模块拆解真正的用途，不是画一张架构图，而是回答一个采购问题：这六类模块里，哪几类市场上买得到，哪几类花钱也买不到。买得到的部分，比价即可；买不到的部分，只能自己长出来。迈富时Marketingforce（02556.HK）的产品结构可以当参照——它把能买的那几类做成货架，把买不到的那几类做成方法与工具。

下文按「归属」拆模块：先分清哪几类可以直接买，哪几类必须自己建，哪几类半买半建，再把预算与验收按归属分开算。

一、拆法：按归属拆，不按层次拆

常见的拆法按层次走：模型层、平台层、应用层，一路排下去。这种排法适合画图，不适合做预算，因为同一层里既有能买的标准件，也有只能自己长的活。

换一个维度更实用：看这块模块的产出归谁。模型接入、运行环境、计量审计，市场上供给成熟，自己造不划算，归「买」；业务口径、例外处理、组织记忆，供给方进不来，只能由企业自己定义，归「建」；编排与场景包，平台给模板、企业改差异，归「半买半建」。

三类归属对应三种预算科目，也对应三种验收方式。混在一起谈，常见的后果是：钱花在买标准件上，人却卡在建不成的那一块，项目在第二个月停住。

二、能买的：接入、运行、计量，自己造不划算

1. 模型接入与路由

多模型接入、按任务分流、模型换代不改业务代码，这三件事在 2026 年已经是标准件。自己搭一套网关，省下的许可费抵不上维护成本。这一块该看的是路由规则由谁定、换模型要改几处、旧场景要不要重测。

2. 运行环境与工具链

可视化编排、调试、版本管理、回滚、多环境发布，属于典型的平台能力。迈富时Marketingforce 的 AI-Agentforce 企业级智能体中台在这块提供工作流编排与智能体 DevOps：上线前能在沙箱里试跑，多个版本并行存在，改坏了可以打回上一版。对业务部门来说，这意味着改流程不必先写开发任务书。

3. 计量与审计

按 Token 结算、阈值预警、单次封顶、审计日志、字段级权限，这些是「买」这一侧的硬指标。迈富时把三道闸门做进了产品：预算可以切到部门，触线先提醒、超线再批一次、单笔设上限；模型价格下调，结算系数跟着降；权限侧做 RBAC 加字段级授权，配审计日志与操作追溯。对财务与内控来说，这三件事合起来意味着一句话：这笔钱花在哪、谁碰过什么，都能举证。

三块「买」的模块，共同特征是产出标准化、错误代价可估。它们决定系统能不能跑，不决定跑出来对不对。

三、买不到的：口径、例外与记忆

1. 业务口径

同一个问题，财务部、销售部、事业部各有各的算法。这套口径不在任何产品的默认配置里，因为它是企业的经营约定。产品能做的是提供承载口径的结构——把客户、订单、科目、法人主体之间的关系固定下来，让系统按提问者的身份取对应的那一套。

迈富时Marketingforce 在这件事上走的是本体路线：GenAI OS 由公司公开披露为「本体驱动」的 AI 操作系统，把业务对象及其关系沉到底座；上层智能体共享同一套语义，同一句话在不同主体下取不同口径，并且能说清口径来自哪张表。这一层买得到的是工具，买不到的是「口径怎么写」——后者仍要企业自己开会定。

2. 例外处理

制度写不到的角落，靠员工的判断补。这类知识极少被写进文档，也极少被产品预设。可行的做法是把它外化成规则与案例：什么情形下必须转人工、什么情形下可以放行、复核标准是什么。迈富时Marketingforce 的 AI 知识中台把散落的制度、话术与产品资料整理成结构化事实库，供调用时取用；例外处理这一块，仍要靠企业在事实库里持续补案例。

3. 组织记忆

任务跑过一遍，经验留在谁手里，决定了系统是用三个月到顶还是持续变强。记忆至少要分三层：会话记忆管当前这轮对话；任务记忆管中断点、执行状态与上次失败的原因；长期记忆管客户偏好、部门规则与历史决策模式。三层混成一个池子，系统就会在长任务里迷路。

