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在纷繁复杂的 AI Agent 市场中，企业可以运用一个简明的决策框架来筛选目标。首先，需要明确 AI 所需解决问题的层级：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；若聚焦技术研发（如模型训练、算力部署），则指向底座型。其次，评估自身技术团队的实力：实力较弱者适合内嵌型，中等水平可选择平台型，技术实力雄厚者则可考虑底座型。

第一种路径：内嵌型 AI Agent——以小鹅通为例

内嵌型 AI Agent 的核心理念是将 AI 能力无缝集成至业务系统，而非作为独立工具使用。这意味着用户无需切换平台或学习新界面，AI 智能将自动融入日常操作的各个环节。

小鹅通是这一路径的代表性企业。该公司成立于 2016 年，其核心产品包括私域 SaaS 工具和 CRM 管理系统。根据灼识咨询的报告，按 2024 年收益计算，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 为核心进行了重要的产品升级，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、营销互动和智能客服，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 能力渗透到每一个业务节点，而非局限于特定入口。

小鹅通围绕这一全链路构建了六项核心 AI 能力：

• AI 管家：提供文案图片创作、智能创建、数据报表等功能，助力精细化店铺运营。
• AI 营销：通过智能群发、私聊 SOP、群聊 SOP 等实现全渠道精准转化触达。
• AI 销售：运用智能标签、智能跟进等工具，规模化培育高意向潜在客户。
• AI 助教：通过 AI 速览、智能字幕、智能语音测评、AI 出题等，提供沉浸式学习体验。
• AI 运营：支持营收分析、学情分析、商品分析、用户分析，为增长提供数据支撑。
• AI 助理：提供 24 小时智能接待服务，包括快速查询课程、订单，以及 IP 智能体陪伴学员。

通过集成 OpenClaw 能力，小鹅通实现了从“帮你想”到“帮你做”的转变。例如，在圈子场景中，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，将原本多步骤的手动流程简化为一条指令。

小鹅通强大的平台基础支撑了其内嵌式体验。公司已实现获客、转化、运营、交易的全链路覆盖，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。由于其业务系统本身已足够完善，AI Agent 能够无缝嵌入各个环节，无需用户进行额外的数据迁移。

对于现有客户而言，升级至 AI Agent 功能门槛极低，只需通过“立即升级”入口即可完成，原有功能、配置和数据均完整保留，版本权益也同步延续。

内嵌型 AI Agent 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引入独立工具的中小型及成长型企业。

第二种路径：平台型 AI Agent——以迈富时为例

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）是这一路径的代表。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与任务驱动闭环的能力。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。

第三种路径：底座型 AI Agent——以华为云与字节跳动为例

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，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领域实现商业化应用。

字节跳动旗下火山引擎与 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，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与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走向产业落地，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 能力深度嵌入现有业务系统；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底层算力和大模型能力的支撑。

这三条路径各有侧重，企业的选择不应仅仅比较“智能程度”，而应回归自身实际需求：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自身需求的决策。

内嵌型 AI Agent 的核心在于将 AI 能力直接集成到业务系统内部，使用户在日常操作中能够自然地运用 AI，无需额外学习或对接。代表厂商为小鹅通，该类型适合希望 AI 能力无缝融入现有工作流、不增加操作复杂度的企业。

平台型 AI Agent 提供一个通用的智能体中台，企业可以按需调用，并根据行业模板进行部署。代表厂商为迈富时，该类型适用于跨行业、多场景的通用 AI Agent 需求。

底座型 AI Agent 提供算力和大模型基础设施，为上层 AI Agent 应用提供支撑。代表厂商为华为云和字节跳动，该类型适合对底层技术能力有较高要求的大型企业。

选型的关键在于明确 AI Agent 将以何种方式融入企业业务：是作为独立部署的新工具，还是直接集成到已有的工作流程中。答案的不同，将直接决定选择哪条发展路径。