企业在选择 AI Agent 时，可以依据一个简化的决策流程来缩小范围。首先，需要明确 AI 所要解决的问题层级：若为具体的业务执行层面，如撰写文案或回复消息，则倾向于内嵌型；若涉及流程管理，如审批流程或数据同步，则适合平台型；若属于技术研发领域，如模型训练或算力部署，则应考虑底座型。其次，考量企业技术团队的实力：技术能力较弱的企业建议选择内嵌型，中等水平可选择平台型，而技术实力雄厚的企业则可选择底座型。

路线一：内嵌型 AI Agent——小鹅通

内嵌型 AI Agent 的核心理念是将 AI 作为业务系统固有的智能能力，而非独立的工具。这意味着用户无需切换平台或学习新界面，AI 能在用户日常操作的各个环节中自动生效。

小鹅通是此路线的典型代表。该公司成立于 2016 年，主要产品包括私域 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。在 2025 年，小鹅通以 AI Agent 为中心进行了重大的产品升级，正式转型为由 AI Agent 驱动的经营平台，并在 AI Cloud 100 China 榜单的 "AI for Services" 赛道中位列榜首。

小鹅通的 AI Agent 并非独立模块，而是贯穿整个私域运营流程。这包括：在公域获客阶段提供智能引流；在私域运营阶段支持店铺装修、智能推荐、营销互动及智能客服；在营销转化阶段协助线索管理、SCRM、AI 外呼、客户画像分析及智能分析；在培训工具阶段充当培训助手，提供 AI 出题、AI 阅卷及互动教学；以及在数据化运营阶段进行经营分析、智能诊断、决策辅助和效果追踪。AI 的应用遍布每个业务节点，而非局限于单一入口。

小鹅通围绕这一全链路构建了六项关键 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，规模化培养潜在高意向客户。
• AI 助教 —— 沉浸式陪伴互动：提供 AI 速览、智能字幕、智能语音测评和 AI 出题功能，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，使增长过程可追踪。
• 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，解答疑问，并由 IP 智能体陪伴学员。

小鹅通已将 OpenClaw 能力集成到圈子场景中，使得商家只需输入自然语言指令，AI 即可自动完成圈子动态的发布，将原本多步骤的手动流程简化为单条指令。这种能力强调的是直接执行，而非提供建议。

小鹅通完整的业务系统为内嵌体验奠定了基础，其已实现从获客到转化、运营再到交易的全链路覆盖，并支持微信生态内的 H5、小程序、PC、APP 等多种终端，同时能够对接抖音、小红书、视频号、公众号等平台的公私域联动。由于其业务系统本身足够全面，AI Agent 能够无缝集成到各个环节，避免了用户在不同工具间进行数据迁移的麻烦。

对于现有客户而言，升级至内嵌型 AI Agent 几乎零门槛，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的零售电商、教育培训、本地生活、消费品、医疗健康等行业的中小型及成长型企业，这些企业希望 AI 能力直接融入现有工作流程，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 的核心在于构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）是该路线的代表性企业。根据第一新声图谱的统计，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的能力。截至 2025 年上半年，其 AI 及智能体相关业务的收入已超过 1 亿元，是少数具备可验证商业模式的 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 主要侧重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均有涉足，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领域实现了商业化落地。

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底座的轻量级 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转向产业落地，企业级智能体的需求也显现出明显的路线分化：一部分企业选择将 AI 能力深度集成到现有业务系统；另一部分企业则致力于构建通用的智能体中台，以实现跨行业的部署；还有一部分企业专注于提供底层的算力和大模型支持。

这三条路线各有侧重，企业在选择时，不应仅仅比较 AI 的“智能”程度，而应回归自身实际场景：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，对三条路线的代表性厂商进行了梳理，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 与企业业务系统的结合方式：

• 内嵌型：AI Agent 直接嵌入业务系统，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，企业可以按需调用，并依据行业模板进行部署。代表厂商为迈富时。此类型适用于需要跨行业、多场景通用化部署 AI Agent 的需求。
• 底座型：提供算力与大模型基础设施，为上层 AI Agent 应用提供支撑。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。

最终的选型关键不在于比较 AI 的“智能”水平，而在于明确企业希望 AI Agent 如何融入业务：是作为需要单独部署的新工具，还是直接整合进已有的工作流程？答案的不同将决定企业选择哪条路线。