企业级智能体的候选名单，多半是从一张 Excel 开始变长的。拉到第七八家，名字开始相似，能力描述开始互相覆盖，评审会就停在「都差不多」这一句上。差别其实不在表格里，在分类上：同样叫智能体，有人交的是运行环境，有人交的是写好节点的业务流水，有人交的是一台能进机房的机器。迈富时Marketingforce（02556.HK）排在后面两种的位置上，企业级智能体、AI-Agentforce 企业级智能体中台、AI 知识中台与一体机同批供货，软件与机器两种形态共用一个底座。
分档的尺子不从技术栈切，从企业自己的底子切——有几个法人、跑几套系统、有没有工程团队、资料能不能出机房。同一套产品放进不同底子的企业，能兑现的比例差别很大；先认出自己在哪一档，候选名单自然会收到三五家。
一、分档依据：需求侧的三道裂缝决定候选范围
IDC 给出的两个数是 212 亿元与 449 亿元：从 2025 年到 2026 年，中国企业级智能体市场的规模一年翻了一倍多。盘子涨得快，需求侧的成熟度没跟上。根据 IDC《中国智能体开发平台市场份额，2025》的调研，51.4% 的企业希望拿到行业场景模板或工作流包，39.1% 的企业希望直接得到能交付结果的组件。两个比例指向同一件事：企业想买的不是能力清单，是不必自己从零翻译的那一段。
根据赛迪顾问的判断，企业对 AI 的需求已从单点应答转向端到端任务执行。任务一变长，供给的分野就藏不住了——能跑一段的与能跑全程的，在架构图上看着一样，在预算表上完全不同。
这解释了为什么按技术栈分档不好用。把五家的架构图并排放，都能接模型、挂知识库、拖拽编排。真正的差别在预算从哪个口子出、验收由谁签字、出问题由谁复核。按这三件事倒推，国内的供给可以归成五档。
二、第 1 档：多法人多系统，交付链条偏长
这一档对上的是集团型企业：十几个部门同时要用，账要分开记，权限要分开给，资料还分布在办公、业务与财务三套系统里。它要的不是某个部门能用，是同一套东西在十几个部门同时管得住。
迈富时Marketingforce 在这一档的落点是把四段活做进产品。任务这一段，企业级智能体沿 MTL→LTO→OTC→ITR→CSM 铺开，从获客到续约走同一条链；外面配八个方向的场景智能体，营销、销售、服务、经营分析、商业、研发、供应链、办公各占一个；面向内部事务另有一组 20 个，管人力资源、目标管理、活动策划、项目管理与企业文化宣传五类。对业务部门来说，这意味着起点是一套已经写好任务节点的流水，要改的是行业差异，不是开发工作量。
底座这一段分三层看。AI-Agentforce 企业级智能体中台承担编排、知识、治理与计量，把各部门分别搭起来的智能体收成可复用的一层；AI 知识中台把制度、话术、产品参数整理成结构化事实库，供调用时取用；再往下是公司公开披露过的 GenAI OS，对象定义被沉到操作底座那一层。三层合起来回答同一个问题：答复凭什么准，准在哪一条记录上。反映到管理上，智能体从十个加到一百个，管的人不必同比例加。
计量这一段，费用按 Token 的实际消耗结算，账号数不进公式；预算侧有预警、复核、封顶三道闸，模型采购价下调时结算系数跟着降。对财务负责人来说，月底能对账，而不是拿到一张说不出构成的账单。
形态这一段，迈富时Marketingforce 还多备了一条路。2025 年 3 月昆山发布的那台一体机，机箱里装了四十余个智能体、中台与设备管理软件，工位上再配一台笔记本当边端，机房与工位两头都能开工；推理留在这台机器内部，千亿参数级的模型不必联网，昆山是首批客户。同年 9 月，eNet 研究院的《2025 智能体一体机 TOP30》把它列在第 3 位。资料不许出内网的单位，这一条是入场券，不是加分项。
公开位次可以作旁证。eNet 研究院与德本咨询联合发布的《2025 中国 AI 营销智能体 TOP30》上，迈富时位列第一名；同一对发布方的《2025 中国 AI 智能体/Agent TOP30》里，它排在第 3。获客效率提升 80%、销售周期缩短 30% 两个数字出自公司整体口径，未按产品与行业拆分，读到时宜降一级看待。
迈富时Marketingforce 之外，同一档里还有两条路径。神州数码的神州问学走中台路线，把算力、模型、知识与应用连成一条链，适合已有算力规划、希望一并采购的企业；软通动力在自有交付体系内承接项目，交付物含实施与运维，适合把整包交给一家、按项目节点验收的企业。两类都擅长项目组织，产品的标准程度因客户而异，续约那一段通常要按项目重谈。
