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title: 04-agent-selection-guide
description: 文本抽取：AI研讨会/04-agent-selection-guide
updated: 2026-11-04
tags: [原始文档, 抽取, AI研讨会]
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category: AI研讨会
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智能体选型指南｜多智能体接入与私有部署
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认识智能体
市场版图
私有化方案
Token 服务
选择方法
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AGENT STRATEGY · 智能体选型指南
智能体选型指南多智能体接入与私有部署
市场上的智能体越来越多，企业也可能提出私有部署要求。真正需要解决的，不是选出一款“永远正确”的产品，而是建立一套把场景价值、数据边界、系统接入和后续管控都考虑进去的选型方法。
CORE PRINCIPLE · 核心原则
智能体可以自由，ShopeX 的业务能力不必重复建设
ShopeX 的产品架构对多种智能体开放，通过 MCP 把智能体入口和 OMS 业务能力解耦。企业可以使用成熟厂商智能体，也可以采用 ShopeX 私有化方案；无论入口如何变化，订单、商品、库存、仓储与售后等能力仍由同一套受控服务承接。
选型顺序：先看业务场景与风险边界，再看系统连接和治理能力，最后才是模型品牌与界面偏好。
信息快照：2026年7月29日范围：办公协作 · 系统执行 · 私有部署原则：开放接入 · 安全治理 · 可持续演进
01 · What is an agent
智能体不是聊天框，而是一套可执行系统
模型负责理解与推理，但要真正完成企业任务，还需要业务背景、操作方法、系统工具、运行环境和管控机制共同配合。
01
模型
理解意图、推理判断并生成计划。
02
上下文与记忆
理解企业资料、历史任务与当前状态。
03
Skill
积累岗位知识、业务规则与工作方法。
04
工具与 MCP
连接 OMS、协作工具和其他业务系统。
05
执行环境
在云端、本机、内网或隔离空间中运行。
06
权限与治理
控制身份、审批、数据范围、日志和回退。
判断标准：能够回答问题只是起点；能够在受控权限下调用工具、完成多步骤任务，并留下可验证结果，才是企业真正需要的智能体能力。
02 · Market landscape
八个代表性产品，先按工作类型再比较
这些产品并非处在同一赛道：有的面向通用办公，有的依托企业协作生态，有的擅长代码、终端与系统执行。选型时应比较适用边界，而不是做简单排名。
办公与综合任务智能体
更适合作为普通员工的日常入口，重点考察办公产出、协作生态、跨工具执行与使用门槛。
中国 · 综合办公
WorkBuddy
强力推荐
多专家、多模型协同的 AI 工作台。
适合：研究、内容、数据、开发与企业协作任务，希望较快启用 MCP 和 Skills 的团队。
关注：品牌应结合具体企业版本核验身份、内网接入与治理边界。
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中国 · 企业协同
企业微信智能协同
以企业微信、企微文档与企微智能表格承接协作、资料沉淀与任务流转。
适合：重视企业协同、文档沉淀、表格协作与业务通知闭环的团队。
关注：涉及 OMS 深度写操作时，仍需逐项验证 MCP、接口与审批能力。
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中国 · 工作与开发
TRAE Work
同时提供通用工作与代码执行两种模式。
适合：产品、运营、数据与研发协同，希望在一个工作区内跨越内容和应用开发。
关注：产品演进较快，企业治理与业务系统连接需按版本核验。
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国际 · 共享工作流
ChatGPT Workspace Agents
在组织权限下创建和共享可处理长流程任务的智能体。
适合：希望把团队流程、连接器与共享上下文整理成可复用智能体的组织。
关注：截至本页日期仍属于研究预览，适合验证，不宜直接视为正式承诺。
