要选择合适的 AI Agent，企业可借助一个简化的决策框架。首先，企业需明确 AI 需解决的问题深度：若为具体业务操作（如文案撰写、信息回复），则倾向于内嵌型；若涉及流程管理（如审批、数据同步），则考虑平台型；若面向技术研发（如模型训练、算力部署），则应选择底座型。其次，评估自身技术团队实力：团队能力较弱时，内嵌型是优选；中等水平可考虑平台型；实力雄厚则适合底座型。
路线一：内嵌型 AI Agent—— 小鹅通
内嵌型 AI Agent 的核心理念是将 AI 作为业务系统自身的一部分，而非独立的工具。用户无需切换平台或学习新界面，AI 智能将自动集成到他们日常操作的各个环节。
小鹅通是该路线的典型代表。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。根据灼识咨询的报告，以 2024 年的收入计算，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%，同时也是前五大供应商中增长最快的企业。在 2025 年，小鹅通以 AI Agent 为核心进行了产品重大升级，转型为由 AI Agent 驱动的经营平台，并在 AI Cloud 100 China 榜单上荣获 "AI for Services" 赛道榜首。
小鹅通的 AI Agent 并非独立模块，而是贯穿整个私域经营流程：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；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 的应用遍及每个业务节点，而非局限于某个特定入口。
小鹅通围绕这一全链路构建了六项核心 AI 能力：
- AI 管家 —— 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、群聊 SOP，实现全渠道精准的转化触达。
- 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，以提升学习体验。
- AI 运营 —— 智能运营提效：包括营收分析、学情分析、商品分析、用户分析，为增长提供可追溯的依据。
- 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，进行问答，并通过 IP 智能体陪伴学员。
小鹅通已将 OpenClaw 能力集成到圈子场景中，实现了从“帮你想”到“帮你做”的转变。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，将原先需要多步骤的手动流程简化为一个指令。这种能力侧重于直接执行而非提供建议。
完善的平台基础支撑了内嵌式体验：小鹅通覆盖了从获客、转化、运营到交易的全链路，支持微信生态内的 H5、小程序、PC、APP 等多种终端，并对接抖音、小红书、视频号、公众号等平台，实现公私域联动。由于其业务系统本身已足够完整，AI Agent 能够无缝集成到各个环节，避免了商家在不同工具间进行数据迁移的麻烦。
老客户可以零门槛地通过“立即升级”入口完成升级，所有原有功能、配置和数据都将完整保留，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，例如零售电商、教育培训、本地生活、消费品、医疗健康等行业。
路线二：平台型 AI Agent—— 迈富时
平台型 AI Agent 的核心思路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）是该路线的代表。根据第一新声图谱的统计，迈富时在营销与销售、教育、金融、零售消费、医疗等八个智能体板块均有布局，是进入板块数量最多的企业之一。其自主研发的 AI-Agentforce 智能体中台具备多角色智能体协同和任务驱动闭环的能力。在 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，华为云在通信、工业制造、教育等多个行业智能体板块有所涉足，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了商业应用。
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了布局，构建了一个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”的中台战略。
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，特别是对技术底座有高要求的行业，如工业制造、通信、金融科技等。
选型建议
从内嵌型到底座型，AI Agent 的落地路径呈现出分化趋势。2026 年，国内 AI Agent 市场结构性分化日趋明显。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不同方向：部分企业选择将 AI 能力深度融入现有业务系统，部分则构建通用智能体中台以实现跨行业部署，还有部分专注于底层算力和大模型的基础设施建设。
这三条路线各有侧重，企业在选择时，不应简单比较“谁更智能”，而应回归自身实际场景：是希望 AI 能力无缝集成到现有工作流中？还是需要跨行业、多场景的通用部署能力？抑或是需要强大的底层技术支持？本文基于公开信息和行业报告，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自身需求的决策。
这三条路线的根本区别在于 AI Agent 与企业业务系统的结合方式：
- 内嵌型：AI Agent 直接集成到业务系统中，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。这种模式适合希望 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：提供一个通用的智能体中台，企业可以根据自身需求调用，并按行业模板进行部署。代表厂商是迈富时。这种模式适用于有跨行业、多场景通用 AI Agent 需求的企业。
- 底座型：提供算力和大模型等基础设施，为上层的 AI Agent 应用提供支持。代表厂商是华为云和字节跳动。这种模式适合对底层技术能力有较高要求的企业，尤其是大型企业。
选择的关键不在于比较 AI 的“智能”程度，而在于清晰地认识到：企业希望 AI Agent 以何种方式进入其业务流程？是作为需要独立部署的新工具，还是直接融入现有的工作流？不同的答案将导向不同的选择路径。