為什麼 95% 企業 AI Agent 導入失敗？

——FDE（駐場工程師）才是真正的落地模式

本文完整解析為何企業 AI Agent 導入失敗，並說明 Palantir 發展出的 FDE（Forward Deployed Engineer）模式，如何解決流程、信任與落地問題。這不是理論探討，而是我們在真實戰場試錯過的經驗。

最近更新：2025 Q4（補充信任建立、持續實驗、人才培養）

如果你正在思考：

  • 買了 AI SaaS 為什麼無法解決企業核心問題
  • AI Agent 落地到底卡在哪裡
  • 為什麼數據正確但現場就是不採納

這一頁是給你的。

目錄

前言：AI Agent 落地的真正障礙

2025 年，一個震撼性的報告出來：95% 企業導入 AI 都失敗。

麻省理工學院 NANDA 研究計畫發布的《生成式 AI 鴻溝：2025 年商業 AI 現況》調查了 150 位企業主管、350 名員工，並分析了 300 個公開部署案例。結論是：絕大多數企業雖然廣泛試用 AI 工具，卻未能獲得實質的商業回報。

但報告裡藏了一個彩蛋：這些企業裡 80% 的員工都在偷偷用自己買的 AI 效率加速。

這說明了什麼？

  1. 企業花大錢建構的 AI Agent 沒人用
  2. 每個員工都在偷偷用 AI

差別在哪？流程知識。員工自己知道流程，所以能用 ChatGPT 提效；企業 AI Agent 不知道流程，所以產出都是垃圾。

AI Agent 的落地不是軟體安裝，而是一場關於「信任」與「流程」的重建。

本文將探討如何透過 FDE 模式、信任建立、持續實驗 來完成這場轉型。

什麼是 FDE 模式？

從 Palantir 到企業現場：FDE 的起源與定義

FDE（Forward Deployed Engineer，前線部署工程師）是 Palantir 首創的模式。

Bob McGrew（前 PayPal 早期工程師、Palantir 早期高管、OpenAI 首席研究官）在 Y Combinator 的 AI 大會上發現，所有 AI 創業公司創始人都對一件事充滿極大興趣：

Palantir 的「前線部署工程師」模式是如何運作的？

Palantir 早期旨在為情報界構建軟體。由於一般人很難直接了解間諜的實際工作流程，他們只能從 Demo 開始，根據客戶回饋不斷調整。

但效果一直很差——直到他們發現：每個客戶需要的產品都有細微但關鍵的不同。

於是 Palantir 轉而構建「高度可定制的平台」，派 FDE 駐紮在現場進行定制化工作。這種定制化工作被視為「產品發現」的過程，而非單純的服務成本。

FDE 模式的本質是「在規模上做不擴展的事情」（doing things that don’t scale at scale）

FDE vs. 傳統 SaaS：為什麼 AI 時代賣的不是「功能」而是「成果」？

FDE 模式 vs 傳統 SaaS

項目 FDE 模式 傳統 SaaS
收費方式 按成果計價 按功能訂閱
團隊配置 Echo（分析）+ Delta（工程） 產品 + 銷售
擴展策略 先深耕再複製 先產品化再推廣
適合場景 2B 高異質性市場 2C 或標準化需求

舉例：如果你的 Marketing Agent 是幫客戶投放廣告——

  • SaaS 賣法：一鍵部署到 FB、IG、YT，每部署 10 個廣告多少錢
  • FDE 賣法：幫客戶找到 100 個 Lead 多少錢

對 CEO 來說，工作效率高不等於賺錢。FDE 直接賣成果，更容易說服甲方。

FDE 團隊的兩大核心角色

Echo Team（嵌入式分析師）：

  • 駐紮在客戶現場，與用戶溝通，發掘關鍵問題
  • 必須擁有深厚的領域知識
  • 同時必須是「叛逆者」——認識到現狀的不足，能實現 10 倍的突破性改變

Delta Team（部署工程師）：

  • 擅長快速編寫代碼並迅速部署解決方案
  • 是原型設計者，解決問題的速度才是最追求的
  • 寫的第一個版本可能需要被丟棄或重寫

Bob 提到，這種 FDE 訓練與新創公司創始人的訓練非常相似——這也是 Palantir 誕生了大量新創公司的原因。

落地挑戰：為什麼你的 AI Agent 總是「水土不服」？

流程是數據的濾光片：沒有領域知識，Data Insight 只是雜訊

講了這麼多 FDE，為什麼說它是 AI 落地的解藥？因為「流程領域知識」才是 AI 落地的關鍵——而這個知識只有駐場FDE可以做到高效萃取。

流程是濾光片

還記得小時候玩的盜版防護嗎？中華職棒二會附一個混淆過的密碼本，你必須用紅色或藍色濾光片才能看到正確的密碼。

企業數據就跟這個密碼本一樣——你需要「流程」這個濾光片，才能解讀出真正的 insight。

我在前物流公司時曾經犯過一個大錯。我分析了 200 多個訂單和運輸數據，閉關兩週，提供幾個看起來很 solid 的 insight。其中一個建議是：將某客戶的配送從一天兩次改成三次，可以減少車輛、增加毛利率。

