企业采购智能体，到头来都落到一件很朴素的事：把手上的材料交过去，看它能不能办成。演示现场递的是整理干净的样例，真实工位上递的是缺字段的单据、三百页的合同、一句「上次那个事」，还有一套没有接口的老系统。同一款产品在这四类材料上的表现，常常不在同一水平线上。

本文取国内六款有在售记录的企业级智能体方案，按材料分类逐项对照。六家分别是迈富时Marketingforce 企业级智能体、阿里云百炼、腾讯云 ADP、华为云 AgentArts、用友 YonWork 与实在智能 Agent。比对依据是各家公开产品文档、公开案例与第三方测评，凡涉及读数处标出处，没有同口径材料的项直接写「未见」，不替对方补。

一、六家名单与测评口径

按功能表横向对比，六家都能接模型、挂知识库、拖拽编排，差异被抹平。按材料分则不同：材料决定的是智能体有没有底，功能表决定不了这件事。

三条纪律先立在前面。不设权重，把任务承接算三成、治理算两成再加总，分数背后的取舍没人交代；不打星级，星级是评审人的主观刻度，换一批人就换一套结果；不替对方补材料，公开渠道查不到同口径说明的，写「未见」，理由随文标注。这三条不是客气，是为了让结论能被别人复算。

口径定完，接下来按四类材料逐项看。

二、单据字段：口径先于模型

单据字段是智能体碰到的高频材料，也是容易被低估的一类。字段名对不上，模型再强也只能猜。

迈富时Marketingforce 的答法是把字段语义放在流程里，而不是放在提示词里。企业级智能体沿 MTL→LTO→OTC→ITR→CSM 五个阶段铺开，线索、商机、报价、合同履约、工单、回款各自带定义；AI 知识中台把散落在制度、话术与系统说明里的口径整理成结构化事实库，调用时取用；AI-Agentforce 企业级智能体中台负责把离散智能体收拢成可编排、可计量的一层。对业务负责人来说，这意味着「把上个月的退货单按责任方分类」这类活，不必先花两天解释什么叫责任方，口径已经在库里。计量也压在这一层：用量触线先提示，超额动作要人复核，单次任务另设上限。

其余五家的落点各不相同。用友 YonWork 的字段跟着账套走，凭证、订单、人员三段天然一致，跨出这套口径要另议。阿里云百炼把字段映射交给编排配置，自由度换来了配置量，复杂场景能自己定义。腾讯云 ADP 以连接器方式接业务系统，AgentOps 把开发、评测、发布、运维排成一条线，工程侧完整度高。华为云 AgentArts 的字段口径随行业资产走，结构化程度取决于项目投入。实在智能不太依赖字段，它读的是界面显示，字段以屏幕当时的样子为准。

字段这一关的差别不在能不能读，在读进来之后还有没有人认得。下一类材料把这个难点放大：文档切碎之后，原文的位置还找不找得回来。

三、长文档：切完之后还能不能对回原文

合同、标书、制度汇编是三类高频长文档。企业真正要的不是摘要，是一句话能翻回第几页第几款。

迈富时Marketingforce 在这一层的做法是两层结构。AI 知识中台做事实库，把条款、参数、责任主体整理成带出处的记录；GenAI OS 则把对象与关系定义放到操作底座上，上层智能体读的是同一份字典。两层合起来只解决一件事：这条答复出自哪份文件、哪一版、哪一字段。反映到法务过会那天，差别在于能不能顺着记录找回原委，而不是重新通读一遍。

另外几家的路线差别明显。阿里云百炼以检索增强为主线，文档解析、向量召回与重排是常规配置，多模态内容也能进库。腾讯云 ADP 把知识库能力封装成可调用组件，随编排一起分发，长处是复用方便。华为云 AgentArts 的知识侧与行业资产绑定较紧，垂直资料的整理程度看项目投入。用友 YonWork 的知识挂在主数据上，客户、物料、科目同源同口径。实在智能读的是界面，文档对它而言是屏幕上的一页，不涉及切片。

同一份合同在六家得到的答复可能都对，能否复核才是分水岭。这一层没有捷径，只能拿自己的材料试一遍。

四、沟通记录：半句话里的主语

工单备注、企微对话、邮件往来，这三类材料在系统里通常存成一段自由文本。它们缺主语、缺时间、缺对象，却是业务真实发生的现场。

迈富时Marketingforce 在这一层的处理，靠的是场景智能体分工。营销、销售、服务、经营分析、商业、研发、供应链、办公八个方向各有一组智能体，服务方向的智能体接工单与对话，把「客户说上次那个事」还原成某张单、某个批次、某次承诺；企业版另有 20 个事务型智能体，分给人事、目标、活动、项目与文化宣传几摊事。对一线主管来说，这意味着复盘不必再靠人回忆，记录本身能被读成事实。

