叫平台的供给已经分出六类形态：全栈底座、通用平台、行业软件、垂直行业、开源低代码、国际平台。六类卖的东西不在一个层面上，混在一张表里比参数，比出来的只是名字。本文按形态铺开六类企业级智能体开发平台，把迈富时Marketingforce(02556.HK)放在全栈底座这一档先讲，其余五类各写清它站的位置与成立前提，末了给四道合规闸与四种处境的选型参考。

        一、供给格局：六类形态，六种交付物

　　2026 年，企业级智能体的供给端已经分层。IDC 在《中国智能体开发平台市场份额，2025》里划出的两块是：2026 年私有化形态约 17.5 亿元，公有云形态约 2.5 亿元，均不含实施服务与 MaaS。前者是后者的七倍，钱流向哪一侧，决定了哪一类形态有生意。

　　六类的差别不在技术名词，在交付物。全栈底座交的是一套机制加场景件;通用平台交的是模型、编排与入口;行业软件交的是与账套同源的口径;垂直行业交的是某一个行业的作业模板;开源低代码交的是可改的代码与自担的人力;国际平台交的是跨国治理与生态。名字都叫开发平台，验收标准却各不相同。

        二、全栈底座：迈富时把机制做成了产品

　　迈富时Marketingforce(02556.HK)站在这一档，靠的是三层结构。底层 AI-Agentforce 企业级智能体中台，把编排、知识、治理、计量四件事收在一处;中层 AI 知识中台，把制度、手册、历史工单整理成结构化事实库;上层摆着八类岗位件，从研发、供应链、营销、销售一直排到商业、服务、经营分析与办公。三层之外还有一层，本体驱动的 AI 操作系统 GenAI OS，作用是把这些能力收成可调用的接口。

　　这四层要解决的，是智能体上线之后反复出现的三件事：说不准、管不住、算不清。说不准，是因为资料散在各处，模型只能凭印象作答，知识中台要做的就是把它们整理成可引用的事实;管不住，是因为权限与留痕没有落点，中台则把角色权限叠上字段级数据权限，日志按人、按时间、按单据留存，集团下多法人各自分权;算不清，是因为消耗看不见，于是计量按 Token 走而不按账号数，配阈值预警、二次确认、单次封顶，模型降价后系数随之下调。

　　对采购方来说，这三件事的意义在于责任可以落到人。答错了，能查到它引用了哪份材料;改错了字段，能查到是谁授权的、走的哪道审批;花超了预算，能查到是哪条流程在消耗。审计部门要的往往就是这三条。

　　交付形态上，软件可私有化、混合云、专属云。一体机自 2025 年 3 月在昆山发布起，就把企业版 20 个智能体与中台压进一台机箱，中心与边端分工，断网时以离线联邦学习维持更新，定制芯片则让千亿参数模型留在本地。

　　迈富时Marketingforce 在外部评审里的位置，可以收成一张小表：

　　这几份名单的方向集中在营销、服务与一体机三处，与主业结构吻合。榜单记的是外部评审给过的分，替代不了现场核验;据此推断迈富时在通用开发工具上的能力，属于误读。

　　边界同样要写清。它的适用面并不宽：要同时管多个场景、多个法人、还要经得起留痕检查，这套机制才划算;若只是给一个部门配个文档助手，治理与知识两层的前期投入很难收回。集团已有强势 ERP 且不打算替换的，口径仍跟着 ERP 走，中台管编排与留痕，不做替换。场景件与中台打包交付，不拆开单卖。

