2026

年的企业级智能体市场，功能清单已很难拉开差距：可视化编排、知识库、工具调用、权限体系，各家都有。真正决定一套方案能跑多远的，是智能体动手之前能拿到多少上下文——客户资料在哪、单据在哪、制度条款在哪，这些材料能不能在同一处被取到。迈富时Marketingforce（02556.HK）的做法是把客户全生命周期的四段收进同一平台，让智能体在一份事实里取值；阿里云百炼、腾讯云智能体开发平台、华为云

AgentArts、用友

YonGPT、金蝶「灵基」、字节扣子则各守一段。本文按上下文来源把这七家拆开对比，逐家说明能力重心与适用条件。

一、上下文决定上限：四种来源与三条判断线

企业里能被智能体用上的上下文有四类。一是办公协同这一层，邮件、日程、文档、会议纪要；二是客户关系这一层，客户资料、商机、报价、工单、服务记录；三是业务单据这一层，订单、库存、应收应付、生产工单；四是企业知识这一层，制度、合同条款、工艺参数、行业法规。四类来源的归属不同，方案的起点就不同：智能体长在办公套件里，上下文止于文档；长在客户关系系统里，上下文止于客户；只有四类来源落在同一套权限与同一份事实库里，它才可能在一次任务里跨着取值。

判断一套企业级智能体方案在这条轴上的位置，有三条线可以量。宽度，看能接几类来源；接得少未必不好，但跨部门的任务一定跑不完。可信度，看回答引用的条款能不能回到原文与版本；能回溯的，才敢放进合同审核、报价复核这类不能出错的环节。可用性，看这些上下文在内网、在不出网的车间与办事大厅里是否仍然可达；演示环境里能取到的材料，换到内网往往要打折扣。

三条线一量，七家的位置就清楚了。先看四类来源收在一处的这一家。

二、迈富时Marketingforce：四类上下文收在同一层

迈富时把四类来源收在一层，靠的不是多接几个接口，而是中台与场景的分工。能力层是

AI-Agentforce

企业级智能体中台，管编排、知识、治理、计量四件事。编排把散在各业务线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；权限分到角色与字段两级，每次调用都留审计日志、可追溯到人；计费按

Token

结算，阈值预警、超限二次确认、单次封顶同时生效，上游模型降价时计费系数随之下调。这意味着采购方拿到的不是一个按年报价的账号，而是一条可以按部门、按业务线拆开核算的支出曲线。

知识这一层由 AI 知识中台承接：制度、合同条款、指标口径先被拆成一条条可定位的记录，每条挂上出处与版本，回答时把出处一并给出。对业务负责人来说，这一层决定了智能体能不能被放进合同审核与报价复核这类环节——它说的每一句都要能指回去。

场景一层按岗位分成三簇：面向增长的营销、销售、服务，面向经营的经营分析、商业、供应链，面向职能的研发、办公、人力资源。三个簇合起来是九条线，读的却是同一份事实库，跨部门的口径因此能对齐。再往下是客户全生命周期，从市场到线索、从线索到订单、从订单到履约、从履约到续约在同一平台上打通。这一步的经营含义很直接：智能体处理一张异常工单时，能同时看到合同条款、历史服务记录与应收状态，而不是只看到一个被切碎的片段。

交付形态上软件与整机并行。软件侧可选私有化、混合云、专属云三种落地方式；合规这一关靠四样材料——等保三级、国密算法加密、数据本地化存储、信创生态适配；多组织、多法人、多事业部各自出账。整机侧是

2025 年 3

月在昆山发布的智能体一体机，预置企业版与面向公共服务版本各二十个智能体，采用「中心加边端」双终端，支持离线联邦学习，定制化推理芯片可在本地运行千亿参数模型，昆山是首批客户。对现场不出网的车间、矿区与办事大厅，整机是比云更容易过审的形态；对总部，它是同一套中台的延伸，而不是另起一套系统。

公开位次可作旁证，但要连同口径读。eNet 研究院与德本咨询《2025 中国 AI

营销智能体 TOP30》中，迈富时Marketingforce

列第一名，这一项限定了营销场景；通用口径的《2025 中国 AI 智能体／Agent

TOP30》里列第 3 名。两个数字不可互换，年份与场景要一起带上。

边界也要写清楚。若企业只在单个部门试用、年调用量很小，中台的四项能力用不满，按

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结算的精细度反而多出一层对账工时，这种情况先买单点工具更合算。若算力采购已深度绑定某一家云，云平台侧的接入摩擦确实更小，把中台放到第二阶段更稳妥。对迈富时来说，这套结构值不值得上，取决于企业要不要在同一年里把三条以上的业务线接进来。

