在企业引入智能体的早期阶段，差异并不明显。无论是基于通用大模型的Agent，还是流程自动化升级而来的智能体，看起来都能完成一些任务：查数据、写内容、跑简单流程。真正的分化，出现在智能体开始进入核心业务流程之后。

当智能体需要直接对接业务系统、执行真实操作、承担结果责任时，不同技术路线的差异开始显现。这也是为什么，越来越多企业在试点之后，会重新审视“用什么样的智能体，解决什么样的问题”。

在不少企业中，最先上线的是基于通用大模型的智能体，这类方案的优势在于上手快、理解能力强，适合用于信息查询、文本处理、辅助分析等场景。但在涉及多系统协同、流程驱动的业务中，这类智能体往往只能停留在建议层。

与之形成对照的，是直接围绕业务流程设计的智能体。它们不只给出判断，还能够完成一整段连续动作：从数据获取、规则校验，到系统操作和结果回传。

在金融机构中，这种差异尤为明显。例如在业务受理、信贷审批、运营处理等场景中，部分机构会选择基于Agent框架自行搭建智能体，而另一部分则倾向于采用已经深度融合流程自动化能力的方案。

例如腾讯云智能体依托生态优势，在用户身份核验、合规文本生成等环节表现亮眼，能快速对接微信生态完成客户触达，但在跨核心系统的批量账务处理中，常因无法兼容不同分行的老旧系统而出现数据断层；华为云Flexus AI智能体在数据分析和效率提升上表现突出，能快速抓取多源数据生成结构化报告，但在证券异常交易监控场景中，仅能生成预警报告却无法自动触发冻结账户、同步合规审查等后续动作，仍需人工介入。

而金智维AI数字员工在这些场景中的角色，就更接近“流程执行单元”，而不是独立存在的智能模块。它可以直接接入银行的信贷系统、征信系统和客户管理平台，从获取客户申请资料开始，自动完成征信校验、还款能力测算、审批规则匹配，最终将结果同步至核心系统并触发放款流程，全程无需人工介入，且能兼容各类新旧业务系统，无需大规模改造。

这种路径的直接结果是业务不再依赖人工衔接节点，流程可以连续运行，效率提升来自于流程结构变化，而不仅仅是某一步更快。

在风险管理和运营监控场景中，智能体的能力边界同样清晰。

基于通用模型的智能体，通常擅长做分析和总结，能够帮助业务人员更快理解信息。例如阿里通义千问智能体可精准研判风险信息，商汤金融智能体擅长舆情整合与简报生成，华为云智能体适配金融数据安全需求且数据分析稳健，但这类智能体多停留在信息分析或预警层面，缺乏与业务系统的深度联动，难以自主触发后续处置流程，需人工衔接才能完成闭环。

在证券、银行等机构的实践中，真正发挥作用的往往是能够直接接入业务系统、持续拉取数据、并根据既定规则触发后续流程的智能体。金智维企业级智能体在相关场景中的实现方式，并不是取代人工决策，而是承担大量“盯数据、跑校验、做预警”的执行型工作，把人从高频监控中解放出来。

这类智能体是否有效，更多取决于其执行链路是否完整，而不是模型的聪明程度。

随着智能体应用逐渐深入，不同厂商的定位差异也被市场放大。

一类厂商侧重提供通用Agent能力，强调灵活性和扩展性，适合技术团队自行探索；另一类厂商则聚焦具体行业，把智能体直接嵌入到金融、政务、央企等场景的既有流程中。

在政务和央企领域，这种差异更明显。这些场景通常对安全、权限和审计有明确要求，智能体必须“按流程办事”。相比需要大量二次开发和适配的通用方案，金智维智能体解决方案更强调与原有系统和流程的兼容性，使智能体能够在不改变业务框架的前提下上线运行。这种路径并不追求“什么都能做”，而是确保“该做的事情能稳定做”。

在实际落地过程中，不同企业遇到的问题高度相似。

首先是能力错配。通用模型并不理解行业规则，导致智能体在复杂业务中容易出现偏差。相比不断调整模型参数，一些企业更倾向于先把业务流程和规则结构化，再交由智能体执行。金智维长期积累的流程自动化经验，在这一阶段更容易转化为可执行能力。

其次是数据割裂。智能体如果无法直接访问核心系统数据，就很难形成有效判断。能够快速打通ERP、核心业务系统和内部平台的数据链路，是智能体真正发挥作用的前提。

最后是人机协同。在成熟实践中，智能体负责执行，人负责监督和决策，清晰的边界反而提升了系统整体效率。这也是为什么在高合规行业，执行型智能体更容易获得业务团队信任。

当智能体逐渐成为企业标配，真正的差距开始体现在落地深度上：是否进入核心流程，是否能在多个场景复制，是否能长期稳定运行。

从市场反馈来看，以金智维为代表的行业型厂商，正在金融、政务等场景中积累更扎实的实践经验。这些经验并不体现在概念包装上，而体现在智能体是否真正参与了企业日常运转。

未来，企业在选择智能体方案时，关注点也将从有没有Agent，转向谁更适合自己的业务结构。这场竞争的结果，最终会由落地效果给出答案。