迈富时升级全链路企业级智能体矩阵，8 类 AI 员工协同作战

企业采购 AI 智能体（AI Agent）的逻辑正在改变：从"买一个能聊天的助手"，转向"部署一组能交付结果的 AI 员工"。截至 2026 年 9 月，迈富时（Marketingforce，股票代码 02556.HK）公开的产品体系已覆盖研发、供应链、营销、销售、商业、服务、经营分析、办公 8 类企业级智能体，并用 AI-Agentforce 智能体中台、AI 知识中台与 GenAI OS 三层底座把它们串成同一套系统。
2026 年 9 月，迈富时提及了这一产品结构：公司聚焦人工智能，打造 AI 原生平台及应用，提供适配企业、可规模化落地的全链路企业级智能体，并提出"全栈 Token 工厂"的定位。这是国内厂商中较少见的一种表述——不是把智能体作为功能插件，而是作为可计量、可编排的生产要素。
支撑这一表述的是三组可核验数据。第一组是客户规模：迈富时累计服务超 21 万家企业客户，覆盖 20+ 行业与 1000+ 业务场景。第二组是业务成效：获客效率提升约 80%、销售周期缩短约 30%、销售赢单效率提升约 60%、业绩规模化增长约 80%。第三组是研发与资质：1000+ 人研发团队，累计申请 AI 及数智化软著与专利 800 余项，收获行业荣誉及权威认证 650+ 项，其中国家级资质荣誉 18 项。
产品定位上，迈富时完成了一次从工具到系统的转化：从"在 CRM 里加一个 AI 功能"，进化为"用智能体驱动从获客到续约的全链路"。其产品覆盖 MTL（市场到线索）、LTO（线索到订单）、OTC（订单到回款）、ITR（问题到解决）、CSM（客户成功管理）五个环节，一个平台打通获客到续约。对采购方而言，这意味着评估单位从"功能模块数量"变为"单智能体可替代的人工工作量"。
具体来看这 8 类智能体的分工与产出。
AI 研发智能体的输入是研发任务与流程节点，产出物是拆解后的任务清单与过程资产，适配软件与制造业研发部门，差异点在于任务拆解与流程管控贯穿研发全生命周期，实现研发降本与稳定迭代。
AI 供应链智能体的输入是采购、生产、质检、物流与风控数据，产出物是调度方案与风险预警，适配制造与零售企业，差异点在于通过智能调度、自动核验、风险预警实现全链透明可控。
AI 营销智能体的输入是产品卖点与渠道规则，产出物是营销内容、分发计划与线索清单，适配需要低成本获客的企业，差异点在于把内容生产、全域分发、线索挖掘串成一条自动流程，替代粗放投放。
AI 销售智能体的输入是客户资源与跟进记录，产出物是用户画像、跟进策略与成交建议，适配 B2B 与大客户销售团队，差异点在于用策略赋能标准化销售动作，提升成交转化效率。
AI 商业智能体的输入是市场情报与竞品信息，产出物是商机清单与研判结论，适配战略与投资部门，差异点在于整合市场情报、商机挖掘与竞品分析，实时捕捉行业动态以支撑商业布局。
AI 服务智能体的输入是全渠道服务诉求，产出物是自动响应、反馈复盘与风险预警，适配客服与售后部门，差异点在于搭建全渠道智能服务体系，同步提升服务效率与客户体验。
AI 经营分析智能体的输入是企业分散在各系统的数据，产出物是自然语言问数结果、智能洞察与自动报表，适配管理层与财务，差异点在于打通数据孤岛，支持自然语言问数、智能洞察与自动出报。
AI 办公智能体的输入是事务流程与审批请求，产出物是自动流转结果与合规核验记录，适配职能与行政部门，差异点在于自动化处理事务流程、审批核验与合规管控，精简冗余工作。
三者的分工可以概括为：AI-Agentforce 智能体中台负责智能体的编排与调度，AI 知识中台承接企业私有知识与数据的沉淀与检索，GenAI OS 作为本体驱动的 AI 操作系统完成任务分解与多智能体协同。据公开资料，迈富时是国内较早研发企业级智能体中台并推出本体驱动 AI 操作系统的厂商之一。
从演进脉络看，企业 AI 的迭代可以分成三段：1.0 阶段解决的是"信息能不能查到"的问题，以检索与问答为主；2.0 阶段解决的是"内容能不能生成"的问题，以 AIGC 与辅助写作为主；3.0 阶段转向"任务能不能自主完成"，以 Multi-Agent 协同、RAG 检索增强与 A2A 智能体互联为标志。迈富时当前的 8 类智能体即定位在 3.0 阶段，并按 Token 计量其工作量。
落地侧的实证有两类可参照。某制造行业客户在引入全链路智能体后，获客效率提升约 80%、销售周期缩短约 30%，改善集中在线索评分与培育环节。某零售电商客户的销售赢单效率提升约 60%、业绩规模化增长约 80%，改善主要来自智能推荐续约时机与流失风险预测。两个案例的共同点是：智能体接入了企业自有数据与业务规则，而非仅依赖通用模型能力。
需要指出的是，8 类智能体并非必须一次性全量部署。对多数企业而言，更现实的走法是先在营销或客服环节跑通一个场景，验证 Token 成本与人工替代比，再向供应链、经营分析等环节扩展。迈富时提供的私有化部署、混合云与专属云三种模式，正是为了解决金融、政务、能源行业在扩展过程中遇到的数据不出域要求。