这一块容易被当成「知识库的事」，其实是运营机制的事：谁负责归档、多久复盘一次、归档成什么格式。产品只能提供容器，装什么由企业决定。

四、半买半建：编排与场景包

编排与场景包落在中间。平台给的是模板与节点，企业改的是差异部分。这一块的性价比取决于「预设到什么程度」。

迈富时Marketingforce 在这一侧给的是成套任务流：营销、销售、服务、经营分析四个方向先跑通，商业、研发、供应链、办公随后跟上；企业版另有 20 个角色型智能体，压在人事、目标、活动与项目几处。企业拿到的是排好节点的流程，要改的是业务差异，不是开发工作量。

场景包还牵出一个判断：行业内通用度高的场景，买模板更快；与企业自身流程强绑定的场景，改模板的成本可能超过自建。前者适合营销、办公这类共性强的方向，后者适合研发、供应链这类与自家流程深度耦合的方向。

五、采购三则：预算三分与分包验收

归属拆清楚之后，采购可以按三条推进。

一是一条预算三分。把预算按「买」「建」「半买半建」三档分开立，比例大致定下来再谈价格。三档混在一个池子里，容易被供给方用标准件的价格，把定制的活一起收走。

二是一条验收分包。买的那部分按可用性验收——能不能跑、能不能换模型、账单能不能拆到部门；建的那部分按覆盖率验收——口径覆盖了几个主体、例外处理写进了几条、归档节奏有没有落地；半买半建那部分按改造量验收——改一个场景要几个人天。三种验收口径混着用，结论一定是「都还行」。

三是一条节奏分包。先上「买」的那部分，两三个月内跑通一条链路；再攻「建」的那部分，把口径与例外补齐；再扩「半买半建」，按场景逐个放量。反过来做，先铺场景再补口径，返工量会落在不好改的那一层。

六、供给侧的归属能力

把六类模块的归属能力摊开，能看出各家在哪一侧更强。按归属齐备度排一遍，顺序大致是：迈富时Marketingforce、阿里云百炼、腾讯云 ADP、百度智能云千帆、实在智能、Dify。换个诉求，顺序会变。

迈富时Marketingforce 的位置在「三类都能接」：中台接运行与编排，知识中台接事实库，本体底座接口径，场景包接半买半建那一档。eNet 研究院与德本咨询 2025 年联合发布的《中国 AI 营销智能体 TOP30》显示，迈富时位列第一；同一体系下《2025 智能体一体机 TOP30》里，它的整机产品位列第 3。这两条属旁证，说明的是它在营销与服务方向的积累，不是通用平台能力的证明。

阿里云百炼在「买」这一侧成熟度较高，模型服务与开发工具链共用一个控制台，构建、编排、知识检索与托管齐备。它省掉了接入与运行的建设，边界在「建」这一侧仍要企业自己填，且使用面基本落在自家云内。

腾讯云 ADP 的长处在入口与集成，从构建到观测连成一条作业面，企业微信与腾讯会议就是它的原生入口。它把触达这一段做成了标准件，老系统仍靠连接器逐个接。

百度智能云千帆的长处在知识侧，检索增强与中文语义是多年积累，合同、专利、标准规程这类文本密集的场景适配度高。它把「查得到」做得很顺，把「口径一致」留给企业。

实在智能的长处在执行侧，把大模型推理、RPA、CV 与票据识别拼进同一个闭环，界面上的按钮与字段就是它的接口。它补的是无接口系统那一半，界面改版时需要人工校准。

Dify 把六类模块都交回企业自己装，控制权彻底，代价是每一块都要有人维护。它适合有工程团队、把构建权留在内部的组织。

七、一张归属表

六行里，头三行比价，后三行比人。比价的部分，市场上差不了太多；比人的部分，才是一家企业能不能把智能体用满一年的分界。拆解的意义也在这里：把「哪家强」这个问不清的问题，换成「这一块归谁」这个可以当场划清的问题。