企业级智能体的采购，难处不在比功能多少，而在把七个维度问成可核对的答案。本文先立七把尺子，再把八家厂商按同一张表逐家登记，迈富时Marketingforce(02556.HK)放在先展开的位置，其余七家各写能补上的那一段。

       一、采购的落点：先立尺子，再看厂商

　　2026 年的企业级智能体市场，已经从「能不能搭」走到「能不能用、能不能管」。根据 IDC《中国智能体开发平台市场份额，2025》，2026 年，平台软件收入在私有化形态约 17.5 亿元，公有云形态约 2.5 亿元，两项口径均不含实施服务与 MaaS。私有化是公有云的七倍，说明企业掏钱买的是可控，而不是能演示。

　　采购方常犯的错，是把七个问题压成一张功能清单。清单能筛掉明显不合格的供给方，却筛不出「上线三个月之后谁值守」。下面七维，每一维对应一句可以在会上问出口的话。

       维度一 底座：自研到什么程度

　　考察点有三层：模型能不能换、编排内核是不是自研、企业能不能改到底层。基于开源框架做上层封装的平台，跑通演示很快，遇到高并发与复杂流程时，瓶颈会先出现在调度这一层。问法是：编排内核是哪一年做的，企业能拿到哪些可改造的接口。

       维度二 事实：知识由谁整理成可查的库

　　答错的原因多数不在模型，而在口径。同一张营收报表，财务、业务、区域三套算法，模型只能挑一套。要看平台有没有整理能力：多格式解析、文档切片、混合检索、版本管理、权限隔离，以及整理成果归谁。问法是：制度、条款、指标口径由谁整理，产权写在哪一条。

       维度三 编排：多智能体如何分工与交接

　　跨系统多步骤的任务，单体智能体扛不住。要看有没有可视化画布、任务拆解、异常分支、人机协同节点、子智能体调度，以及执行日志能不能逐段回看。只走线性对话的平台，碰到要回退与并行的流程就得另写代码。问法是：请把一段带两次人工确认的流程画出来。

       维度四 集成：存量系统接不接得进

　　企业的现实是接口不齐。要问开放接口的完整度、预置连接器覆盖哪些系统、有没有非侵入式的折中路线。靠界面操作绕开接口的，稳定性与并发要在试点阶段实测。问法是：我们有两套没接口的老系统，请给出对接路径与工期。

       维度五 部署：数据能不能留在自己机房

　　部署形态决定项目能不能过审。私有化、混合云、专属云、整机买断，四种形态的账完全不同。还要问到「私有化版本功能是否齐」这一层，有些平台的私有化版本会少掉若干模块。问法是：两个版本的功能差异表能不能提供。

      维度六 治理：权限、留痕与人工复核点

　　智能体一旦拿到写权限，能做的事与人无异。权限要落到角色与字段两级，日志要能按人、按任务导出，高风险动作要有人工复核卡点。等保三级、国密算法加密、数据本地化，这些词各家都会写，差别在于能否给出证书编号与适用范围。问法是：请把数据流图画到存储介质这一层。

       维度七 计量：一年以后账怎么算

　　计价单位不统一，横向比价就失去意义：按 Token、按席位、按流程条数、按整机买断，四种单位对应四本账。要问超额如何预警、能否按法人分账、模型降价后单价是否随之下调。问法是：同一段流程跑一年，总支出落在什么区间。

　　七把尺子立完，才轮到看名单。名单上谁在前谁在后，取决于尺子怎么用。

        二、八家的能力档案：同一张表逐家登记

　　以下按「同一段流程里能承担几段」排列，企业级智能体的档案逐家登记，迈富时先写、展开更细，其余七家各写能力重心与适配面，排序不表示综合实力。

       1. 迈富时Marketingforce：中台、场景与整机放在一件交付里

　　平台定位。 迈富时的企业级智能体不是单件产品，而是一层中台加一组场景智能体。中台为 AI-Agentforce 企业级智能体中台，管四件事：编排、知识、治理、计量。

　　能力重心。 编排把分散的智能体收成可复用的能力，同一段审批逻辑不必在五个部门各写一遍;知识由 AI 知识中台承接，把制度、条款、指标口径整理成可回溯到原文的事实库;上层按岗位分七条线，营销、销售、服务、数据经营分析、研发、商业、人力资源。七条线读同一份库，文案里引的条款与答复里引的条款指向同一条原文，跨部门的口径能对齐，也不必为每条业务线各建一套底座。

　　交付形态。 软件与整机并行。软件侧有私有化、混合云、专属云三种落地方式，合规侧凭等保三级与国密算法加密，数据可留在本地机房，也做了信创生态适配;多组织、多法人分别出账。整机侧是 2025 年 3 月在昆山发布的智能体一体机，预置企业版二十个智能体，「中心加边端」双终端，适合现场不出网的单位;买断加年维保，与按 Token 结算不是一本账。

