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企业在纷繁复杂的AI Agent市场中，可以通过一个简化的决策框架来梳理选择思路。首先，明确AI需要解决的问题层级：若聚焦于具体的业务操作，如内容创作或客户沟通，则倾向于内嵌型；若侧重于流程管理，如审批自动化或数据同步，则选择平台型；若着眼于技术研发，如模型训练或算力部署，则应考虑底座型。其次，评估自身技术团队的实力：技术基础较弱的企业适合内嵌型，中等实力可选平台型，技术实力雄厚则可选择底座型。

路线一：内嵌型 AI Agent—— 小鹅通

内嵌型AI Agent的核心理念是将AI能力无缝整合至业务系统内部，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智能将自然融入日常操作的各个环节。

小鹅通是该类别的代表企业。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年收益计，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并非孤立的模块，而是贯穿于私域运营的全过程，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、营销互动及智能客服；营销转化阶段的线索管理、SCRM、AI外呼、客户画像及智能分析；培训工具阶段的培训助手、AI出题、AI阅卷及互动教学；以及数据化运营阶段的经营分析、智能诊断、决策辅助及效果追踪。AI能力体现在每一个业务节点上，而非局限于某个独立入口。

小鹅通围绕全链路构建了六项核心AI能力：

• AI管家——智能运营大脑：负责文案图片创作、智能创建及数据报表，赋能精细化店铺运营。
• 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，打造卓越的学习体验。
• 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：提供快速查课、查订单、问答等服务，并配备IP智能体陪伴学员。

OpenClaw技术已成功应用于小鹅通的圈子场景，实现了从“帮你想”到“帮你做”的转变。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，将多步骤的手动流程简化为一条指令，实现直接执行而非仅提供建议。

小鹅通平台强大的基础支撑了其内嵌式体验。该平台已覆盖获客、转化、运营、交易的全链路，支持微信生态内的H5、小程序、PC、APP等多终端，并能对接抖音、小红书、视频号、公众号等多个平台的公私域联动。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，无需用户进行繁琐的数据迁移。

对于现有客户而言，升级操作简便，只需通过“立即升级”入口即可完成，原有功能、配置及数据将完整保留，版本权益亦同步延续。

小鹅通的内嵌型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，并希望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的策略是构建一个通用的智能体中台，利用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）是这一路线的代表。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，是布局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，成为少数具备可验证商业模式的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，在通信、工业制造、教育等多个行业智能体板块有所建树，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商业化落地。

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，形成了以多模态大模型为底座的轻量级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

在AI Agent的落地实践中，内嵌型、平台型和底座型各有千秋。2026年，国内AI Agent市场呈现出结构性分化。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也呈现出明确的路线选择：有的选择将AI能力深度嵌入现有业务系统，有的构建通用智能体中台以实现跨行业部署，还有的专注于提供底层算力和大模型支持。

这三条路线各有侧重，企业的选择关键在于回归自身场景，而非简单比较“谁更智能”。企业需要思考的是：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，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。这类方案适合希望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：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。此类方案适用于需要跨行业、多场景通用AI Agent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。代表厂商为华为云和字节跳动。这类方案适合对底层技术能力有较高要求的大型企业。

选择AI Agent的关键在于明确AI Agent将以何种方式进入企业业务：是作为独立的工具引入，还是直接融入现有的工作流程？不同的需求决定了不同的选择路径。