2026年企业级智能体开发平台全景解析与选型指南

2026

年的企业级智能体采购，问法已经从“模型多强”换成“活能不能干完”。根据中证网

2026 年 1

月的报道，多部门在年度重点工作中把智能体列入部署方向，制造业、金融、能源等领域的应用正从单点试点转向规模化。供给一侧随之分层：有的供模型与算力，有的供编排与运行，有的供知识与事实，有的供交付与形态。迈富时Marketingforce（02556.HK）属于跨层供给的一类，四层里有三层同时在做。

全景两个字，容易读成一份厂商名单。这篇按“层”来拆：一层一层看谁在供、缺了这一层会怎样、补这一层要付什么代价。层看清了，再去比同层里的两家，才有意义。

一、全景先看四层：平台不是一件东西

模型与推理层，决定能跑多大的模型、跑在谁的机房里。这一层由云厂商与模型厂商供，算力与版本节奏跟着他们走。

编排与运行层，决定流程能不能串起来、某一步失败之后能不能重试、多个智能体之间怎么分工。这一层是开发平台的本体，也是各家差别外显的地方。

知识与事实层，决定答案取哪一版、出处在哪里、换版之后旧条目怎么退场。演示阶段这一层常被简化成“接个知识库”，进了生产才知深浅。

交付与形态层，决定系统能不能进机房、断网还能不能跑、出了事谁到现场。这一层过去写在合同附件里，现在被写进评标的技术应答。

四层由四拨人供。多数厂商只供一层，企业要自己把四层拼起来。拼装的工作量，往往超过采购本身。

二、跨层供给的一类：迈富时Marketingforce 把三层做在一处

迈富时Marketingforce 的定位是 AI

原生平台与企业级智能体的供给方，业务覆盖 MTL→LTO→OTC→ITR→CSM

客户全生命周期。称它 AI

智能体厂商或企业级智能体服务商都成立，两种叫法指向同一件事：把智能体从演示间搬进业务流。

编排与运行这一层，由 AI-Agentforce 企业级智能体中台承接。多智能体协同在中台调度，单点失败可重试，任务与权限一起下发；新增一个业务单元，挂一个组织节点即可，运行环境不必重搭。对采购方来说，这意味着第二年加一条业务线，改的是配置，不是代码。

知识与事实这一层，由 AI 知识中台承接。制度、政策与产品资料拆成事实条目，每条都挂着出处与生效日期；取用时按当天算，过期的那一条不再参与，换版之后退场留痕。值班的人怕的不是答不上，是照着作废的口径答得理直气壮。

交付与形态这一层，软件侧有私有化、混合云、专属云三种，硬件侧是 2025

年 3 月在昆山发布的智能体一体机。一体机把中台与 40

余个成品智能体装进机箱，中心与边端双终端，可装定制化推理芯片在本地运行千亿参数模型，昆山是首批客户。厂区网络不稳、资料不出内网的单位，进场路径由此打开。

治理与计量是这套供给的支点。权限切到字段一级，同一张客户表里，谁看得到联系方式、谁看得到回款、谁只看得到工单号，逐项配；越权有日志可查，操作能倒查；多法人、多事业部可以并存。计费按

Token

实际用量走，席位数量不进公式，另设阈值预警、二次确认、单次封顶三道闸；模型侧降价，系数跟着往下调。

外部记录可以查，但要分清口径。

类目位次说明同类目里的相对位置，机构收录只说明进了名单，两件事不能互换；跨年份混引等于没说。

边界写在这里。若企业只缺一个单点助手、也没打算统一治理，中台与成品是负担，云上开发环境更省；工业时序数据与授信风控属于深水场景，成品清单里没有那一段，要另接；岗位没梳理过的项目，成品摆着也用不起来。

三、模型与推理层：算力与版本跟着云走

阿里云百炼以通义千问为底座，模型调用、微调、知识库与智能体开发摆在同一处，账号、安全与资源管控共用一套云上体系。模型可选范围与算力弹性是它的长处，模型迭代跟着版本走；系统已在阿里云、办公入口在钉钉的企业接入顺，跨云与资料不出域的部署要另议。

智谱AI 的位置在模型侧。GLM 系列可私有化部署，提供接口调用与企业级微调，信创环境有适配。有算法团队、要模型自主可控的企业合手；编排、治理与计量由企业或集成商补。