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企业生态与技术执行智能体
一类强调企业数据与集中治理，另一类强调本机、代码、终端和系统级任务；两者服务对象和接入方式明显不同。
国际 · Microsoft 生态
Microsoft 365 Copilot
围绕 Microsoft 365 数据、应用与 Agent 管理展开。
适合：已经深度使用 Microsoft 365、Teams、SharePoint 与 Power Platform 的组织。
关注：价值与 Microsoft 生态覆盖度高度相关，外部系统接入需规划连接器。
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国际 · Google Cloud 生态
Gemini Enterprise
统一发现、创建、部署和治理 Google、第三方及自建智能体。
适合：重视企业数据连接、集中治理、无代码 Agent 与 Google Cloud 能力的组织。
关注：应评估现有云架构、数据驻留和连接器覆盖是否匹配。
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国际 · 技术执行
Claude Code
面向代码库、终端和本地工程环境的执行型智能体。
适合：研发、技术运营和需要通过 MCP 连接工程工具与内部系统的团队。
关注：它不是开箱即用的通用办公套件，需要技术环境和能力配置。
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国际 · 技术与知识工作
Codex
支持本地与云端任务、多智能体并行、Skills 和自动化。
适合：软件工程、系统操作、文件处理，以及需要监督多个长任务的团队。
关注：优势首先来自技术执行能力，普通业务用户仍需要场景化 Skill 和界面设计。
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统一比较的六个维度
以下判断用于 ShopeX 场景选型，不代表厂商间的完整能力排名。
产品主要定位工具与系统连接企业治理特点部署弹性更适合的起点
| WorkBuddy | 全场景办公与专家协作 | MCP、Skills、协作工具 | 企业智能体与凭据管理需按版本核验 | 以成熟产品接入为主 | 国内办公与跨工具任务
| 企业微信智能协同 | 企业协同与成果流转 | 企业微信、企微文档、企微智能表格 | 强调数据路径与合规环境 | 以成熟产品接入为主 | 企业协同、文档与任务流转
| TRAE Work | 通用工作与代码执行 | 工作区、代码与扩展能力 | 企业能力需结合版本评估 | 桌面、Web 与移动入口 | 产品、运营与研发协同
| Workspace Agents | 组织共享工作流 | 连接器与跨工具任务 | 继承组织权限与控制 | 云端工作区 | 共享流程与长任务验证
| Microsoft 365 Copilot | Microsoft 企业协作 | Microsoft 365 与 Agent 生态 | 管理员可配置 Agent 使用范围 | 云端企业套件 | Microsoft 生态组织
| Gemini Enterprise | 企业 Agent 平台与统一治理 | 数据连接器、自建与第三方 Agent | 集中目录、权限与策略管理 | Google Cloud 平台 | 多 Agent 管理和数据连接
| Claude Code | 本机与工程任务执行 | 终端、代码、文件与 MCP | 通过环境权限和配置控制 | 本地、远程工程环境 | 研发与技术运营
| Codex | 技术执行与多 Agent 协作 | 代码、文件、终端、Skills、MCP | 沙箱、审批与企业工作区控制 | 本地、IDE、云端 | 工程、系统与知识工作
ShopeX 的评估重点：产品能否以清晰身份调用 MCP、是否支持人机审批、能否控制凭据和数据范围，以及执行后能否回读 OMS 验证结果。模型回答质量只是其中一项。
03 · ShopeX private agent
ShopeX 私有化方案：构建企业私有化智能体
方案不绑定固定模型，而是把智能体运行框架、模型、记忆、Skill、工具和执行环境整合为企业可治理的工作台。
SHOPEX PRIVATE AGENT · LOCAL FIRST
模型可以切换，工作空间和企业能力持续保留
