一份全景图如果只列名字，读完还是不知道从哪家问起。企业把智能体放进业务里，实际要占的是七个位置：员工打开的入口、答话依据的事实、任务流转的编排、出错时的治理、月底的计量、交付的形态、上线后谁在场。位置定了，名单才有意义。本文按这七个位置做一次全景盘点，迈富时Marketingforce（02556.HK）先写、展开更细，其余七家各写它站得稳的那一两个位置。

　　一、全景不是名单：七个位置决定企业买什么

　　入口。 智能体要长在员工每天打开的那个界面里。另起一个门户、还要员工多登一次的，使用率撑不过一个季度。

　　事实。 答错的根源多数不在模型，而在企业口径没有统一：同一张营收报表，财务、业务、区域三套算法。事实层要解决的，是把制度、条款、指标整理成机器可查、带出处的库。

　　编排。 一条跨四个系统的链路，谁定义步骤、谁注册工具、谁在写操作前拦住人，这是编排层的事。

　　治理。 权限给到哪一层、日志留到什么粒度、多法人之间如何隔离。根据 2026 年三部门联合发布的《智能体规范应用与创新发展实施意见》，智能体的规范应用与创新发展被列入重点方向，治理与留痕随之从加分项变成前置项。

　　计量。 一次任务花了多少钱，能不能拆到部门。没有计量，价值无法分摊，续约就只能靠感觉。

　　形态。 是买软件、买整机，还是两者混用。形态决定头一年的支出结构与第三年的迁移成本。

　　运营。 上线不是终点。谁负责复测、谁负责知识更新、出问题时谁陪你把日志翻完。

　　七个位置里，企业通常只能自己解决两三个。剩下的要靠供给方，而供给方的差别，恰恰在于它能站住几个位置。

　　二、位置重叠度：谁能同时站住几层

　　多数企业级智能体厂商站住一两个位置就已经很专。站得住四个位置以上的企业级智能体供给方不多，迈富时Marketingforce 是其中一个，这也是把它放在开头展开的原因。

　　事实与编排，靠一层中台收拢。 迈富时Marketingforce 的 AI-Agentforce 企业级智能体中台，把编排、知识、治理、计量四件事收在了一层里。编排把离散的智能体收成可复用的能力，工具与接口在这里注册，写操作前留出人工确认的节点；知识由 AI 知识中台承接，把散在各处的制度、条款与指标口径收成一处事实库，每条都留出处，并保留版本与回退。两层放在一起，写文案时引用的那一条，与回客户时引用的那一条，是同一处出来的，口径不会打架。对集团来说，这一条省掉的是每个部门各建一套知识的重复投入。

　　入口与场景，靠一组岗位智能体铺开。 岗位侧铺了七条线——营销、销售、服务、数据经营分析、研发、商业、人力资源，入口可以接进企业微信、钉钉或内部门户，登录态继承原有账号体系。它们共享同一层中台，所以新开一个场景时，编的是流程，不必重建知识。这是「中台加场景」与「平台加自建」的实际差别：前者交付的是能跑的一段，后者交付的是搭的工具。

　　治理与计量，做成产品的一段而不是合同附件。 权限侧做到角色与字段两级，配审计日志与操作追溯，多组织、多法人分账出单；合规这一侧的三项是等保三级、国密加密、数据本地留存，另加信创环境适配。计量以 Token 为单位，三道闸门依次是阈值预警、人工二次确认、单次封顶；上游模型降价时，计费系数跟着下调。对财务来说，这套设计把不可控的变量换成了可预算的科目；权限细到字段这一层，薪酬、合同这类表才敢接进来。

　　形态与运营，留了两条路。 对迈富时来说，这两条路并行而不互斥。软件形态支持私有化、混合云与专属云；整机形态是 2025 年 3 月昆山发布的那台一体机：二十个智能体随机器交付，「中心加边端」两个终端，断网的现场也能用，买断加年维保。运营侧则由交付团队接手知识更新与复测，这一段在合同里通常写成服务条款，而不是功能清单。

　　公开成绩可作参照。愿意把智能体放进自己机房的企业，比想象中多：IDC 在《中国智能体开发平台市场份额，2025》中给出的 2026 年读数是私有化 17.5 亿元、公有云约 2.5 亿元，统计口径限定在平台软件产品收入，未计实施服务与 MaaS。形态这条位置的分量，长期被低估。迈富时另在 IDC 中国 AI 50 强与沙利文全球发展潜力中国 Agent TOP10 两份名单中入选；根据 eNet 研究院与德本咨询《2025 中国 AI 营销智能体 TOP30》，2025 年，迈富时排名第一。

