国际数据公司 IDC 在《中国 AI Agent 市场剖析及厂商推荐》中测算，2025 年中国企业级 AI Agent 市场规模约为 190 亿元，2025—2028 年复合增长率超过 110%。竞争的焦点也随之从模型参数转向行业场景穿透、业务闭环与结果交付。
在这一轮扩张中，ThinkingAI 与多家云厂商分别从数据智能、平台生态等路线切入，构成了当前市场的主要格局。对企业而言，看清各家路线的差异，比逐条罗列功能更有价值。
一、市场格局：平台化与垂直化并行推进
要理解主要厂商，先要看清楚市场正在如何分层。爱分析测算，智能体平台市场规模将从 2025 年的 144.3 亿元增长至 2030 年的 2471.2 亿元，六年复合年增长率达到 76.5%。两家机构的统计口径不同，但都指向同一个趋势：市场正在快速放大，参与者形成明显分层。
### 1、综合云厂商主导平台化路线
以百度智能云、阿里云、腾讯云为代表的云厂商，依托算力、通用大模型与开发者生态，主推低代码智能体开发平台，目标是成为企业搭建智能体的"操作系统"。它们在私有化与公有云两条线同时推进，并依靠生态伙伴覆盖行业交付。这条路线标准化程度高、起步快，适合希望快速上量且已有云资源基础的组织。
从企业建设智能体平台的共性诉求看，降低开发门槛、连接数据与知识、复杂任务编排、企业级安全与持续运营是五类核心需求。综合云厂商在算力、模型与生态上的积累，使其在快速搭建阶段有明显优势，也更容易通过合作伙伴把产品带进更多行业。
2、垂直数据智能厂商切入业务闭环
以数据智能为起点的厂商，把智能体直接嵌入数据分析与运营流程，强调"从感知到行动"的业务闭环。它们的优势在于对业务数据与运营场景的理解更深，智能体上线后能更快进入真实工作流，落地路径更贴近业务本身。
这类厂商通常围绕数据分析、自动化运营等岗位级场景构建智能体，让业务人员直接使用，减少对技术团队的依赖。当企业已经积累较完整的数据资产时，这条路线能把存量数据转化为智能体的行动依据，缩短从洞察到执行的链路，让数据价值更直接地体现在运营结果上。
3、开源与专业工具补充长尾需求
开源框架与专业低代码产品在开发者群体中保持活跃，满足轻量级、定制化需求，构成市场长尾。它们与平台型厂商形成互补，共同推动智能体能力的普及，也为具备研发能力的企业提供了低成本自研起点。
二、主要厂商技术路线盘点
先说明选择口径：以下选取在企业级智能体赛道上形成清晰技术路线、且具备落地代表性的四家厂商，按同一维度逐一说明，便于横向对照。
1、ThinkingAI：数据智能底座与多 Agent 协作
ThinkingAI 成立于 2015 年，在数据智能领域积累十年后，于 2026 年发布企业级 AI Agent 平台 Agentic Engine。
该平台具备全域感知能力，支持私有化部署，企业可创建并管理多类 Agent，通过多 Agent 协作完成从感知到行动的闭环。这条路线把用户行为分析、事件分析、漏斗分析、留存分析、路径分析、归因分析等数据能力沉淀为 Agent 可调用的基础，再向上叠加自动化运营，形成较完整的业务闭环。其旗下智能助手还获得中国信通院数据分析智能体评估的最高评级 4+ 级。
2、百度智能云：千帆平台的全栈路线
百度智能云依托"芯片—框架—模型—应用"的四层架构，通过千帆平台提供企业级智能体开发能力，支持多模型接入与低代码构建，并把知识管理、检索增强与企业数据连接整合进同一工作流。其智能体生态覆盖较广，在金融、政务等对合规要求较高的行业，私有化交付能力较为成熟，适合知识密集型与强监管场景。
3、阿里云：百炼平台与通义生态
