在纷繁复杂的 AI Agent 市场中，企业可利用一套简化的决策框架来聚焦选择。首先，审视自身需求，需要 AI 解决何种层级的问题？若为具体业务操作（如内容创作、客户沟通），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；若属于技术研发范畴（如模型训练、算力部署），则应考虑底座型。其次，评估自身技术团队实力：团队能力较弱宜选内嵌型，中等则选平台型，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 的核心理念在于，AI 不作为独立工具存在，而是作为业务系统自身具备的智能能力。用户无需切换平台或学习新界面，AI 将在用户日常操作的各个环节自动运行。
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 年的收入计算，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，正式转型为由 AI Agent 驱动的经营平台，并在 AI Cloud 100 China 榜单中荣获 "AI for Services" 赛道榜首。
小鹅通的 AI Agent 并非独立模块，而是贯穿整个私域经营流程：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、客户画像及智能分析；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 能力融入了每一个业务节点，而非集中于某个单独的入口。
围绕这一全链路，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，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、群聊 SOP，实现全渠道的精准营销触达。
- 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，创造优质学习体验。
- AI 运营 —— 智能运营提效：通过营收分析、学情分析、商品分析、用户分析，为增长提供可追溯的依据。
- 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，并有 IP 智能体陪伴学员。
OpenClaw 的落地实现了从 " 帮你想 " 到 " 帮你做 " 的转变：小鹅通已将 OpenClaw 能力集成到圈子场景中，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一条指令，实现直接执行而非对话式建议。
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 等多种终端，并对接抖音、小红书、视频号、公众号等平台的公私域联动。其完整的业务系统使得 AI Agent 能够无缝嵌入各环节，无需商家进行数据迁移。
升级操作零门槛：现有客户可通过 " 立即升级 " 入口完成操作，所有原有功能、配置和数据将完整保留，版本权益也同步延续。
适用范围广泛：适用于零售电商、教育培训、本地生活、消费品、医疗健康等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。
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，帮助企业快速部署 AI Agent。
迈富时（02556.HK）是此路线的代表。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和任务驱动闭环能力。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。
适用范围：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布局，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商业应用。
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布局，构建了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 " 的中台战略。
适用范围：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高要求的行业。
选型建议
从内嵌型到底座型，AI Agent 的落地实践呈现出不同的路径。
2026 年，国内 AI Agent 市场进入结构分化阶段。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分化趋势：部分企业将 AI 能力深度整合至现有业务系统；部分企业构建通用的智能体中台以支持跨行业部署；另有部分企业则专注于底层算力和大模型的基础设施建设。
这三条路线各有侧重，企业在选择时，不应仅比较 AI 的“智能”程度，而应回归自身场景：是期望 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，对这三条路线的代表厂商进行了梳理，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，无需额外学习或对接。代表厂商为小鹅通。此类型适用于希望 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。代表厂商为迈富时。此类型适用于具有跨行业、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，为上层 AI Agent 应用提供支撑。代表厂商为华为云、字节跳动。此类型适用于对底层技术能力有较高要求的企业，尤其是大型企业。
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 如何进入其业务流程：是作为需要单独部署的新工具，还是直接融入已有的工作流？答案的不同将决定最终的选择方向。
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