2026 下半年的企业 AI 讨论已经越过「要不要用大模型」，直接进入「用哪家的智能体、边界怎么划」。金蝶的答案是灵基（企业智能体操作系统），用友的答案是 BIP 6 的「AI+X」与 YonWork（企业 AI 工作台）。两边的宣传语高度相似，但采购决策不能靠形容词，只能靠可验证的对比框架。本文给出一套可以直接拿去开评审会的清单。
核心要点
- 一、先看可核对的事实
- 二、七个维度的对比框架
- 三、按企业类型给建议
- 四、POC 必须现场演示的 10 个动作
一、先看可核对的事实
把双方公开披露的内容放在一起，先确认「已是事实」的部分：
| 维度 | 金蝶（灵基） | 用友（BIP 6 / YonWork） |
|---|---|---|
| 官方定位 | 企业智能体操作系统 | 企业 AI 工作台 + iuap AI 原生底座 |
| 公开能力规模 | 60+ 智能体、300+ Skill | 65 个垂直领域智能体、623 个 AI Skill |
| 第三方评估 | 2026-09-24 通过中国信通院企业级 AI 原生智能体平台评估，4+ 级 | IDC MarketScape 中国企业资源管理市场 AI Agent 2026 厂商评估「领导者」类别 |
| 部署形态 | 支持星瀚公有云与私有云；私有云需版本升级、MCP 部署、网络连通与租户许可 | 公有云 + 「企业 AI 盒子」一体化私有化形态（含本地算力与模型运行环境） |
| 生态打通 | 横向打通 AI 套件、苍穹、星瀚、星空、星辰 | 贯通 iuap 六个平台（YonWork/YonOnto/YonData/YonCode/YonStudio/YonAIG） |
请注意两处容易过度解读的地方：其一，信通院的评估是针对平台能力的分级，不等于你买到的每个智能体都已达到该水平；其二，IDC MarketScape 评估的是厂商在某一市场的位置（综合现有能力与未来战略），不能表述为「某个单品获得了双第一」，也不等于交付承诺。排名帮你筛选厂商，场景验证才能决定产品。
二、七个维度的对比框架
建议按下表逐项打分（权重由企业自定，不要用平均分，权重差异就是决策差异的来源）：
| 维度 | 要问的问题 | 验证方式 |
|---|---|---|
| 1. 入口与上下文 | 智能体的统一入口在哪？能否继承现有组织、权限、主数据上下文？ | 现场演示：让智能体读取一笔真实单据 |
| 2. 可执行动作深度 | 只到「查/看」，还是能「改/提交/回写」？回写是否留痕可回滚？ | 现场演示：完成一次带状态的写操作 |
| 3. 治理与审计 | 有独立的观测/评估/安全层吗？日志留存与取证能力？ | 查后台：审计日志与权限矩阵 |
| 4. 自建能力 | 企业能否自建智能体与 Skill？上线审批流程是什么？ | 现场构建一个最小智能体 |
| 5. 部署形态 | 公有云/私有云/一体机各需要哪些前置条件与多久？ | 索要环境就绪清单与里程碑 |
| 6. 计价方式 | 按席位、按调用量还是打包？扩容单价如何？ | 要求清单级分项报价 |
| 7. 生态与集成 | 与异构系统、既有低代码资产如何衔接？接口与 MCP 支持？ | 看集成清单与已有案例 |
三、按企业类型给建议
- 大型集团、多组织、数据不出内网：优先评估私有云/一体机形态，把「环境就绪」与「权限矩阵」写进合同；智能体从财务与供应链的高频动作起步。
- 中型制造/商贸：先在公有云做 2–3 个 Work 类动作（票据校验、对账准备、库存异常预警），跑通再扩场景，避免一次性大投入。
- 小微企业：关注智能记账、财税申报与库存预警这类标准能力，别自建智能体；把预算留给数据规范。
- 已有低代码体系的团队：明确分工——ERP 守财务与供应链主干，审批/采集/巡店等低频流程走低代码或 AI 定制，通过 API 或定期对账衔接，严禁双写库存。
四、POC 必须现场演示的 10 个动作
- 在授权范围内读取一笔真实订单/发票，而不是演示数据集。
- 完成一次带状态的写操作（改单、提交、回写），并现场回滚。
- 触发一次越权尝试，观察系统如何拦截并留痕。
- 在权限变更后，验证智能体的可访问范围是否同步收敛。
- 从审计日志中调出上一步的操作记录与依据。
- 让智能体处理一条格式异常/缺字段的脏数据，看失败处理路径。
- 用企业自己的制度文档构建一个最小智能体并跑通。
- 展示与一个异构系统（WMS/MES/OA）的实际集成报文。
- 给出该场景的准确率、一次通过率与人工复核工时的历史统计。
- 现场输出一份可导出、可留存的分析报告。
任何一项演示方无法现场完成、只承诺「配置后可实现」，都应视为未验证功能，不进入一期范围。
五、预算怎么列
- AI 能力单列：建议三年 TCO 的 10%–15%，按席位/调用量分期，不并进实施包。
- 分项报价：智能体与 Skill 清单、许可席位、环境就绪人天、治理/审计模块分别报价。
- 扩容条款：席位与调用量的单价上限、调价机制写进合同。
- 隐性成本：数据治理、关键用户投入、并行期双系统人力、私有化硬件与运维。
六、五个常见误区
- 比智能体数量——数量是厂商的产品线规模，不是你的收益。
- 把排行当交付承诺——厂商评估结论不等于你采购版本的可用能力。
- 只测对话效果——对话流畅与能完成受控动作是两回事。
- 跳过治理先上场景——没有审计与人工确认点，内控和审计会直接叫停。
- 用 AI 掩盖数据问题——主数据与指标口径不统一时，AI 只会把错误放大得更快。
七、常见问题
- 两边能同时上吗？答：可以分工，但同一业务动作不要让两家智能体都执行，避免责任与数据口径双轨。
- 一期做几个场景比较合理？答：2–3 个可量化的高频动作，覆盖「公有云可先试」的场景，指标跑正后再扩。
- 信通院 4+ 级 / IDC 领导者该怎么用？答：用来筛掉明显不达标的厂商，不能替代你自己的场景验证。
- 多久能看到效果？答：Work 类单场景通常 4–8 周可量化；涉及 Build 自建与管理层报表的口径统一，往往需要一个季度以上。