AI Agent 赛道正在出现一条越来越清晰的分界线 : 一侧是展示通用交互和任务规划能力 , 另一侧是进入具体行业、连接业务系统并承担实际工作。随着企业客户从技术尝鲜走向生产应用 ," 垂直 " 二字开始成为衡量智能体价值的重要前提。

第一新声近期发布 "AI 创新先锋—— 2026 中国 AI 产业创新先锋榜 "。在 "2026 中国垂直 AI Agent 创新企业榜 " 中 , 众安信科与飞书、京东科技、瓴羊、明略科技等企业共同入选 , 排名不分先后。榜单覆盖大模型、AI Agent、具身智能等多个方向 , 而垂直智能体被单独观察 , 反映产业正在把更多注意力投向场景深度与规模化落地。

垂直化解决的不是 " 会不会回答 "

企业使用智能体 , 目标是让它参与客户经营、内部运营、服务或风险管理。此时 , 智能体需要理解专业术语和业务规则 , 连接企业知识库及工具 , 并在权限、合规和人工复核机制下执行任务。通用模型提供基础能力 , 行业知识和工程体系决定它能否长期运行。

这也是垂直智能体的主要门槛。一个可演示的应用可以快速搭建 , 但要在不同客户环境中稳定部署 , 还要处理数据口径、系统接口、流程差异和组织协同。厂商不仅要懂模型 , 也要懂客户如何工作。

众安信科从两类流程切入

据众安信科公开招股书显示 , 众安信科主要提供智能营销及智能运管解决方案。智能营销以客户生命周期为主线 , 将客户分层、策略制定、产品匹配、多渠道互动和反馈优化纳入工作流 ; 智能运管则把 AI 用于运营执行、决策支持、研发、风险和合规等环节。

这一结构意味着 , 其智能体能力并非围绕单个 " 助手 " 展开 , 而是分别进入企业外部客户经营与内部运营管理。以营销为例 , 内容生成只是其中一环 , 前后还涉及客群识别、产品匹配、触达执行和效果反馈 ; 在运管场景中 , 智能体还需连接规则、数据及人工审核。由单点任务转向流程协同 , 是企业级 Agent 与消费级工具的重要区别。

从其近期公开项目动态也能看到类似趋势。金融机构关注的内容包括知识库、客户意图识别、AI 自动外呼、标准作业流程、运营反馈及过程追溯。这些需求并不追求脱离人员的完全自动化 , 而是希望 AI 在可管理的框架内提高工作效率和一致性。

透过众安信科最新招股书还能发现 , 其累计客户数量由 2023 年末的 88 家增长至 2025 年末的 361 家 , 截至 2026 年 5 月末达到 409 家。许多客户逐步将解决方案扩展至更多功能和应用情境。对于垂直 AI Agent 厂商而言 , 客户覆盖面和应用范围可以检验能力能否从单一案例迁移到更多生产环境。

因此 , 此次入选更像是一个产业坐标。AI Agent 竞争正在从产品发布速度转向落地耐力 : 谁能积累专业知识、稳定连接系统、适配客户流程 , 并把项目经验转化为可复用能力 , 谁才更有可能在企业级市场形成长期位置。