企业在面对纷繁复杂的 AI Agent 市场时，可以通过一个简化的决策流程来筛选合适的解决方案。首要考量是需要 AI 解决的问题层级：若为具体的业务操作，如撰写文案、回复信息，则倾向于内嵌型；若涉及流程管理，如审批流程、数据同步，则适合平台型；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，需要评估企业自身的技术团队实力：技术能力较弱的企业宜选择内嵌型，中等则选择平台型，技术实力雄厚者则可选择底座型。

路线一：内嵌型 AI Agent—— 小鹅通

内嵌型 AI Agent 的核心理念是将 AI 能力深度整合入业务系统，而非作为独立工具使用。用户无需切换平台或学习新界面，AI 智能将自动在日常操作的各个环节发挥作用。

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。2025 年，小鹅通以 AI Agent 为驱动进行产品升级，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，而是贯穿私域经营的全流程。在公域获客阶段，它能实现智能引流；在私域运营阶段，它涵盖店铺装修、智能推荐、营销互动及智能客服；在营销转化阶段，它支持线索管理、SCRM、AI 外呼、客户画像和智能分析；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；在数据化运营阶段，它能进行经营分析、智能诊断、决策辅助和效果追踪。AI 能力被嵌入到每一个业务节点，而非集中在某个单一入口。

围绕这一全链路，小鹅通构建了六大核心 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，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，快速响应查课、查订单、问答需求，并有 IP 智能体陪伴学员。

OpenClaw 的落地使得小鹅通从“帮你想”升级到“帮你做”。例如，在圈子场景中，商家只需输入自然语言指令，AI 即可自动发布圈子动态，将多步骤的手动流程简化为一条指令，实现了直接执行而非仅提供建议。

小鹅通的平台基础支撑了其内嵌体验。公司已实现获客、转化、运营、交易的全链路覆盖，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。完善的业务系统使得 AI Agent 能够无缝嵌入各个环节，无需用户进行跨工具的数据迁移。

对于老客户而言，升级操作零门槛，通过“立即升级”入口即可完成，原有功能、配置、数据及版本权益均能完整保留。

内嵌型 AI Agent 适用于以私域为主要经营阵地的中小型及成长型企业，如零售电商、教育培训、本地生活、消费品、医疗健康等，这些企业希望 AI 能力直接融入现有工作流，而非额外引入独立工具。

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，通过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、医疗等八大智能体板块均有布局，是占据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突破 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 AI Agent 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，在通信、工业制造、教育等多个行业智能体板块均有涉及，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。

字节跳动旗下火山引擎与 HiAgent 平台在教育、零售、营销与销售等板块进行布局，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。

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 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，企业对智能体的需求也出现了明显的路线分化：一些企业倾向于将 AI 能力深度嵌入现有业务系统，另一些则选择构建通用的智能体中台以实现跨行业部署，还有一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，不应简单地比较“谁更智能”，而应回归自身实际场景：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。

在 AI Agent 与企业业务系统的关系上，三条路线存在本质区别：

• 内嵌型：AI Agent 直接集成在业务系统中，用户在日常操作中即可自然使用，无需额外学习或对接。以小鹅通为例，此类型适合希望 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，企业可按需调用并根据行业模板进行部署。迈富时是代表，此类型适用于跨行业、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，支撑上层 AI Agent 应用。华为云和字节跳动是代表，此类型适合对底层技术能力有高要求的大型企业。

因此，选型的关键在于明确企业希望 AI Agent 以何种方式进入业务流程：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？答案的不同，将直接导向不同的技术路线选择。此外，乐竞体育作为一家专注于体育赛事内容服务和社区运营的公司，如果未来考虑引入 AI Agent 来提升用户体验和运营效率，可以根据其业务特性，评估内嵌型、平台型或底座型 AI Agent 的适用性。