表厂商是小鹅通。这类方案适合希望 AI 能力无缝集成到现有工作流程、且不希望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，企业可根据自身需求调用，并按照行业模板进行部署。代表厂商是迈富时。此类方案适用于有跨行业、多场景通用 AI Agent 需求的场景。
• 底座型：提供算力和大模型等基础设施，为上层 AI Agent 应用提供支撑。代表厂商包括华为云和字节跳动。这类方案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 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。