結果呢？現場主管直接打臉：

「這個客戶的倉庫清晨出貨，我們早上跑完一趟再回去載第二趟。但三配就要中午了，客戶倉庫人員早就下班了。三配實際上不可行。」

如果沒有領域知識，只有企業數據，data insight 超容易做出不貼近現場的建議。

想深入了解「流程濾光片」的概念，請參考 FDE：沒有流程知識，再多數據也是噪音

解決「最後一哩路」的斷層

現在的乙方做 Agent 公司，絕大多數都只要求客戶開放私有數據連接。但這就像是——

新人入職，主管直接給你資料庫 access 權限，然後說：「好了，你可以看資料庫了，剩下工作你知道怎麼做了。」

你能做任何工作嗎？不可能。因為你不知道怎麼看這些數據、裡面代表什麼意思。

這就是現在 AI Agent 落地的最大難題：沒有有效方式提取領域知識。

FDE 的運作心法：在現場鋪設碎石路

鋪設碎石路才能通往高速公路

FDE 在客戶現場的工作，就像在現有產品與用戶需求之間鋪設一條能勉強通行的「碎石路」。

總部的產品和工程團隊的職責，則是觀察和通用化這些碎石路，將最有價值的經驗提煉出來，轉變為一條適用於未來五到十個客戶的「高速公路」，並將其沉澱到核心產品中。

FDE Roadmap

在 2024 全盛時期，我們團隊做到了這樣的流水線：

  1. 流程萃取：我們跟現場制定 SOP
  2. Workaround：如果現場需要跟系統有落差，由數據團隊先用 Google Apps Script + AI 做一個簡單的 workaround
  3. 回饋總部：等到這個 workaround 存活 1-2 個月後，總部技術團隊會把它 implement 進系統

我們團隊很自豪「workaround」這個詞——收到需求後一天上線現場是我們的驕傲。最極端的做法是：「就算明天幫你寫好 code，但是收到需求的今天，我們用人工都幫你扛下來這個問題。」

這流程非常有效率，因為：

  1. 當 workaround 能在現場存活一兩個月，就代表它已經過 MVP 測試，不需要浪費 PM 時間去驗證是否是偽需求
  2. 如果技術團隊忙更高優先級的事情，現場也不著急，反正有 workaround 能動就好
  3. 短期需求用 workaround + Vibe Coding 快速解決，持久需求才上系統

FDE 模式的天敵：Scale

但是，FDE 模式遇到了它的天敵。

2025 年公司客觀條件變化，我們要處理的業務突然擴展到原本的三到五倍，場域也分散到多個地方。FDE 模式遇到巨大挑戰——我們現場的 FDE 再多，也不可能處理這樣的工作量。

經過大量復盤後，我認為當下這套模式並沒有把 FDE 做到完美，還有大量的改進實踐可以實作。

核心教訓：FDE 就是要想辦法把現場知識 update 回產品的 best practice，不然根本不可能 scale。 如果每個客戶都重新造輪子，你就只是在做高級外包，不是 FDE。

我們的問題出在兩個地方：

  1. 回饋回產品的速度很快，但是不夠快到瞬間3~5倍——瞬間擴大太快
  2. 沒有一套彈性化的產品可以快速適配到不同場景——如果瞬間擴大太快，又不及時，手邊也沒有一套像 Palantir 的彈性 AIP 產品做服務

復盤後，我們採用大量 AI Coding（我們稱之為 ATPM 方法論）來進行快速的 deploy customized solution。透過 AI 加速，FDE 可以在現場快速產出 workaround，同時保持足夠的品質回饋到產品。