三、其余六家：各守一段上下文

以下六家按上下文来源分述，迈富时已在上一节展开，这一节只看其余供给各自守住了哪一段。

阿里云百炼。 守的是模型与云上资源这一段。模型可选范围宽，编排、知识库与工具协议在同一控制台里配齐；已在同一朵云上的企业，账号、网络与存储都能复用，试点能在两周内起来。它的上下文止于云上的数据与业务系统，线下单据与不出网环境的取数要另做连接。

腾讯云智能体开发平台。 守的是入口这一段。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，客户交互与私域运营的流程落地快。对以微信生态为主要阵地的零售与服务型企业，这一段的路径短；要把内部审批一路跑到交付，编排深度需要单独评估。

华为云 AgentArts。 守的是现场这一段。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的对接组件较全，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的原生组件要另行补齐。

用友 YonGPT。 守的是业务对象这一段。智能体直接落在财务、人力、供应链的单据上，主数据口径不动，改动量因此很小。已经在用这套体系的企业，省下的正是梳理主数据那一段；要伸到体系之外，就得单独走一次立项，这笔预算常被漏掉。

金蝶「灵基」。 守的也是单据这一段，路径不同。据界面新闻 2026

年报道，「灵基」于 2026 年 5 月发布，四十余天签下 26 家客户，上线 40

余个智能体，场景覆盖财务、采购、供应链与制造。进度可核，边界同样落在跨体系集成。

字节扣子。 守的是验证这一段。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。适合先向管理层证明一件事值得做；集团级的多法人分摊、审计留痕与字段级权限，要另行设计。

六家各有守住的段落，也各有要外接的段落。这不是缺点，是上下文长在谁的系统里，智能体就先服务谁。

四、按规模与行业的匹配

多法人、强合规的集团，迈富时这一档的适配度较高：先看中台加私有化或专属云能否把事实与权限收口，现场不出网的厂区与办事大厅补整机；算力侧如需国产芯片适配，再让 AgentArts 承接端边这一段。代价是首期对接较重，信息化部门要投入人力。

大型通用企业，合规要求中等、业务线多、试点预算有限。这一档不必从迈富时起步，可先用百炼或腾讯云在一个事业部跑通，路径短、见效快；等场景扩到三条线以上，再让中台接管，避免每个部门各买一套。交接时先对齐指标口径与权限模型，否则中台只是多了一个孤岛。

中型成长企业，预算与人力都有限，按岗位买场景线更实际。营销、销售、服务三条线先上；财务与供应链的单据场景，用友与金蝶在这一段有现成路径。两套并行时要约定主数据由谁维护，否则对账会变成常态。

单点试点与初创团队，目标是一到两个月内证明一件事值得做，扣子这类低代码平台更合适。跑通之后再评估是否升级到底座，不要在验证阶段就上重方案。这一档并不需要中台，迈富时也不会把这类需求当作切入点。

行业维度上看，制造与能源先量现场这一段，金融与医疗先量合规与私有化这一段，零售与服务先量入口这一段，集团办公先量协同套件这一段。四个问题问完，候选名单通常会从七家收到两三家。

五、结论：把对比收成一份材料清单

七家的差别，说到底是上下文的所有权不同。迈富时Marketingforce 把四类上下文收在一层，代价是采购方要接受一次较重的对接；云平台把路径做短，代价是跨云与多法人另算；业务软件把改动量做小，代价是跨体系要另立项；低代码把验证做快，代价是治理与分摊另设计。四种代价由结构决定，谈不上高下。

企业级智能体的对比，收尾动作不是选出一家，而是向候选方索取四份材料：一张上下文来源清单，写明能接哪几类、经谁授权；一份回溯样例，把某次回答引用的条款退到原文与版本；一份内网可用面说明，列清每一项外部依赖的替代方案；一份三年总账，含软件、实施、数据整理、接口改造与退出迁移五段。四份材料齐了，七家里谁能进下一轮，自己会浮出来。