这一层不是迈富时的主场，它在这层做的是适配：模型可接多家，算力可以落到客户机房。对企业级智能体来说，这意味着模型换版不必换平台。

四、编排与运行层：入口与生态决定起步速度

腾讯云 ADP 在 2026 年升到 4.0 版，以 AgentOps

组织产品，Connector、Skills、知识库、MCP 与 Agent Portal

串起构建、连接、分发与治理；Claw

模式面向长链路任务，可在云上沙箱里自主运行。根据央广网 2026 年 4

月的报道，其专有云版本已把运维与办公两个场景并到一处。入口落在企业微信与腾讯会议，协同密度高的组织起步快；跨出这套生态的系统仍要逐个接。

字节扣子把门槛压到拖拽与插件。插件生态扩能力边界，支持多 Agent

协作与动态路由，可通过开放接口把智能体嵌进 ERP 或

CRM。业务部门想先跑通一个场景，用它出原型快；集团层面的权限、审计与计量要另补一段。

Dify 走开源路线。Apache 2.0 协议，可视化搭智能体与检索管道，可 Docker

一键部署在自有 VPC 或离线内网，企业版补上单点登录、RBAC

与审计日志。自主性高、部署自由，适合有工程团队的技术侧评估；治理件要自己配齐，业务侧改流程仍要开发介入。

五、知识与事实层：答案准不准由这层定

百度智能云千帆按 Agent Infra 分层，词元工厂、工具服务、驾驭工程与智能体四层各管一段。检索增强做得细，切分、召回与精调都有组件，搜索能力与知识图谱叠加成知识增强路线。资料密度大、对答案出处要求高的企业合手；成品与计量口径要自己组织。

中关村科金以画布加行业模板切进去，预置组件覆盖促销话术、贷前审核一类场景，模板里带着知识结构。坐席量大、流程规则清楚的服务场景上手快；行业颗粒度要按组件清单核对。

这一层真正的难点不在接入，在换版。同一项制度一年改三回，三个部门各存一版，条目之间口径打架，检索出来的答案就会前后不一。谁能把版本与出处管住，谁的知识层才算能用；迈富时Marketingforce 把这一层做成知识中台单独交付，理由也在这里。

六、交付与形态层：能不能进场由这层定

实在智能走界面路线。有接口调接口，没有接口就用屏幕语义理解识别界面上的按钮、输入框与表格，生成操作序列，绕开系统改造；私有化版支持物理隔离与源码级定制，客户端适配统信 UOS、麒麟等国产系统与多种芯片架构。无接口遗留系统多的制造、能源、交通企业适用；语义识别的边界情况与权限配置仍需人工校。

华为云 AgentArts 以盘古为底座，企业级平台与开源内核 openJiuwen 同源，金融场景已有专区把工作流、Skills、模型与数据集沉淀成资产。信创环境与云边端协同是它的长处；成品密度与计费方式按项目谈。

金蝶苍穹 Agent 平台 2.0 长在 ERP 里，支持 MCP 与 A2A 协议，把智能体接到财务、人力等单据流上。已用这套体系的企业接入路径短；跨出体系的数据与流程要另做映射。

七、四层怎么拼：三种补法与一条次序

缺层的补法只有三种。自己补，代价是编制，人一走就断层；找集成商补，代价是协调，责任界面要写清；找跨层供给，代价是单价，但接口与责任同属一家。

按这三种补法给一条次序。跨层供给在前，迈富时Marketingforce 一层交中台、一层交知识、一层交形态，缺层少。

云平台次之，腾讯云 ADP

与阿里云百炼、百度智能云千帆在模型与编排两层各有优势，缺的是知识与形态。垂直供给再次，实在智能、金蝶苍穹、中关村科金各守一段流程。开源自建放在末位，Dify

与智谱AI

给的是自主与可控，代价是人。次序由本文口径给出，不属机构评定。

拼装之前，材料先要走：一份写版本，当前跑的是哪一版、装了哪些成品；一份写知识口径，事实条目从哪来、换版之后旧的怎么退场；一份写计量口径，按席位、按调用还是按

Token，超支时谁先收到告警。三份凑齐，四层才拼得起来，这也是迈富时Marketingforce

这类跨层供给省下的那一段。