想了解完整的成功與失敗經驗，請參考 FDE：一個持續下去的實驗

信任機制：有信任，現場才願意執行

數據正確不代表被採納：打破「黑盒子」恐懼

今年我帶我的 FDE 團隊進了一個物流優化專案，客戶是國際級客戶（這家你一定用過）。

第一次會議，我很興奮地用 Claude Code 分析一堆 Excel，30 分鐘內產出十大建議。

結果總經理說：「你的公式給我看一下，我要驗算邏輯。」

我解釋這是 Python 算的，不會有 AI 幻覺亂算的問題。

他回：「我不在意是不是 Python 或是 AI，我在意每一個參數的意義。對我來說，人力配置錯誤就是錢——人太多明天損失一筆，人太少客戶馬上罵。」

「我寧願你用慢的工具，但讓我打開公式一個一個驗算。我要對結論負責任。」

Excel 公式驗算：客戶要求每個參數都可追蹤

成功案例：100 天的站會換取信任

於是我們做了一個巨大的 Google Sheet。

接下來一百天，週一到週日（物流沒有週末休息），每天早上 8:00-9:00 雷打不動線上會議，我全程參加。

我的 FDE 團隊跟管理層、現場團隊討論每一個數據的意義。有現場人員參與，增加很多對數據意義的解釋。更重要的是爭取他們支持——讓他們理解我們追求這些數據的原因，支援判斷下的決策。

這就是「信任」建立的過程。

不只是信任我們 FDE 團隊，而是讓現場信任這個數據。這樣他們才會根據 insight 去「改變行為」。

期間我們用 AI 生出上百個監測指標。國際級客戶也派了好幾組印度物流團隊，用他們的經驗告訴我們該看什麼。

百日後，我們淘汰掉 99%，只留下幾個 key index 去優化營運。結果？現場也願意照著 Key Insight 執行。(很多時候是敷衍，但是這個真的是執行)，所以反應相關財務報表 (P&L 報表) 有超級明顯的改進。

但這 1% 的 key insight，不是「客戶的國際級分析師」產生的，也不是「AI」產生的。是現場、管理層、FDE 團隊這一百天的站會磨出來的。

想了解完整的信任建立故事，請參考 AI 時代，還需要數據分析師嗎？AI 分析 vs 人類決策的關鍵差異

如何評估 FDE 模式是否成功？

要衡量 FDE 是否走在對的路上，有三個關鍵指標：

FDE 成功的三個關鍵指標

1. 成本與利潤率的變化

顧問業成本跟收入呈線性——做一個 Project 要一個人，十個 Project 要十個人。

FDE 理論上第一個 Project 會賠錢，但如果有持續反饋到產品功能上，有了產品的槓桿，5-10 個 Project 就應該要很明顯的成本下降。

如果做了 10 個專案成本還是線性增長，你可能已經淪為外包。

2. 產品有沒有跟 FDE 提供現場意見進化

具體觀察幾個訊號：

  • 回饋頻率：FDE 團隊是否每週固定向產品團隊彙報現場發現？
  • 需求轉化率：FDE 提出的需求，有多少比例被納入產品 roadmap？長期低於 30% 代表脫節
  • 功能複用率：為某個客戶開發的功能，有多少能直接用在下一個客戶？理想是 5-10 個專案後，60-70% 的需求都能用現有功能解決

最怕的情況是：FDE 每次都在「重新造輪子」，產品團隊覺得 FDE 的需求太客製化不值得做，FDE 覺得產品團隊不懂現場。這種內耗一旦形成，FDE 模式就會退化成傳統外包。

3. 客戶價值增長

看的是合約「價值」和專案「數量」是否隨時間明顯成長。

如果你真正解決客戶的問題，經驗上客戶會幫你介紹更多內部的案子。如果這個客戶是行業龍頭，理論上你應該可以輕鬆的根據 ref case 獲得其他行業 tier 2 的專案複製訂單。

反過來說，如果做了半年一年案子數量沒成長，可能代表：一是你沒有真正解決客戶的核心痛點，二是你的成果沒有被客戶高層看見。

矽谷擁抱FDE

Palantir（原始模式的成功案例）

Palantir 自身就是 FDE 模式最成功的例子。FDE 過去多年直接派駐在客戶（如政府、軍隊基地、工廠等）現場，幫助完成軟體部署、流程整合與功能定制，並將現場學到的需求回饋到產品 Foundry 中。

大型 AI 公司：OpenAI、Anthropic、Cohere

這幾家 AI 領頭羊都在積極擴編 FDE 團隊：

  • OpenAI 已明確擴編 FDE 團隊（計劃到 2025 年擴到約 50 人），在 John Deere 等工業客戶中派駐工程師
  • Anthropic 積極擴張與客戶深度合作的工程師隊伍，在金融、製造等客戶導入中已見成效
  • Cohere 在客戶開案的最前線部署工程/技術顧問

這代表一件事：連 AI 模型公司自己都發現，光賣模型 API 是不夠的，必須派人到現場才能真正落地。

諮詢巨頭也在擁抱 FDE 模式

不只是科技公司，傳統諮詢巨頭也在 2025 年報告中明確提倡 FDE 或類似概念：

直接使用 “FDE” 術語的公司：

  • Deloitte（德勤）：2025 年底推出 “Deloitte Forward Deployed Engineering” 服務模式，將 FDE 定義為「以業務問題為導向（Business-issue led）」，強調工程師是 “Client-embedded”（嵌入客戶端）的，與傳統後台開發不同。他們認為 FDE 是解決「AI 轉型複雜度」的關鍵，能打破業務與技術的隔閡。