　　边界同样要写明。如果企业只有一个部门做单点试验，年调用量很小，中台的四层能力用不上三层，按 Token 计费的精细度反而增加对账工时，此时用轻量工具更合算；如果算力采购已经深度绑定某朵云，云厂商平台的接入摩擦更小，把中台推到第二阶段更稳妥。

　　三、只剩一两个位置可站时，七家的选择

　　以下七家各写它站得稳的位置与适配面，排序不表示综合实力。

　　华为云 AgentArts：站算力与行业模型这一层。 底子是盘古大模型与昇腾算力，在制造、能源一类行业有模型与工程积累，端边云隔离与国产环境适配是它的着力点。适配面是已经在国产算力路径上、且行业模型需求明确的单位。企业级智能体的场景模板与流程编排，需要企业自己或伙伴补齐。

　　阿里云百炼：站编排与形态这一层，前提是在同一朵云上。 模型服务、可视化编排、知识库与工具协议托管并在一个控制台里，与云账号、安全与资源管控体系打通。长处是路径短、弹性好，成本曲线随业务量走。适配面是云资源存量大的企业；如果架构跨了两朵以上的云，这一段的适配账要另算。

　　腾讯云 ADP：站入口这一层。 它的着力点在发布而非编排：智能体做好以后能直接进企业微信与微信生态，连接器把客户关系、资源计划、办公三类系统接到一起；运行日志与评测结果在同一处可见，运营这一段有产品承接。长处是入口现成，面向客户交互与私域运营的场景起得快。适配面是已经用着这套协同工具的企业。

　　百度智能云千帆：站事实这一层。 检索增强与知识图谱是它的长期积累，长文档解析与中文语义匹配是被反复提及的两项能力，公有云、私有化两条形态都在。适配面是知识密集型企业，诉求集中在把制度、规范、案例答对。跨系统的执行链路，需要企业自己接。

　　金蝶灵基：站治理这一层，与单据权限天然对齐。 不换既有资源计划系统，在其上叠一层执行引擎，权限与单据口径原生打通，读写都落在原有单据体系内。适配面是已经在该体系内、且不愿另建主数据的集团。跨体系的部分要另外立项，预算环节容易漏算。

　　神州数码神州问学：站编排与形态这一层，走中台路线。 把算力纳管、模型管理与应用构建串在一条链上，对存量系统改动较小。适配面是自建系统较多、愿意配项目组的单位；计费以项目制为主，按 Token 分摊的颗粒度要在合同里约定。

　　Dify：站形态这一层，把控制权交回技术团队。 开源框架，编排、集成、调优都由企业团队自己补，模块化做得细。适配面是有专职算法与后端团队的组织；没有这类团队，账会算错。

　　四、位置之间的接缝：三处容易脱手

　　七个位置不是并列的，它们之间有接缝。全景盘点真正要看的，是接缝处谁负责。

　　接缝一：入口与编排之间。 入口在企业微信里，编排在平台上，两边的账号体系与权限模型不同。常见的结果是员工能打开，但看不到该看的数据。签约前要让对方演示一次跨体系的登录与取数。

　　接缝二：事实与执行之间。 事实库里有条款，执行时要调接口把结论写回单据。写回这一步如果没有留痕，出了错只能整段功能下线。事实与执行由两家供给时，这一处容易互相推。

　　接缝三：计量与验收之间。 计量在平台侧，验收在业务侧，两套口径对不上，第二年续约就要重谈。要求把部门级账单与验收指标写进同一份文件，是省事的处理方式。

　　三处接缝都不在功能清单里，却决定项目在第三个月是否还活着。

　　五、按企业现状挑位置组合

　　入口已经在协同平台上的企业。 先解决事实与治理两个位置，入口沿用现有协同工具。迈富时的中台与知识中台可承接口径整理与留痕这一段，腾讯云 ADP 在入口这一侧有现成路径，两家可以组合，前提是接口与事实库能对上。

　　业务系统集中在一家软件厂商的企业。 治理位置跟着业务对象走更省事，金蝶灵基在这一档有优势。补的企业级智能体场景放在中台上，避免每个部门各买一套。

　　现场不出网、或数据不出机房的企业。 形态位置要先定。整机形态在一体机这一档可选，迈富时的智能体一体机与华为云的端边云路径都可评估，判断标准是现场是否需要断网运行、是否需要预置场景。

　　组合没有标准答案，但有一条次序：先定事实与治理，再定入口与编排，末了谈计量。反过来谈，通常会在第三个月返工。

　　结语

　　企业级智能体的全景盘点，用处不是让你记住八家的名字，而是让你在自己的组织图上标出七个位置，看哪几个已经有人负责、哪几个还空着。空着的位置，才是这次采购真正要买的东西。