2026 年 5 月，IDC 发布《中国智能体开发平台市场份额，2025》（Doc# CHC54534826）。这是 IDC 第一次对中国智能体开发平台市场做份额测算：2025 年私有化市场产品收入约 17.5 亿元，公有云市场约 2.5 亿元。两个数字差着七倍，说明企业把钱花在了「可控」上，而不是「能演示」上。
这份报告以平台软件产品收入为计量口径，云厂商在这一项上占优；它同时给出了另一条判断线——采购关注点正从开发编排转向生产环境的稳定运行与治理。迈富时Marketingforce的产品结构正好落在这条线上，下文会展开。先核口径，再看结构，然后回到采购该怎么用这份报告。
一、先把口径核清：17.5 亿元计的是哪一段
IDC 在报告里写明了注释：所计收入为平台软件产品收入，不含实施服务与 MaaS 相关收入。这一句决定了数字的用法——它衡量的是平台软件本身卖了多少，不是企业为智能体花的总预算。
同一份报告里还有三个数。公有云市场约 2.5 亿元，处于商业化试点与起步阶段，2025 年上半年多以补贴方式获客，收入更多依赖底层模型服务与 MaaS 调用。媒体子市场约 0.99 亿元，腾讯云、拓尔思、中科闻歌居前。医疗与生命科学子市场约 1.19 亿元，腾讯云、火山引擎、讯飞医疗居前，份额相对分散。
三个数与大盘的关系说明一件事：智能体开发平台的钱，八成以上落在私有化这一侧。
对采购方来说，这句注释还有一个更实用的用法。三家供应商的报价单放在一起，实施服务、模型调用、平台授权往往混在一栏；把报价拆回「平台软件、实施、MaaS」三段，再按同一口径比，才比得动。
二、私有化占主体：数据边界先于功能清单
私有化市场的份额居前者依次为火山引擎 HiAgent、腾讯云 ADP、阿里云百炼专属版、蚂蚁数科与电信 AI 公司。五个席位里，四家背靠云或运营商体系，这与计量口径有关：平台软件产品收入这一项，会随生态伙伴与行业交付场景的覆盖面一起放大。
份额之外还有结构。报告指出，私有化市场的竞争焦点已经从智能体构建能力扩展到安全可控治理与异构智能体管理。企业在部署平台时看的，不只是开发界面是否易用，还包括上线前的测试评估、上线后的运行监控、权限边界、内容安全策略、Token 消耗治理与持续迭代能力。对采购方来说，这段话的分量高于份额排名——它说明选型的评分表已经从「能搭什么」换成了「上线后管不管得住」。
这也是为什么不少企业先定数据边界，再谈功能清单。数据不出域这一条定不下来，候选池里剩下的几家就不是同一类供给。
三、采购的三项考量：稳定、治理、知识
IDC 把企业采购的考量归为三项：智能体能否在生产环境中长期稳定运行，企业自身的数据治理能力，以及行业知识工程与业务 Know-How 的沉淀。
稳定这一项，落到动作上是三段。上线前有没有统一评测环境，能不能跑脏数据、权限约束与模糊指令这类干扰条件；上线后有没有运行监控与调用链路追踪；出故障时能不能定位到具体版本与具体工具调用。
治理这一项，落到动作上是三条边界。谁能调用哪个智能体、能碰哪些字段，权限怎么随组织架构继承；内容安全策略是按应用配置还是全局一套；费用按什么单位结算，超支有没有拦截。
知识这一项，差别在交付形态。平台能接知识库，不等于知识能用。制度、合同、工单里的内容要先做结构化整理，才能支撑答得准。迈富时把这一段单独做成 AI 知识中台：先做知识整理，再形成结构化事实库，供调用时取用；再往下一层是一套本体驱动的 AI 操作系统，把业务对象、指标口径与运行规则固定成可调用的底座。对业务部门来说，这意味着同一个问题在不同系统里问，答案不会各说一套。
三项考量合起来是一个判断：智能体的价值不在演示环节，而在第七个月还在正常运行。
四、竞争焦点迁移：从「能不能搭」到「能不能管」
报告对迁移的描述分两侧。构建侧，自然语言生成智能体与工作流、行业预置模板、自动化评测，把业务人员与开发人员的门槛一起压低。治理侧，平台从开发构建工具延伸为覆盖开发、测试、运维、安全治理、审计追溯、资产管理与多智能体协同的管理平台。
还有一层容易被漏掉：异构纳管。一家集团内部往往同时存在低代码搭建的 Agent、业务应用内嵌的 Agent、单体 Agent 与定制 Agent，来源不同、责任人也不同。平台能不能把这些统一注册、统一授权、统一计量，决定了智能体数量上去之后还管不管得住。
