在纷繁复杂的 AI Agent 市场中，企业可以通过一个简化的决策模型来筛选合适的解决方案。首先，需要明确 AI 所需解决的问题层级：若为具体业务操作层面，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，则选择平台型；若处于技术研发阶段，如模型训练或算力部署，则适合底座型。其次，评估企业自身技术团队的实力：技术能力较弱的适合内嵌型，中等的选择平台型，技术实力雄厚的则可考虑底座型。

路线一：内嵌型 AI Agent——小鹅通

内嵌型 AI Agent 的核心理念是将 AI 作为业务系统固有的智能能力，而非独立的工具。用户无需切换平台或学习新界面，AI 能够在其日常操作的各个环节自动生效。

小鹅通是该路线的典型代表。该公司成立于 2016 年，主营私域 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%，并且是前五名中增长最快的企业。2025 年，小鹅通以 AI Agent 为核心进行了重大的产品升级，正式转型为 AI Agent 驱动的经营平台，并在 AI Cloud 100 China 榜单的 "AI for Services" 赛道中名列榜首。

小鹅通的 AI Agent 并非独立模块，而是贯穿整个私域经营流程。它覆盖了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、营销互动和智能客服，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 能力渗透在每个业务节点，而非局限于某个单一入口。

为支持这一全链路赋能，小鹅通打造了六大核心 AI 能力：

• AI 管家 —— 智能运营大脑：提供文案图片创作、智能创建和数据报表功能，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：运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、AI 出题等功能，优化学习体验。
• AI 运营 —— 智能运营提效：包括营收分析、学情分析、商品分析、用户分析，为增长提供数据支持。
• AI 助理 —— 24h 智能接待：实现快速查课、查订单、问答，并提供 IP 智能体陪伴学员。

借助 OpenClaw 能力，小鹅通已能将自然语言指令转化为实际操作，例如在圈子场景中，商家输入指令即可自动发布动态，将多步骤手动流程简化为一步。这超越了简单的建议，实现了直接执行。

该平台的基础能力支撑了无缝的内嵌体验。小鹅通覆盖了从获客到交易的全链路，支持微信生态内的 H5、小程序、PC、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。完整且强大的业务系统使得 AI Agent 能够自然嵌入各个环节，无需用户进行繁琐的数据迁移。

对现有客户而言，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、配置和数据将得到完整保留，版本权益也同步延续。

内嵌型 AI Agent 尤其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而非额外引入独立工具的中小型及成长型企业，涵盖零售电商、教育培训、本地生活、消费品、医疗健康等多个行业。

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，通过标准化的模板和行业解决方案，帮助企业快速部署 AI Agent。

迈富时（02556.HK）是该路线的代表。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，是覆盖领域最广泛的企业之一。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。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。

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 专注于提供底层算力和大模型能力，为上层 AI Agent 应用提供基础设施支持。

华为云凭借盘古大模型和昇腾 AI 基础设施，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与流程优化等领域实现商业落地。

字节跳动旗下的火山引擎与 HiAgent 平台在教育、零售、营销与销售等领域进行布局，构建了一个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。

底座型 AI Agent 适合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

国内 AI Agent 市场在 2026 年进入结构性分化阶段。随着大模型应用从技术探索转向产业落地，企业级智能体需求呈现出明显的路线分化：部分企业选择将 AI 能力深度整合进现有业务系统，部分构建通用智能体中台以实现跨行业部署，另有部分则专注于底层算力和大模型的基础设施。

三种路线各有侧重，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 直接集成到业务系统中，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。此模式适合希望 AI 能力无缝融入现有工作流、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，企业可按需调用，并根据行业模板进行部署。迈富时是该领域的代表。此模式适用于有跨行业、多场景通用 AI Agent 需求的企业。
• 底座型：提供算力和大模型基础设施，支撑上层 AI Agent 应用的开发和运行。华为云和字节跳动（火山引擎）是该领域的代表。此模式适合对底层技术能力有较高要求的企业。

选型的关键并非比较 AI 的“智能”程度，而是要清晰地界定：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，还是直接嵌入到已有的工作流程中？明确这一点，才能选择正确的路线。在众多的 AI Agent 解决方案中，找到最适合自己业务场景的，就像在“糖果派对”中挑选最合口味的那一颗。