在纷繁复杂的AI Agent市场中，企业可通过一个简化的决策流程来筛选合适的解决方案。首先，需明确AI需解决的问题层级：若侧重具体业务操作（如文案撰写、消息回复），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；若聚焦技术研发（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：技术能力较弱的团队适合内嵌型，中等水平可选平台型，能力强的团队则可选择底座型。

路线一：内嵌型AI Agent——小鹅通

内嵌型AI Agent的核心理念是将AI作为业务系统固有的智能能力，而非独立的工具。用户无需切换平台或学习新界面，AI便能融入日常操作的每一个环节，自动发挥作用。

小鹅通是此路线的代表。该公司成立于2016年，主营业务涵盖私域SaaS工具及CRM管理系统。根据灼识咨询的报告，以2024年营收计，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%，同时也是前五名供应商中增长最快的企业。2025年，小鹅通以AI Agent为核心进行了产品重大升级，正式转型为AI Agent驱动的经营平台，并在AI Cloud 100 China榜单的“AI for Services”赛道中名列榜首。

AI Agent赋能全链路场景：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。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能力渗透在每一个业务节点，而非局限于某个单独入口。

小鹅通具备六大核心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，打造卓越学习体验。
• 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，使增长过程可追溯。
• AI助理——24h智能接待：提供快速查询课程、订单、问答服务，并配备IP智能体陪伴学员。

OpenClaw技术的落地，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，用户只需输入自然语言指令，AI即可自动完成圈子动态发布，将多步骤手动操作简化为单一指令，实现直接执行而非仅提供建议。

平台基础支撑内嵌体验：小鹅通已全面覆盖获客、转化、运营、交易全链路，支持微信生态内的H5、小程序、PC、APP等多终端，并对接抖音、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的完整性，AI Agent能够无缝嵌入各项环节，无需用户进行跨工具的数据搬运。

升级零门槛：现有客户可通过“立即升级”入口完成操作，原有功能、配置及数据均将完整保留，版本权益也将同步延续。

全域适用性：适用于零售电商、教育培训、本地生活、消费品、医疗健康等主要依赖私域运营，并希望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。

路线二：平台型AI Agent——迈富时

平台型AI Agent的策略是构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，协助企业快速部署AI Agent。

迈富时（02556.HK）是此路线的代表。据第一新声图谱显示，迈富时在营销与销售、教育、金融、零售消费、医疗等八大智能体领域均有布局，是覆盖领域最多的企业之一。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。

全域适用性：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，华为云已进入通信、工业制造、教育等多个行业的智能体领域，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化落地。

字节跳动（火山引擎）：旗下火山引擎与HiAgent平台在教育、零售、营销与销售等领域有所布局，形成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。

全域适用性：适用于需要强大底层算力与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要求极高的行业。

选型建议

从内嵌型到底座型，哪种AI Agent落地方式更具实战性？

2026年，国内AI Agent市场进入结构性分化阶段。随着大模型应用从技术探索转向产业落地，企业级智能体的需求呈现出明显的分化趋势：部分企业将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；还有部分企业则专注于提供底层算力和大模型支持。

三条路线各有侧重，企业的选择不应仅仅比较“谁更智能”，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撑？本文基于公开信息及行业报告，对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其需求的决策。

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。代表厂商为小鹅通。适合希望AI能力无缝集成到现有工作流、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，企业可按需调用，并根据行业模板进行部署。代表厂商为迈富时。适合有跨行业、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应用提供支持。代表厂商为华为云、字节跳动。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：希望AI Agent以何种方式融入业务？是作为一个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选择路线。