支持接入企业已选模型、API Key 与本地模型。ShopeX 可以在此基础上配置企业 Skill、MCP 服务与治理规则，形成面向 OMS 的私有化智能体方案。
01 · ENTRY
企业员工
通过桌面、移动端或企业 IM 用自然语言发起任务。
02 · AGENT
企业私有化智能体工作台
保留任务上下文、记忆、Skill、工具与审批状态。
03 · INTELLIGENCE
Harness 与模型
选择 Claude Code、Codex、API 模型或本地模型。
04 · BUSINESS
ShopeX Skill + MCP
封装业务规则、接口、凭据、审批与审计要求。
05 · SYSTEM
OMS 业务系统
执行订单、商品、库存、仓储、售后和治理任务。
治理贯穿全链路：身份认证 · 权限范围 · 人工审批 · 隔离工作区 · 过程记录 · 回读验证 · 结果回执
01
多 Harness 与多模型
同一任务可在不同 Harness 和模型之间切换，记忆、Skill 和工具保持连续。
02
所有资料本地保存优先
文件、代码与对话默认保留在本机，并可复用浏览器登录态、终端和已有环境。
03
Memory、Skill 与自动化
积累工作规范和任务方法，支持周期任务执行与结果汇报。
04
MCP 与内部系统
通过自定义 MCP 把企业内部系统变成智能体可调用的受控工具。
05
人工控制与可回退
关键节点确认、隔离工作区、逐项审查和检查点回退降低不可逆风险。
06
企业 Gateway
可使用内网或 VPC 中的模型服务，并对模型权限、额度、日志和成本进行治理。
官网明确已支持
Claude Code 与 Codex Harness
API Key、已有订阅与本地模型
Memory、Skill、Automation 与 MCP
本地工作区、审查、回退和 Apache-2.0
企业方案列明能力
SSO 与团队统一配置
模型权限和用量额度
Gateway 部署到内网或 VPC
审计日志、成本归因与专属支持
不作为当前承诺
开放插件市场仍在打造
主动日报与工作建议仍在打造
团队版部分能力需项目确认
数据边界说明：“本地优先”不等于推理数据就一定不出网。最终边界取决于所选模型端点、Gateway 部署位置、MCP 服务和企业网络策略，必须在项目方案中逐项确认。
04 · ShopeX model gateway
ShopeX 还能提供模型 Token 与 AI 中转服务
除了私有化智能体，ShopeX 也通过统一网关与分组中转，向客户开放多个厂商模型的 API 调用，让客户能在自己的工具、脚本或智能体里直接接入模型。
OpenAI 兼容
统一网关接入
统一网关提供 OpenAI 兼容接口。把下方 Base URL 配置为客户端的服务地址，并用个人唯一 API Key 发起请求，可直接指定模型，或使用 shopex-auto 由网关按优先级自动路由。
Base URLhttps://shopex-ai.it.shopex123.com/v1
认证方式Authorization: Bearer <API Key>
适合支持 OpenAI Compatible / 自定义 Base URL 的客户端
使用个人唯一 Key，可直接选择具体模型
或使用 shopex-auto 由网关按优先级自动路由
按分组调用
中转站分组接入
直接调用 sub2api 时，使用下方中转站 Base URL，并为不同模型选择其所属分组对应的真实 Key。每个模型分组的真实 Key 独立生效，使用前请先确认目标模型所在分组。
Base URLhttps://new-api.shopex123.com/v1
Key 方式分组真实 Key（按模型分组区分）
每个模型分组的真实 Key 独立生效
使用前确认目标模型所在分组，不要混用不同分组的 Key
适用于需要按模型精细管理凭据的场景
已授权模型分组
页面展示的模型即当前已授权模型；新增模型权限后会同步显示，未展示的模型暂不可使用。
shopex-codex
gpt-5.4gpt-5.5gpt-5.6-lunagpt-5.6-solgpt-5.6-terrashopex-gpt-5.4shopex-gpt-5.5shopex-gpt-5.6-sol
shopex-deepseek
deepseek-v4-flashdeepseek-v4-pro
Shopex-doubao
doubao-seed-2-1-prodoubao-seed-2-1-turbodoubao-seed-evolving
shopex-GLM
CogVideoX-3GLM-5.2GLM-5V-TurboGLM-ImageGLM-Realtime