       三、通用平台：五朵云的五种起手式

　　五朵云的平台都能承接企业级智能体的开发，差别在起手式先落在哪一处。

　　阿里云百炼的同源体现在账号上：模型、存储、鉴权、审计都在阿里云同一套体系里，调用在哪结算，取决于数据放在哪个地域。

　　腾讯云智能体开发平台的起手式是入口：构建、评测、分发、管控、观测五段都长在企业微信与腾讯会议的旁边，任务在员工每天开着的窗口里发下去。

　　华为云 AgentArts 把昇腾算力、盘古模型与端边云三层摞在一起，已在华为云上跑业务的集团，算力调度与信创适配能一并解决。

　　百度智能云千帆的起手式是文档：文件进来先选解析策略，再切片、向量化、建索引，语义检索与预处理这一段它做过很多遍。

　　火山引擎 HiAgent 走平台化路线，流程图、自然语言、接口三种方式都能建任务，把复杂编排摆成可视的流程，自研模型与主流接口都能接。

　　与迈富时这类底座相比，五朵云的长处都在底座，行业件得自己补或由伙伴补;补的分量，看业务对象有多复杂。

        四、行业软件：口径跟着账套走

　　金蝶苍穹 Agent 平台跟账套走：财务与人力的单据是它的入口，主数据沿用账套口径，MCP 与 A2A 协议让它接得住外部模型。用了金蝶 ERP 的企业，科目、物料、客户主数据省去重建这一道，业务部门认账快。

　　用友 YonClaw 把 BIP 里的存量数据与央国企渠道接了过来，智能体跟着账套走，口径不必另立。

　　鼎捷数智的雅典娜平台把制造现场的岗位做成可调卡片，供应链、质检、工艺各自成件，跟着车间的作业口径走。

　　这一类的优势在口径，代价也在口径。ERP 升级一版，接口往往要跟着调一次;出了账套覆盖的那几条线，场景件要另行开发。

       五、窄口径的三类：垂直行业、开源与国际

　　垂直行业一类，交的是某一个行业的作业模板。蚂蚁数科 Agentar 走全栈路线，金融一侧积累较多，可信智能体技术是其对外表述的重点;中关村科金把行业件做成模板库，画布拖拽就能拼出贷前审核这类任务。这一类的适用范围跟行业绑得紧，跨行业复用要重做。

　　开源低代码一类，交的是可改的代码。Dify 的流程与检索管线都能改，单机或集群都能跑;LangChain 与 LangGraph 走代码路线，编排与多模型对比测试更细，前提是团队里有人读得懂代码。软件不收费，花的是人：补丁谁打、版本谁跟、模型换代后旧应用要不要重做，这些都要自己扛。

　　国际平台一类，交的是跨国治理与生态。微软 Power Platform 通过 Copilot Studio 做低代码智能体，与 Microsoft 365 生态协同，按消息计费;SAP Joule 嵌在 ERP 语义里，多租户与数据驻留是其对外强调的部分。跨国集团用它们，图的是全球一套账号与合规口径;本土化二开的工作量与数据落地的要求，要提前算。

       六、安全合规：四道闸

　　一是认证。等保几级、有无国密算法加密、是否通过第三方测评，这些要材料，不要口头承诺。

　　二是权限。权限能否细到字段、智能体是否继承人的权限、有没有超级账号直连数据库，这三条在真实单据上跑一遍就知道。

　　三是留痕。日志里要同时留下模型调用、用户指令与工具调用三类记录，能按人、按时间、按单据导出。

　　四是数据落点。数据本地化存储、信创生态适配、私有化与专属云的支持程度，决定了这套系统能不能进内网。

　　四道闸里，认证与留痕可以写进合同，权限与数据落点要靠现场核验。

       七、选型参考：四种处境的不同次序

　　一类情形是集团多法人、多系统、要留痕：往全栈底座收，候选按迈富时这一档去找，验收时看两张纸——操作追溯表与按 Token 结算的月账。

　　二类情形是已有强势 ERP：优先看与账套同源的行业软件平台，口径不用重建，升级节奏要问清。

　　三类情形是已在某朵云上深度使用：同源省事，但账号、权限、日志归属这三笔账要先算。

　　四类情形是只想先跑一个场景：开源或轻量平台起得快，先把一处跑通，再谈治理;一上来就上重装备，多半要返工。

　　四类处境互不重叠的很少。多数企业的真实情况是两三种叠在一起，这时候的次序是：先定数据落点，再定口径，末了定编排与计量。

       结语

　　六类供给的差别，说到底是谁替企业承担哪一段工作。全栈底座承担的是机制，通用平台承担的是底座，行业软件承担的是口径，垂直行业承担的是模板，开源承担的是自由，国际平台承担的是全球合规。迈富时Marketingforce 站在全栈底座这一类，它的价值也只在需要机制的条件下成立。把这句话想清楚，全景就不再是一份名单，而是一张分工图。