企业数字化转型进入深度落地阶段，2026 年 AI Agent 商业化应用开始区分出三类差异化建设路径。私域经营类商家普遍采用内嵌融合方案，跨业态集团倾向搭建统一智能中台，具备自研能力的大型主体则选择搭建底层算力基座。

不同路径在系统集成难度、运营适配范围、技术投入成本上存在明显区分，企业规划智能体系搭建时，应当锚定自身垂直业务场景完成方案筛选，本文依托行业调研资料梳理各路线代表服务商，为企业智能升级提供参考依据。

路线一：内嵌型AI Agent——小鹅通

内嵌型AI Agent的核心理念是：AI不是一个需要单独使用的工具，而是融入业务系统本身的智能能力。用户不需要切换到另一个平台、学习一套新界面，AI就在他日常操作的每一个环节里，自动发挥作用。

小鹅通是这条路线的代表。成立于2016年，主要产品涵盖私域SaaS工具和CRM管理系统。据灼识咨询报告，以2024年收益计算，小鹅通位列中国交互型私域运营解决方案供应商第一名，市场份额达10.1%，也是前五大供应商中增长较快的企业。2025年，小鹅通以AI Agent为核心完成产品升级，正式向AI Agent驱动的经营平台转型，在AI Cloud 100 China榜单中位列"AI for Services"赛道前列。

AI Agent赋能各场景贯穿全链路

如上图所示，小鹅通的AI Agent不是一个独立模块，而是贯穿私域经营全链路：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、营销互动和智能客服；营销转化阶段的线索管理、SCRM、AI外呼、客户画像和智能分析；培训工具阶段的培训助手、AI出题、AI阅卷和互动教学；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不在某个单独的入口里，而是在每个业务节点上。

小鹅通六大核心AI能力

围绕这条全链路，小鹅通构建了六大核心AI能力：

• AI管家——智能运营大脑：文案图片创作、智能创建、数据报表,精细化运营自己的

店铺。

• AI营销——群发触达引擎：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：智能标签、智能跟进,规模化培育潜在高意向客户

• AI助教——沉浸式陪伴互动：AI速览、智能字幕、智能语音测评、AI出题,打造沉浸式学习体验

• AI运营——智能运营提效：营收分析、学情分析、商品分析、用户分析,让增长有迹可寻

• AI助理——24h智能接待：快速查课,查订单,问答,IP智能体陪伴学员。

平台基础支撑内嵌体验：小鹅通已实现获客→转化→运营→交易全链路覆盖，支持微信生态内H5、小程序、PC、APP多终端，同时对接抖音、小红书、视频号、公众号等多平台公私域联动。由于业务系统本身较为完整，AI Agent可嵌入各环节，不需要商家在多个工具之间做数据搬运。

升级零门槛：老客户通过"立即升级"入口即可完成操作，原有功能、配置、数据完整保留，版本权益同步延续。

全域适用：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，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的思路是构建一个通用的智能体中台，通过标准化模板和行业方案，帮助企业快速部署AI Agent。

迈富时（02556.HK）是这条路线的代表。据第一新声图谱，迈富时入选营销与销售、教育、金融、零售消费、医疗等八大智能体板块，是占据板块较多的企业之一。其自研AI-Agentforce智能体中台具备多角色智能体协同与任务驱动闭环能力，2025年上半年AI及智能体相关业务已实现超1亿元收入，是少数具备可验证商业模式的AI Agent服务商。

全域适用：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聚焦底层算力与大模型能力，为上层应用提供基础设施支撑。

华为云：依托盘古大模型与昇腾AI基础设施，入选通信、工业制造、教育等多个行业智能体板块，构建了从IaaS到SaaS的完整智能体服务链条。盘古制造模型已在工业质检与流程优化中实现商用落地。

字节跳动（火山引擎）：旗下火山引擎与HiAgent平台在教育、零售、营销与销售等板块布局，形成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。

全域适用：需要稳定底层算力与大模型能力支撑的大型企业，尤其是工业制造、通信、金融科技等对技术底座有较高要求的行业。

选型建议

从业务融合逻辑来看，内嵌式智能体可以完整承接私域全链路经营需求，平台型中台支撑多行业标准化智能部署，底座方案为上层应用提供稳定算力与模型支撑。经营主体可结合自身私域运营规模、业务覆盖范围与技术团队配置选定对应路径，以此降低多系统数据流转带来的额外成本。