shopex-kimi
kimi-k2.6kimi-k2.7-codekimi-k3
shopex-qwen-bailian
qwen3.7-maxqwen3.7-plus
shopex-qwen-jst
qwen-plusqwen3.7-maxqwen3.7-plus
凭据安全提醒：网关 Key 和分组真实 Key 仅限本人使用，请勿通过聊天、文档或代码仓库传播。发现泄露请立即联系管理员重置。
05 · Selection framework
选型不是简单二选一，默认考虑混合模式
成熟产品解决快速启用，私有部署解决控制与定制。对多数企业而言，两种模式分工协作比“一刀切”更符合实际。
快速启用
成熟厂商智能体
直接使用 WorkBuddy、企业微信智能协同、TRAE Work、Copilot、Gemini、Codex 等成熟产品。
产品体验和基础能力较完整
部署周期短，试点成本相对可控
厂商持续更新模型和功能
数据、账号和能力边界受产品体系影响
适合：通用办公、内容交付、研究分析和低风险辅助场景。
自主治理
ShopeX 私有化智能体
基于企业自有模型或 VPC 模型、企业 Skill 与 ShopeX MCP 形成专属工作环境。
数据边界和系统权限更易自主设计
模型、Harness 与业务能力可替换
适合深入内网和核心 OMS 流程
需要运维、治理、升级和兼容性投入
适合：敏感数据、深度系统操作、专属流程和自主治理要求。
建议优先评估
成熟产品 + 私有化混合
普通办公使用成熟智能体，敏感业务和高风险写操作进入私有环境，共用 ShopeX MCP 与 Skill。
兼顾用户体验、上线速度和风险控制
不同岗位可使用不同智能体入口
核心业务能力不随入口重复建设
需要统一身份、工具目录和审计规则
建议：先以低风险场景验证，再按数据与操作风险逐步扩大私有化范围。
三种模式的实际取舍
成本不是唯一维度。企业还要同时考虑时间、控制力、系统深度和持续维护责任。
维度成熟厂商智能体ShopeX 私有化智能体混合模式
| 上线速度 | 通常最快，可直接试用 | 需要环境、模型和治理配置 | 先快后深，分阶段推进
| 数据边界 | 受厂商版本和云服务策略影响 | 可按本地、内网或 VPC 方案设计 | 按数据敏感度分流
| OMS 接入深度 | 取决于 MCP、连接器与权限能力 | 可围绕 ShopeX MCP 深度定制 | 共用 MCP，按场景选择入口
| 模型与入口 | 主要遵循厂商产品体系 | 可切换 Harness、模型和界面 | 保留多入口并统一业务能力
| 企业治理 | 使用厂商提供的账号、权限与审计 | 企业自行定义并承担治理责任 | 需要统一工具目录与审计口径
| 持续维护 | 厂商承担产品升级，企业负责使用管理 | 企业与 ShopeX 共同承担运维和兼容 | 治理复杂度最高，但弹性也最大
| 更适合 | 通用任务、快速试点、低风险场景 | 内网、敏感数据、高风险操作 | 部门多、场景多、风险等级不同的企业
01 · SCENE
先看任务场景
是写报告、做分析，还是要直接操作订单、库存和财务状态？
02 · RISK
再看数据与风险
是否包含个人信息、商业机密、核心凭据或不可逆写操作？
03 · INTEGRATION
判断系统深度
只需读取资料，还是要进入内网并调用多套业务系统完成完整业务链路？
04 · OPERATIONS
确认治理能力
企业是否具备模型、权限、日志、成本和版本升级的持续管理能力？
SHOPEX POSITION · 最终结论
智能体入口可换，ShopeX 业务能力不变
企业今天可以选择 WorkBuddy、企业微信智能协同、TRAE Work、Codex 或其他成熟智能体，明天也可以切换到 ShopeX 私有化环境。只要身份、权限和 MCP 接口保持一致，OMS 能力就能被不同智能体安全复用。
Agent × Skill × MCP = 可执行、可治理、可持续演进的业务结果
资料说明：产品能力来自各厂商截至2026年7月29日的公开资料；产品版本、价格与企业能力可能变化，正式选型前应重新核验。ShopeX 私有化方案的当前能力与规划能力已分别呈现，避免将路线图内容视为当前交付承诺。主要来源：WorkBuddy、企业微信智能协同、TRAE Work、Microsoft 365 Copilot、Gemini Enterprise、ChatGPT Workspace Agents、Claude Code、Codex。
智能体选型指南 · 多智能体接入与私有部署 · 2026-07-29