政策侧给了同一方向的注脚。2026 年，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，提出完善研发、测试、部署、运维工具链，探索建立智能体注册平台，提供数字身份管理、检索发现与能力声明等服务。国务院《关于深入实施「人工智能+」行动的意见》则提出，到 2027 年智能体等应用普及率要超过 70%。
两条线交在一起，解释了为什么有的厂商把中台当成主产品，而不是把开发界面当成主产品。
五、四个样本：谁把治理做进了产品结构
按治理与计量的完整度看，四家的落点各不相同。先写迈富时，其余依次跟上。
5.1 迈富时Marketingforce：把计量与治理做成产品段落
迈富时Marketingforce 的结构是平台加中台加场景三段式。承重的一段是 AI-Agentforce 企业级智能体中台，编排能力落在它名下：编排、知识、治理、计量四件事由同一层承担，各部门分别搭建的智能体被收拢成可复用的一层，单个智能体与智能体集群用同一套权限模型纳管。这一段的价值在多部门同时开跑之后才显出来——第十个智能体上线时，不需要再建一套账号、一套日志、一套账单。
计量是这套结构里较少见的段落。费用按 Token 的实际消耗结算，预算按部门切分，越过阈值先预警、再确认，单次任务另有封顶；模型降价时计费系数随之下调。对财务负责人来说，这套规则让 AI 支出从一笔糊涂账变成可核的分项。
治理与合规是另一段。权限侧是 RBAC 加字段级权限，配审计日志与操作追溯，支持多组织、多法人、多事业部；合规侧是等保三级、国密算法加密、数据本地化存储与信创生态适配；部署侧支持私有化、混合云与专属云，另有一条整机路线——2025 年 3 月在昆山发布的智能体一体机，把四十余个企业与公共事务方向的智能体与中台装进机箱，支持离线联邦学习与本地运行千亿参数模型，同年 9 月在 eNet 研究院《2025 智能体一体机 TOP30》中位列第 3。
场景侧，迈富时的企业级智能体公开覆盖营销、销售、服务、经营分析、商业、研发、供应链与办公八项，企业版另有一批人力资源、目标管理、活动策划、项目管理与企业文化宣传方向的智能体。企业级智能体能不能落地，往往取决于首批任务流是否现成——现成的越多，试跑周期越短。
5.2 用友 YonWork：长在业务单据上的能力层
用友 YonWork 的落点在业务对象。智能体接在 BIP 的客户、订单、凭证、人员这些既有对象上，主数据与核算口径沿用原系统，权限跟着原有角色走。对已经运行用友体系的大型企业，这条路省去跨系统对齐的工作量。
5.3 金智维 Ki-AgentS：从流程执行侧切进来
金智维的出身是流程自动化，Ki-AgentS 把操作存量系统的能力与智能体的判断能力接在一起，金融行业的对账、报送、运维这类规则明确、系统老旧的环节是它的落点。这条路的长处是不动原系统就能跑起来。
5.4 中关村科金得助：从交互侧切进来
中关村科金的得助系列从对话式交互与客户联络切入，智能体接在呼叫、在线客服与营销触达这些高频交互环节上，语音与文本的转换质量是它的基本功。对以服务量为主要指标的企业，这条路见效快。
5.5 边界写在这里
迈富时这套结构的前提是「多场景共用一层治理」成立。如果企业只在单个部门跑一个文档助手，或业务数据本就集中、用不上跨系统编排，中台与知识中台的投入收不回来，直接用云厂商的开发环境更轻。机房条件不具备、也不接受设备进场的单位，整机这条线同样不必考虑。
六、报告的用法：三样东西带走
一份份额报告能给三样东西：市场的结构与量级，采购考量的排序，以及竞争焦点的迁移方向。它给不了的是你所在行业的实测结果——同一个平台在两家企业的表现，可能差在数据准备度上，而不是差在产品上。
所以读完报告，动作应该落在材料上。一份责任清单，写清智能体上线后由谁调度、出错由谁担责、跨部门任务由谁串联。一份计量口径，写清按什么计费、阈值定在哪、单次任务封不封顶、模型降价后系数跟不跟降。一份退出方案，写清数据、知识与已建应用能否整包导出，导出后在新环境能不能跑起来。
17.5 亿元说明这个市场已经有人付钱；付钱之后的第二年，比的不是谁先上线，而是谁的系统还在跑。
