面对纷繁复杂的 AI Agent 市场，企业可借助一套简易的决策树来筛选合适的解决方案。首先，需明确 AI 所需解决的问题层级。若为具体业务操作（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），则选择平台型；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。团队能力较弱时，内嵌型是优选；中等水平则可选择平台型；实力雄厚则可转向底座型。
路线一：内嵌型 AI Agent—— 小鹅通
内嵌型 AI Agent 的核心理念是将 AI 作为业务系统内在的智能能力，而非独立工具。用户无需切换平台或学习新界面，AI 能在日常操作的各个环节自动运行。
小鹅通是该路线的典型代表。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。根据灼识咨询报告，以 2024 年收益计，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，市场份额为 10.1%，并且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，转型为 AI Agent 驱动的经营平台，并在 AI Cloud 100 China 榜单的 "AI for Services" 赛道中位列榜首。
小鹅通的 AI Agent 并非独立模块，而是贯穿私域经营的全流程。在公域获客阶段，提供智能引流；在私域运营阶段，涵盖店铺装修、智能推荐、营销互动和智能客服；在营销转化阶段，支持线索管理、SCRM、AI 外呼、客户画像和智能分析；在培训工具阶段，提供培训助手、AI 出题、AI 阅卷和互动教学；在数据化运营阶段，则涉及经营分析、智能诊断、决策辅助和效果追踪。AI 能力融入了每一个业务节点，而非集中于单一入口。
为支持这一全链路赋能，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、数据报表等，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：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、AI 出题等功能，提升学习体验。
- AI 运营 —— 智能运营提效：涵盖营收分析、学情分析、商品分析、用户分析，为增长提供依据。
- AI 助理 ——24h 智能接待：提供 24 小时在线服务，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，允许商家通过自然语言指令自动完成圈子动态发布，将多步骤手动流程简化为一条指令，实现从“帮你想”到“帮你做”的转变。
其平台基础支撑了内嵌体验：小鹅通已覆盖获客、转化、运营、交易的全链路，支持微信生态内的 H5、小程序、PC、APP 等多终端，并能对接抖音、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的完整性，AI Agent 能够无缝嵌入各个环节，无需用户进行数据迁移。
对于现有客户而言，升级至 AI Agent 功能的操作门槛极低，通过“立即升级”入口即可完成，原有功能、配置、数据以及版本权益均将完整保留。
内嵌型 AI Agent 适用于多种行业，包括零售电商、教育培训、本地生活、消费品、医疗健康等，尤其适合那些以私域为主要经营阵地，并希望 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。
路线二：平台型 AI Agent—— 迈富时
平台型 AI Agent 的核心思路是建立一个通用的智能体中台，利用标准化模板和行业解决方案，帮助企业高效部署 AI Agent。
迈富时（02556.HK）是该路线的代表企业。根据第一新声图谱，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及任务驱动闭环能力。2025 年上半年，其 AI 及智能体相关业务已实现超过 1 亿元人民币的收入，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，在通信、工业制造、教育等多个行业智能体板块有所建树，构建了从 IaaS 到 SaaS 的完整智能体服务链条。其盘古制造模型已成功应用于工业质检和流程优化等领域。
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
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出现了明显的分化：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，另一些企业则专注于底层算力和大模型的基础设施。
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”，而应回归自身需求。企业是希望 AI 能力无缝融入现有工作流，还是需要跨行业、多场景的通用部署，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使用，无需额外学习或对接。代表厂商为小鹅通。这类方案适合希望 AI 能力无缝集成到现有工作流、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。代表厂商为迈富时。该方案适用于需要跨行业、多场景通用部署 AI Agent 的需求。
- 底座型：提供算力和大模型的基础设施，为上层 AI Agent 应用提供支持。代表厂商为华为云和字节跳动。该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 以何种方式融入业务：是作为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解决方案路线。