最近讀到了一篇介紹 前線部署工程師（FDE） 的文章，文章描述這類角色如何被派到客戶第一線，直接在真實的資料、流程與限制中，把終端使用者的想法從「概念可行」變成「實際可用」。
看到這樣的描述其實覺得異常熟悉～因為那幾乎就是 EgentHub 顧問在協助企業導入AI前期的日常啊！開個玩笑來說，我們也可以自稱前線部署「提示詞」工程師（FD“P”E）呢！但也是在這樣的對照下，今天想跟讀者們聊聊以下的問題：
如果 FDE 的價值在於「把 AI 做到可用」，那麼可用之後呢？企業是否仍然需要長期依賴這樣的角色？
EgentHub不只是「企業級 AI Agent平台」
身在 AI 產業，近幾年AI Agent的相關產品如雨後春筍般出現，我們常會看到市場上許多 AI Agent平台的介紹，幾乎都圍繞在功能層面：
- 支援哪些模型
- 能不能做到RAG
- 能不能串接資料庫、使用MCP
這些固然重要，但在實際的企業導入現場，我們看到更多的是另一種落差。對第一線員工來說，習慣新工具本就困難，功能的複雜度又提高了使用的門檻，使得AI導入對員工而言往往是「理想很豐滿，現實很骨感」。
對企業而言，只要員工不知道該如何使用，AI 很容易停留在展示階段。
許多企業並非不願意用 AI，而是不知道三件事：該從哪一個流程開始、哪些工作適合交給 AI、以及當結果不如預期時，該如何調整。
也正因如此，EgentHub 從一開始就就沒有選擇「只賣平台」，而是設計完整的企業導入流程，透過顧問服務的方式，讓企業真正成為 「AI能力的擁有者」。
EgentHub 的企業級 AI 導入流程
如果把 EgentHub 的導入方式攤開來看，我們並不是零散服務的組合，而是依循著一條完整的導入路徑，分階段培養企業員工逐步擁有 AI 能力，成為內部 AI 種子，再逐漸擴散形成企業AI文化。
對企業而言，這條路徑大致可以分成四個階段(之後再寫文章介紹)：
- 接觸AI：顧問進場，介紹 AI 的使用，並進行需求訪談釐清企業的真實流程與需求。
- 使用AI：協助建立第一批 AI Agent，走入企業的工作流程，讓企業習慣與AI協作。
- 擁有AI：透過工作坊，將操作與設計能力轉移給企業內部。
- 持續AI：顧問逐步退場，企業形成永續的AI文化，可以自建自用自養Agent。
這個順序是從100+客戶導入經驗，反覆驗證後的結果。因為只有當企業先真的「用過 AI」，後續的能力內化與規模化才有意義。以下我們聚焦在兩個關鍵服務，客觀探討 EgentHub 是企業AI導入最佳選擇的重要原因。
1.需求訪談：貼近用戶的真實使用情境
為什麼企業的AI導入情境特別需要 FDE 的角色呢？
實務上來說，企業的 AI 導入情境有以下四點特性，
- 高度依賴內部資料，AI 模型無法自動適應這些特殊格式與條件
- AI不會單點存在，必須嵌入企業流程才能產生價值
- 不只要做對，還要持續穩定
- 關注Token消耗，成本與效能要被控制
因此，在企業 AI導入初期，EgentHub 的顧問會與第一線使用者進行需求訪談，盤點現行的工作流程，並與實際執行工作的同仁，一步一步把任務從頭走過，釐清操作順序、資料來源、決策節點、交接關係，以及隱藏的例外情境與經驗法則。我們會將原本存在於個人經驗或口耳相傳中的做法，轉化為可被描述與驗證的流程與資料規格，並明確標示哪些環節適合自動化、哪些必須保留人工判斷(HITL)。
許多企業正是在這個階段第一次真正看清自己的流程，發現真正耗時的往往不是執行，而是找資料、對齊規則與處理例外；而這個「看清楚」本身，就已經先為 AI 導入與後續優化創造了可衡量的價值。
實務案例：