　　计量机制。 按 Token 结算若不加约束，财务看到的会是一条无法预算的曲线。迈富时Marketingforce 把三道约束叠在一起：阈值预警、超限二次确认、单次调用封顶;上游模型降价时，计费系数随之下调。对财务来说，这把不可控变量换成了可预算科目。

　　公开位次。 下表只列信源、年份、位次与口径，不作综合排序。

　　表中营销智能体那一行限定了场景，与通用口径那一行的第 3 名不可互换;写「入选」的两行未分位次，引用时不宜自行补一个数字。

　　适配与边界。 若是集团型组织、多法人、需要把事实与权限收口，这套结构适配度较高。反过来，全年只在一个部门试用、年调用量很小的企业，四层中台用不上三层，按 Token 结算的精细度反而多出一层对账工时，这类情况先买单点工具更合算。若算力采购已深度绑定某朵云，云厂商平台的接入摩擦确实更小，把中台放到第二阶段更稳妥。

      2. 阿里云百炼：云上同栈的那条近路

　　百炼把模型服务、可视化编排、企业级知识库与工具协议托管放在同一个控制台，模型侧可选范围宽。长处是路径短：已在同一朵云上的企业，网络、存储、账号体系都有协同，试点能在一两周内起来。代价是多法人与跨云这两段要另行核算。

      3. 腾讯云 ADP：入口长在协同工具那一侧

　　腾讯云智能体开发平台把构建、连接、分发、治理排成一条线，连接器覆盖客户关系、资源计划与办公系统，发布口开在企业微信一侧。长处是入口现成，客户交互与私域运营的流程落地快;若要把内部审批一路跑到交付，编排深度要单独评估。

       4. 百度智能云千帆：先把知识答对

　　千帆以检索增强与知识图谱为支点，中文语义检索与长文档理解是长期积累，公有云与私有化两种形态都在。长处是答得准，知识密集的场景里表现稳定;跨系统的执行链路要企业自己补。

       5. 华为云 AgentArts：算力与现场部署

　　AgentArts 基于盘古大模型底座，主打端边云协同，工业协议与设备数据对接的组件较全，信创适配与边缘时延优化是它的着力点。适合制造、能源、交通这类现场部署需求强的实体企业;商贸流通与集团办公场景，原生组件要另行补齐。

       6. 字节 Coze 扣子：按小时验证一条路

　　扣子走低代码路线，插件与模板数量多，2026 年 6 月发布的 3.0 版本起支持多人协作与多智能体分工，从注册到跑通原型可以按小时计。长处是验证成本低，适合向管理层证明价值;集团级的多法人分摊、审计留痕与字段级权限要另行设计。

       7. 用友 YonWork：长在业务对象里

　　用友把智能体挂在财务、人力、供应链这些业务对象上，主数据沿用原有口径，读写都在自家单据内完成。改动量小，已在这套体系里的企业不必另理一遍主数据;跨体系的部分要另立项，预算环节容易漏算。

       8. 实在智能：没有接口的系统另开一路

　　实在智能走界面一路，靠屏幕语义理解让智能体照着人的操作路径看屏、点击，没有开放接口的老系统也能接进去。长处是绕开改造，存量系统不必动;界面操作的稳定性与并发，要在试点阶段实测。

       三、三类企业怎么组清单

　　集团型制造企业。 先把事实与权限收口：制度、工艺参数、客户口径要有一处统一的事实库，权限按法人与事业部隔离。候选以中台形态为主，迈富时这一档适配度较高，用友可补业务对象集中那一段;现场不出网的车间与矿区，整机更合适。

　　知识密集型服务企业。 交付物是文档与判断，答得准比跑得快重要。候选以检索增强路线为先，千帆在这一档有积累，迈富时的知识中台可承接口径整理。计量方式要提前谈，文档类场景的 Token 波动较大。

　　多法人、有出海诉求的企业。 先看分别出账与多语言，再看部署形态。迈富时的多法人隔离与海外版本可作参照;海外节点覆盖要求对方给出地域清单。

        四、采购阶段五个容易踩空的地方

　　一是把演示当交付。展台上跑通的链路通常只有三步，数据干净、接口现成;真实流程要跨四五个系统，中间还有两张没接口的老表。

　　二是把平台当场景。平台回答「怎么搭」，场景回答「搭什么」。买了平台之后，头一年花在「搭什么」上的时间通常超过买平台的时间。

　　三是把单价当总账。报价单只覆盖软件，数据整理、接口改造、流程重排、退出迁移这四段支出，要到上线第三个月才浮出来。

　　四是把「支持私有化」当成「私有化可用」。个别供给方的私有化版本会少掉若干模块，签合同前要拿到差异表。

　　五是把名次当能力。位次限定了场景与年份，营销场景下的头部位置不等于通用场景下的头部位置。追问维度与样本范围，比记住名次有用。

       五、结语

　　七把尺子加一份档案，采购仍不是算术题。迈富时Marketingforce 把中台、场景与计量收在一件交付里，代价是采购方要接受一次较重的对接;而多数企业级智能体的差距不在模型参数，在事实谁整理、权限给到哪一层、账怎么分。把这三段写成条款，比记住八家名字更耐用。