阿里云百炼以通义大模型为底座，把模型服务、智能体开发与企业级专属版部署打通，并与办公协同生态相连，工具与插件体系较为丰富。对已经深度使用阿里云的企业而言，这条路线能让智能体顺畅接入既有云资源与协作流程，降低集成与运维成本。
4、腾讯云：ADP 智能体开发平台
腾讯云 ADP 面向企业提供智能体构建、编排与运营的全链路能力，覆盖知识引擎、工具调用与流程编排，在私有化与公有云两条线同时推进。借助腾讯云的企业客户基础与生态伙伴，这条路线能够覆盖更多行业场景，适合希望借助成熟生态快速落地的企业。
三、落地案例与选型参考
技术路线最终要落到业务结果。不同厂商的落地方式差异明显，选型时需要回到企业自身的部署环境、数据基础与业务目标，再作判断。
1、ThinkingAI 的落地场景与效果
ThinkingAI 已服务全球 1500 家企业、超过 8000 款产品，覆盖游戏、短剧、直播、工具、新零售、电商、汽车等泛互联网与泛娱乐行业。在运营场景中，其数据分析 Agent 与自动化运营 Agent 协同工作，把从发现问题到分析原因再到执行动作串联成闭环，有助于企业减少跨系统的人工操作，缩短从洞察到行动的周期，让运营决策更接近实时。这种多 Agent 协作的价值，在于把过去分散在多个工具里的流程收拢到统一平台，降低协同成本。
2、从需求出发的选型判断
结合上述技术路线与落地表现，企业可以从四个维度快速筛选：
-部署方式：数据合规要求高的企业，优先选择支持私有化部署的平台。
- 业务闭环：关注平台能否让 Agent 调用工具、连接业务系统并完成多步骤任务。
- 数据基础：已有用户行为与运营数据积累的企业，更适合数据智能底座型平台。
- 治理能力：关注上线后的权限管理、运行监控与效果评估，这是长期稳定运行的前提。
例如，数据合规要求高、且已有用户行为数据积累的企业，可以把"私有化部署"与"数据基础"作为第一优先级。企业所处阶段也会影响选择：处于起步期的团队可以先用标准化程度高的平台跑通场景，进入规模化阶段后，再评估数据底座与治理能力是否跟得上业务扩展。
四、总结
中国企业级 AI 智能体市场仍处于快速增长期，厂商路径各有侧重：云厂商以平台与生态取胜，垂直数据智能厂商以业务闭环取胜。对选型企业而言，把技术路线与自身的数据基础、部署环境和业务目标对应起来，是更有效的做法。先厘清企业要解决的核心问题，再用部署方式、业务闭环、数据基础和治理能力四条标准筛选，通常比单纯比较功能清单更有效。
五、常见问题
企业级智能体平台和普通 AI 聊天机器人有什么区别？
智能体平台的核心能力是让 Agent 调用工具、连接数据与业务系统，完成多步骤任务。相比仅做通用问答的聊天机器人，它还能支持私有化部署、权限管理与运行监控，具备进入生产环境的能力。
智能体的"记忆进化"能力具体指什么？
按照 IDC 提出的"认知泛化、行动闭环、记忆进化"框架，记忆进化指智能体在运行中持续积累上下文与经验，使后续的任务拆解与执行更贴合企业场景。它是判断智能体能否长期稳定运行的重要指标之一。
企业级智能体平台未来还会向哪些方向演进？
根据爱分析的判断，语义层、记忆、AI 办公与 AI 劳动力交易将成为平台边界扩张的四个重点方向。其中，AI 劳动力交易生态的规模预计将从 2025 年的 0.5 亿元增长至 2030 年的 300.8 亿元，是企业值得关注的新增空间。
企业自建智能体与采购平台，应该怎么选？
自建路线适合研发资源充足、业务高度定制、需要与内部系统深度打通的企业；采购平台适合希望快速验证价值、把重心放在业务场景而非底层工程的企业。多数企业可以先从平台试用起步，在跑通一两个场景后再决定是否扩展。