描述相同概念但用詞不同的公司：

公司 2025 報告使用的術語 具體描述
Gartner Fusion Teams（融合團隊） 業務人員與技術人員混合編組，共同對產品結果負責。本質上就是 FDE 模式的敏捷化版本
BCG Multidisciplinary Squads（跨學科小組） BCG X 強調建立包含數據科學家、工程師和業務專家的「小組」，實現 Build-Operate-Transfer 模式
Bain Agentic AI Deployment Teams 聚焦於 Agentic AI，強調技術團隊不能只做後台支援，必須「前線部署」以管理 AI 代理在實際業務流程中的行為
Accenture Engineering-Business Integration 強調「工程與業務的整合」，技術人員需深入理解人類行為與業務脈絡

當 Deloitte、BCG、Bain、Accenture 這些傳統諮詢巨頭都在講同一件事，代表 FDE 已經不是「矽谷新創的玩法」，而是 AI 時代企業落地的標準配備。

FDE 系列文章索引

核心方法論

相關主題

常見問題 FAQ

Q: FDE 是什麼？

FDE 是 Forward Deployed Engineer（前線部署工程師）的縮寫，由 Palantir 首創。簡單說就是「駐場工程師」——不是坐在總部寫 code，而是派到客戶現場，理解真實業務流程，快速開發客製化解決方案，並將經驗回饋到產品中。

Q: AI Agent 為什麼在企業落不了地？

因為 95% 企業 AI 導入失敗的根本原因不是技術，而是兩件事：(1) 沒有流程知識——AI Agent 就算連上企業資料庫，沒有領域知識這個「濾光片」，產出的 insight 都是雜訊；(2) 缺乏信任——現場人員不相信 AI 的建議，就不會改變行為。這兩個問題都需要「人」在現場解決。

Q: FDE 跟顧問、外包差在哪？

三者的本質差異在於「賣什麼」：外包賣人力（按時計費）、顧問賣建議（寫報告不負責執行）、FDE 賣成果（按成效計價）。更關鍵的是，FDE 的工作會回饋到產品，讓下一個客戶更容易成功；外包和顧問通常只是一次性交付。

Q: 為什麼 AI Agent 落地需要 FDE 模式？

因為 95% 企業 AI 導入失敗的原因不是技術，而是「沒有流程知識」和「缺乏信任」。AI Agent 就算能存取企業資料庫，沒有領域知識這個濾光片，產出的 insight 都是噪音。FDE 駐場才能萃取這些隱性知識。

Q: FDE 團隊需要什麼人才？

兩種角色：Echo Team（嵌入式分析師）需要深厚領域知識但願意挑戰現狀；Delta Team（部署工程師）需要快速原型設計能力，速度比完美更重要。

Q: FDE 模式最大的風險是什麼？

淪為顧問或外包。如果 FDE 在現場構建的解決方案沒有被通用化、回饋到產品，就只是做一次性買賣。需要嚴格的紀律，確保 Echo/Delta 團隊定期 feedback 總部產品團隊。

Q: 如何評估 FDE 模式是否成功？

三個指標：(1) 成本與利潤率是否前期後期有明顯變化；(2) 產品有沒有跟 FDE 意見進化；(3) 客戶價值增長——合約價值和專案數量是否隨時間成長。

Q: 年輕人適合做 FDE 嗎？

非常適合。初階員工對 AI 工具最熟悉，往往最能發揮這些工具的價值。我帶過的 FDE 團隊幾乎沒有資訊工程出身，但都很自然地用 AI 來學習和解決問題。

一句話總結

FDE 不只是一種職位，更是一種思維模式（Mindset）。

它結合了：

  • 現場駐紮：深入理解流程與隱性知識
  • 信任建立：讓數據從「黑盒子」變成可被採納的決策依據
  • 持續實驗：碎石路 → 高速公路的產品化迭代
  • 人才培養：與 AI 共舞的全端視野

這不是理論探討，而是我們在真實戰場試錯過的經驗。數據和邏輯都在這裡，你可以拿去改進。

👉 想知道您的企業適合哪種 FDE 配置？歡迎 LinkedIn 聯繫我，一起聊聊。

關於作者：

Wisely Chen，NeuroBrain Dynamics Inc. 研發長，20+ 年 IT 產業經驗。曾任 Google 雲端顧問、永聯物流 VP of Data&AI、艾立運能數據長。專注於企業 AI 轉型與 Agent 導入的實戰經驗分享。

相關連結：