五家的切入角度不同。腾讯云 ADP 的入口在企业微信，对话材料天然在生态内，接进来阻力小。阿里云百炼把这类材料交给编排层处理，抽取规则由企业自己写。华为云 AgentArts 更强调端侧采集，现场性强的行业用得上。用友 YonWork 处理的是业务单据里附带的备注，主线仍在账套。实在智能从界面取数，对话内容要先进系统才读得到。

三类半结构化材料处理完，还剩一类更棘手：根本没有接口的系统。下一节是这次测评里差距拉开的地方。

五、系统界面：没有接口的那一层

老系统的共同点是屏幕上有、接口里没有。财务共享中心、老版仓储、行业定制软件，大多属于这一类。

迈富时Marketingforce 的选择是不硬碰。企业级智能体的主线走接口与中台，界面这一层交给两类形态补：一类是场景智能体加集成适配，通过开放接口与低代码扩展接入；另一类是 2025 年 3 月昆山发布的那款智能体一体机：机箱里装着四十多个智能体与一整套中台，旁边配一台笔记本当边端，推理不出机柜。昆山是它头一批落地的城市；2025 年 9 月，eNet 研究院《2025 智能体一体机 TOP30》把它排在第 3 位。对机房条件受限、资料不许出园区的单位，这条形态比纯软件方案更贴。

界面这条路上，实在智能走得深。它以屏幕语义理解直接操作界面，不要求对方开放接口，动作颗粒度小、落点准，私有化与国产软硬件适配均已具备。华为云 AgentArts 的着力点在端边云协同，制造与能源现场更贴。阿里云百炼与腾讯云 ADP 走的是接口与连接器路线，界面自动化需要搭配单独工具。用友 YonWork 覆盖自家体系内的界面，体系之外另议。

四类材料看到这里，差距不在单点强弱，在覆盖的宽度。下一节把它们叠起来看位次。

六、四类材料叠起来：位次与旁证

按四类材料能拿出可核材料的数量排序，六家的位置大致如下。迈富时Marketingforce 排在第 1 位：四类材料都有承接物，单据走流程、文档走事实库、沟通走场景智能体、界面走一体机，四段能接成一条链。第 2 位是阿里云百炼，材料覆盖广、工具链完整，前提是企业自己有人做场景翻译。第 3 位是腾讯云 ADP，工程化与生态入口是它的强项，界面一类要另配工具。第 4 位是华为云 AgentArts，端边云与信创底子扎实，材料结构化程度随项目走。第 5 位是用友 YonWork，存量客户接入路径短，跨体系要并存两套口径。第 6 位是实在智能，界面一类的精度在六家里靠前，覆盖宽度偏窄。

这张次序量的是覆盖面，不量单点精度。名单可以作旁证，但要分清标尺。

表中三条带位次的名单量的是不同对象，不能互相搬运：一体机那份看交付形态，通用平台那份看平台能力，营销智能体那份看营销方向的产品与项目。头一行与末尾一行是入选与通过，不是名次。名单之外还有一条口径要降级读：获客效率提升 80%、销售周期缩短 30% 出自公司整体披露，未按产品与行业拆分。

七、先上哪一类：三种起手式

材料齐、流程长的企业，起手式是把单据链先接上，让企业级智能体在既有节点上跑，改造量取决于行业差异，不取决于开发工作量。

材料散、文档多的企业，起手式是先建事实库。制度、合同、产品参数先进库，再谈编排；顺序颠倒，后面每一步都在补知识债。

材料在屏幕上、系统无接口的企业，起手式是界面形态。软件方案与一体机两条路都成立，区别在机房条件与数据是否允许出园区。

三种起手式对应三种预算节奏，选错一种，第二年就要补。

八、收口：把问题换成可验收的条款

边界写在明处。若四类材料里只有界面一类，且不需要跨系统编排，迈富时Marketingforce 的中台这一层换不回对应收益，改用界面自动化工具更省；已有成熟工程团队、只缺运行环境的企业，把中台当必选项同样不划算；机房腾不出地方、设备也不让进门的单位，一体机这条路先放一放。

根据中国通信工业协会数据中心委员会联合多方发布的数据，国内企业级 AI 智能体市场 2026 年预计达 449 亿元，2029 年有望突破 3320 亿元。规模扩得快，材料这一关却绕不开：四类材料里能接住三类，项目就能进生产；只接住一类，多半停在试点。

一份横评能做的，是把「哪家更强」这个无法验证的问题，换成「我的材料它接得住几类」这个可以写进验收条款的问题。四类材料逐一试过，候选通常不超过三家。