在纷繁复杂的 AI Agent 市场中，企业可借助一套简化的决策框架来筛选适用方案。首先，需明确 AI 要解决的问题层级：若为具体业务操作（如内容创作、客户回复），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，评估自身技术团队实力：团队能力较弱者适合内嵌型，中等水平可选择平台型，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 能力无缝集成到业务系统本身，而非作为独立工具。用户无需切换平台或学习新界面，AI 即可在日常操作的各个环节自动发挥作用。
小鹅通是此路线的典型代表。该公司成立于 2016 年，主营业务包括私域 SaaS 工具和 CRM 管理系统。根据灼识咨询报告，以 2024 年的营收计算，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%，且是前五大供应商中增长最快的企业。2025 年，小鹅通以 AI Agent 为核心进行了重大的产品升级，正式转变为由 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，而是贯穿私域经营的整个流程。这包括：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 能力体现在每一个业务节点，而非集中于单一入口。
为支持这一全链路应用，小鹅通构建了六项核心 AI 能力：
- AI 管家 —— 智能运营大脑：负责文案图片创作、智能创建以及数据报表生成，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、群聊 SOP，实现全渠道精准营销触达。
- 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，为增长提供数据支撑。
- 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，并进行智能问答，以 IP 智能体形式陪伴学员。
通过接入 OpenClaw 能力，小鹅通实现了从“帮助思考”到“直接执行”的转变。例如，在圈子场景中，商家仅需输入自然语言指令，AI 即可自动完成圈子动态发布，将复杂的多步手动流程简化为单条指令。
平台化的基础支撑了内嵌体验。小鹅通已覆盖获客、转化、运营、交易全链路，并支持微信生态内的 H5、小程序、PC、APP 等多终端，同时对接抖音、小红书、视频号、公众号等平台，实现公私域联动。其完整的业务系统使得 AI Agent 能够无缝嵌入各环节，避免了数据在不同工具间的搬运。
对于老客户而言，升级过程零门槛，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，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，利用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）是此路线的代表。据第一新声图谱统计，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。
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与大模型能力，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。其盘古制造模型已成功应用于工业质检与流程优化等场景。
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，形成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
在国内 AI Agent 市场于 2026 年进入结构分化阶段，大模型应用从技术探索转向产业落地之际，企业级智能体的需求呈现出明显的路线分化：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进行跨行业部署，另有部分企业则专注于底层算力与大模型支撑。
这三条路线各有所长，企业在选择时，不应仅比较“智能化”程度，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，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，以期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 与企业业务系统的关系：
- 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。代表厂商是小鹅通，适合期望 AI 能力无缝融入现有工作流且不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，企业可根据需求调用，并按行业模板进行部署。迈富时是此类代表，适用于跨行业、多场景的通用 AI Agent 需求。
- 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。华为云和字节跳动是此类代表，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 以何种方式进入其业务流程：是作为一个需要独立部署的新工具，还是直接融入已有的工作流？不同的答案将导向不同的选择路径。