曾有一次，在協助企業進行流程訪談時，我們發現某個業務部門在報價前，必須整合來自不同部門的多份資料，而這些資料長期仰賴人工增減計算欄位，並在部門間多次輾轉。
這樣的流程對內部同仁來說早已習以為常，但在被完整攤開後，顯露出真正的瓶頸：資料的處理邏輯相對單純，卻因為在部門之間多次流動，格式錯亂且曠日費時。
後來，我們協助不同部門分別建立對應的 AI Agent。並透過MCP的串接，當某一部門完成資料處理後，Agent 會自動更新到雲端並通知下一位使用者。流程縮短了，資料也第一次被結構化保存下來。這樣的改變並不是因為平台的能力所致，而是因為有人真正站在現場，協助理清流程。
2.兩階段工作坊：讓 AI 能力真正留在企業裡
在與企業實務接觸的過程中，也不乏企業主之前已經導入過其他 AI 平台，後來卻以失敗收場，細問原因才發現，許多 AI 服務商的導入協助，只停留在「給你一個平台」、「教你怎麼操作」。
同仁照著步驟用沒問題，但一旦結果怪怪的、流程想調整，大家其實不知道該從哪裡改起。久了之後，系統看起來很好用，但真正懂的人只有少數幾個，調整與維運就很容易跟不上。
EgentHub 不同的是，我們從一開始就把「教育訓練」當成企業 AI 導入流程的一環，並拆成兩個階段執行，我們的目的很單純：「比起給你魚吃，我們想教你釣魚」。EgentHub不只要提供UI友善，功能完備的 AI Agent平台，也要讓同仁知道，當Agent的產出不如預期時，自己其實是有能力調整的。
初階工作坊：擁有自己的AI Agent
初階工作坊會從最基本的概念與案例談起，讓大家看到 Agent 是怎麼被嵌進既有工作流程。接著，顧問會帶著同仁學習將工作拆解為任務，並介紹 prompt 的設計邏輯、模型選擇，以及RAG 資料的準備。
EgentHub也會提供自己設計的 Prompt Designer 工具，讓一般沒有工程背景的同仁，也能用自然語言對話，學習把自己的工作經驗轉成可調整的提示詞，實際建立自己的Agent。
讓同仁從「使用別人做的 AI Agent」，變成「自建客製化的 AI Agent」。
進階工作坊：維護調整自己的AI Agent
當第一批 AI Agent 真的跑進流程後，問題自然會出現：哪裡不順、哪些例外沒顧到、哪些規則其實只存在於資深同仁的經驗裡，進階工作坊就是在處理這些現實問題。
EgentHub會聚焦在提示詞的測試、除錯與調整，並完整介紹 RAG 原理，以及如何更新自己的知識庫，讓使用者能夠根據問題自行調整自己的Agent，而不用打掉重來。很多企業也是在這個階段才真正感覺到：
AI Agent 不一定要一直靠外部顧問，內部其實是有能力把它養起來的。
我們其實一直在為「顧問退場」做準備
這點聽起來或許有點反直覺，但在 EgentHub，這是我們非常清楚的設計方向。
理想的導入狀態是：
- 初期：顧問陪跑＋工作坊，加速第一批 Agent 落地
- 中期：企業能在平台上自行建立、調整與維運 Agent
- 後期：顧問只在特別複雜或跨系統的情境中介入
當顧問慢慢退到後面，平台能留在企業的日常工作裡，AI 才能真正成為組織的一部分。
EgentHub所期望的，正是把這種原本高度仰賴少數專家的能力，變成企業自己能掌握的AI實力。
平台只是起點，能自己運作才是終點
經過今年的CES 2026，在可預見的未來 AI Agent 終究會成為企業的基礎設施。到真正普及之時，各AI工具之間的差異，不會再是誰的功能清單比較長，而是誰能讓企業安心地把 AI 留下來。
這也是為什麼，我們一直說：
EgentHub 不只是 AI 平台，而是一個陪企業走到「能自己運作」的 AI導入過程。
如果你希望公司的AI導入不只是平台，還想要有完整的導入計畫，EgentHub是你的最佳選擇，點擊查看百工百業AI導入建議。
