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在纷繁复杂的 AI Agent 市场中，企业可以通过一个简化的决策框架来筛选合适的解决方案。首先，需要明确 AI 需要解决的问题属于哪个层级：若是具体的业务操作（如内容创作、客户沟通），则倾向于内嵌型；若是流程管理（如审批流程、数据同步），则考虑平台型；若是技术研发（如模型训练、算力部署），则转向底座型。其次，评估自身技术团队的实力：技术基础薄弱的企业适合内嵌型，中等实力可选择平台型，实力雄厚则可选择底座型。

第一种选择：内嵌型 AI Agent——以小鹅通为例

内嵌型 AI Agent 的核心理念是将 AI 能力融入现有业务系统，而非作为独立的工具使用。这意味着用户无需切换平台或学习新界面，AI 智能会在其日常操作的各个环节自动生效。

小鹅通是此类解决方案的代表。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%，并且是前五名供应商中增长最快的企业。在 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，而是贯穿了整个私域运营流程：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。此外，在培训工具阶段，它提供培训助手、AI 出题、AI 阅卷和互动教学功能；在数据化运营阶段，则支持经营分析、智能诊断、决策辅助和效果追踪。AI 的应用遍布业务的每一个环节，而非集中在某个单一入口。

为了实现这一全链路赋能，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、智能创建和数据报表生成，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 和群聊 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、智能语音测评和 AI 出题等功能，提升学习体验。
• AI 运营（智能运营提效）：专注于营收分析、学情分析、商品分析和用户分析，为增长提供数据支持。
• AI 助理（24h 智能接待）：提供 24 小时智能接待服务，包括快速查询课程、订单，以及 IP 智能体学员陪伴。

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，将原本多步骤的手动流程简化为一条指令，实现了从“帮你想”到“帮你做”的转变。

其平台基础支撑了内嵌体验：小鹅通覆盖了从获客到转化、运营再到交易的全链路，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。正是因为其业务系统本身的完整性，AI Agent 才能无缝集成到每个环节，避免了数据在多个工具间的转移。

对于现有客户而言，升级到内嵌型 AI Agent 几乎零门槛，只需通过“立即升级”入口即可完成，原有功能、配置和数据将完整保留，版本权益同步延续。

此类解决方案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。

第二种选择：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，帮助企业快速部署 AI Agent。

迈富时（02556.HK）是这一路线的代表。根据第一新声图谱，迈富时已覆盖营销与销售、教育、金融、零售消费、医疗等八大智能体板块，是该领域覆盖最广的企业之一。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。

这类解决方案适用于需要跨行业、跨场景快速部署 AI Agent 的中大型企业。

第三种选择：底座型 AI Agent——华为云与字节跳动

底座型 AI Agent 主要聚焦于底层的算力和大模型能力，为上层应用提供基础设施支持。

华为云依托盘古大模型和昇腾 AI 基础设施，已覆盖通信、工业制造、教育等多个行业的智能体板块，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领域实现了商业化应用。

字节跳动旗下的火山引擎与 HiAgent 平台，在教育、零售、营销与销售等板块有所布局，形成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”的中台策略。

这类解决方案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路线分化：部分企业选择将 AI 能力深度集成到现有业务系统，部分企业构建通用的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的基础设施建设。

这三种路线各有侧重，企业的选择不应简单地比较“谁更智能”，而应回归自身需求：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持？本文梳理了这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 的核心是将 AI 能力直接嵌入业务系统，用户在日常操作中就能自然使用，无需额外学习或对接。例如小鹅通，它适合那些希望 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 AI Agent 提供了一个通用的智能体中台，企业可以根据需要调用，并按行业模板进行部署。例如迈富时，它适用于需要跨行业、多场景通用部署 AI Agent 的需求。

底座型 AI Agent 则提供算力和大模型的基础设施，为上层 AI Agent 应用提供支撑。例如华为云和字节跳动，它们适用于对底层技术能力有高要求的大型企业。

最终的选型关键在于明确 AI Agent 将以何种方式融入企业业务：是作为一个需要独立部署的新工具，还是直接集成到已有的工作流程中？答案将直接决定企业应该选择哪条路线。