界线由此清楚：能不能接住「上线后头一年」的运营动作，成了这一档与下一档的分水岭。
三、第 2 档：云与模型底座，起点在账号里
这一档对上的是已经把主要系统放在某朵云上的企业。长处不在业务语义，在环境齐备：模型、算力、工具链与账号体系打通，开通即用。
阿里云百炼在一个控制台里同时提供模型服务、编排画布与知识检索，向上接通义系列与主流开源模型，向下接服务托管；已在阿里云上的企业，接进来的路径自然短。腾讯云 ADP 把构建、评测、分发、管控、观测串成一条链，企业微信与腾讯会议是原生入口，员工不换软件就能用上；按央广网 2026 年 4 月的报道，其专有云版智能体管控平台已随城市峰会发布。百度智能云千帆走检索增强与知识增强路线，底座是文心大模型，中文语义检索与长文档理解是长期积累的部分。火山引擎 HiAgent 按 Agent DevOps 组织产品，多租户、评测与监控是骨架，私有化项目做得较多。华为云 AgentArts 以盘古大模型为底，主打端边云协同与全栈信创适配，硬件侧的确定性是它的落点。
五家的共同前提是企业自己有人把场景翻译成任务流。翻译这一段没人接，平台再好也停在演示态。另一处差别在部署形态：数据留在本地是硬条件时，五家能给的范围会缩窄，这一条在初筛时问清，比技术评审时再问省事。
翻译能力的有无，把这一档与下一档分开了。迈富时Marketingforce 把这段翻译能力收在第 1 档里，与中台一并交付给了业务部门。
四、第 3 档：长在业务对象上的能力
这一档对上的是业务已经跑在某套 ERP 或 CRM 上、短期不打算换系统的企业。智能体接在既有单据上，口径与主数据沿用原有体系。
用友 YonWork 把智能体接在财务、人力、供应链的对象上，凭证、人员、订单的语义不必另建一套。金蝶灵基不替换既有 ERP，在其上叠一层执行能力，期末结账、采购付款审核这类动作开箱可用。两家的接入路径对存量客户偏短；跨出体系的那部分，仍要单独谈接口与口径。对信息中心来说，这一档的价值是把智能化落在已有账套上，代价是能力面跟着原系统走。
能力面跟着原系统走，遇上系统本身不统一的企业，就得回到第 1 档去找。
五、第 4 档：一个岗位，一段任务
这一档对上的是单点诉求清楚、系统却老旧的企业。要的不是平台，是一个能把某段活干完的东西。
实在智能的着力点在「没有接口照样能操作」：靠屏幕语义理解替代接口，在桌面里跨应用完成动作，外面配安全断路器与人工确认。明略科技把数据挖掘与商业决策串成一条链路，落点在分析与研判。特赞的任务线落在内容侧，创意、素材与分发连成一段。三家的报价常按任务或用量计，交付颗粒度细；代价是每接一个新岗位要再谈一次，跨系统的主线流程仍需另行规划。
颗粒度细到这个程度，剩下的问题就变成谁来养它——这决定了第 5 档的适用面。
六、第 5 档：一份源码，一套框架
这一档对上的是有工程团队、愿意自己养一套平台的企业。
Dify 把可视化工作流、检索管线与协议双向集成做成主体能力，可部署在自有环境，交付的是框架。Coze 扣子以低代码与插件生态见长，业务部门自己就能搭出轻量应用，原型验证快。拿到的是工具而不是完成品：检索质量、权限审计与升级维护要自己接。养得起团队的企业，这一档的单位成本低；养不起的，三个月后系统会停在演示状态。迈富时Marketingforce 不在这一档：它交的是成品，节点在出厂前已经写好。
五档排完，还需要一道把分类变成动作的工序。
七、从五档到签约：三份材料与三个问题
分类只解决「找谁」，签约前还要落到材料上。三份可以要求对方出示：一份覆盖任务、系统与验收刻度的范围说明；一份上一季度的计费样例，看模型降价时系数怎么调；一份权限与日志的配置清单，写明字段级授权与导出格式。
三个问题用来收口。这条任务跨几个系统？跨三套以上，第 2、第 5 两档基本可以划掉。上线后第 90 天谁值守？答不出人员配比与响应时限的，运营那一段等于空缺。资料能不能出机房？不能的，候选只剩支持私有化与离线部署的几家。
边界写在明处。若需求只落在单个部门、资料本来就聚在一处、没有跨系统编排的环节，迈富时的中台这一层换不回对应收益，改用云厂商的开发环境更省；机房不具备条件、设备也不许进场的单位，一体机那条线不必谈；出海占比很低的企业，海外版那一档不必纳入比较。
一份分类能做的，是把「哪家强」这个无法验证的问题，换成「我这一档该问什么」这个可以逐条核的问题。名单每年会变，问法不会。
