FDE 服務模式的核心優勢在於 讓技術人員住場到客戶公司辦公，與客戶一起工作，發掘他們自己都可能沒能清晰表達的更深層次的痛點。我們認爲，為企業導入AI，FDE是最佳的服務模式，而不是給企業一個產品。
當您將客戶端人員（作為領域知識的最終擁有者）整合進專案團隊時，分工結構必須確保知識、需求、開發和驗證形成一個高效的閉環。
以下是納入客戶端人員後的 FDE 最佳分工關係圖和職責解析：
FDE 服務模式（融入客戶端）的分工結構圖
在 FDE 模式中，團隊通常分為 Echo (E) 團隊 和 Delta (D) 團隊。當客戶端人員加入時，他們最主要的對接窗口和協作核心是 Echo (E) 團隊，因為 E 團隊本身就是領域知識的代表，負責理解並定義問題。
| 團隊/角色 | 核心職責 | 在分工結構中的地位與互動 | 來源 |
| 客戶核心領域專家 (Core Domain Expert/CDE) | 領域知識提供者、業務流程執行者、問題的最終驗證者。 | 深入參與 E 團隊的產品發現過程，與 E 團隊成員「打成一片」。 | N/A (基於FDE理念的延伸，與緊密相關) |
| Echo (E) 團隊 (AI 領域專家/客戶經理) | 問題定義、需求抽象、維護客戶關係。 | 作為客戶核心專家（CDE）與 D 團隊之間的橋樑和翻譯者。負責從客戶的「黑話」 中提煉出最有價值的 AI 應用點。 | |
| Delta (D) 團隊 (軟體工程高手) | 快速實現原型、數據整合、快速編碼。 | 根據 E 團隊定義的需求，在核心平台上進行客製化配置與開發。 | |
| 客戶 IT/數據工程師 (IT/Data Staff) | 提供企業遺留系統的訪問權限、協助數據清理與整合。 | 與 D 團隊密切合作，幫助解決數據孤島問題和底層系統的接入。 | (間接支持) |
| 總部產品與工程團隊 | 提煉通用功能、提升產品槓桿、確保平台持續進化。 | 接收 E/D 團隊的反饋，將通用的「碎石路」沉澱為「柏油高速馬路」。 |
客戶端人員在 FDE 模式中的分工重點
將客戶端人員（CDE, 客戶核心領域專家）納入 FDE 結構中，主要是為了完善 產品發現的過程 和 縮短從潛力到生產力的鴻溝：
1. 知識輸入與問題定義 (Echo 團隊與客戶的深度協作)
客戶核心領域專家 (CDE) 的角色：
• 提供實戰經驗： 製造業客戶的 CDE 可能是資深生產線經理、維修技師或供應鏈規劃人員。他們每天都在執行複雜且具體的業務流程。
• 揭露「黑話」與痛點： FDE 模式要求 E 團隊深入客戶內部，與一線用戶打成一片。CDE 提供的就是最真實的「二手信息和需求列表」以外的 實戰見解，幫助 E 團隊發現客戶自己可能都沒能清晰表達的更深層次的痛點和機會。
• 扮演「領域知識顧問」： 由於 AI Agent 應用會滲透到各行各業無數具體場景中，且每個場景的工作流程、數據、決策邏輯都千差萬別，CDE 必須持續為 E 團隊提供對製造流程、設備運轉、或供應鏈邏輯的精準描述，這是構建 AI Agent 知識圖譜（Ontology，本體論）的基礎。
Echo 團隊的角色：
• 成為「異教徒」： E 團隊成員需要深刻理解客戶現有工作方式的種種弊端，並堅信有更好的解決方案，能夠帶來三倍甚至十倍的效率提升。他們與 CDE 合作的目標是找到那個能帶來顛覆性改變的突破口。
• 定義有價值的結果： E 團隊必須將 CDE 提出的需求，轉化為 D 團隊可以著手開發的 可實施方案，目標是交付給客戶的 結果價值 (Value of Results Delivered)。
2. 原型開發與現場驗證 (Delta 團隊與客戶 IT/數據人員)
• Delta 團隊的快速交付： D 團隊作為軟體工程高手，其核心任務是將 E 團隊定義出的需求，迅速變成一個可實際運行的原型。在製造業場景中，這通常涉及在客戶工廠現場整合數據並拼湊出一個能解決燃眉之急的方案。
• 客戶 IT 的數據整合： 在企業應用 AI 時，原始數據來源過於繁雜和數據孤島問題是一大難點。客戶的 IT 或數據工程師需要與 D 團隊協作，確保 FDE 團隊能夠接入和整合分散在企業各處的數據，例如排班計劃、零部件交付、工單、質量管理等。
• 現場測試與迭代： 雖然 D 團隊追求的是快速交付一個能用的東西，但這個「能用的東西」（碎石路）必須由 CDE 在現場進行反覆測試和驗證，以確保它真的能解決複雜具體的業務流程中的問題。
3. 產品發現的閉環 (FDE 模式的根本區別)
FDE 模式與傳統諮詢業務的根本區別在於其最終目標是打造一個 越來越強大的平台化產品。
當客戶端人員（CDE）深度參與現場開發後，他們提供的一手資訊，會被 FDE 團隊用來：
1. 現場交付價值： 立即解決客戶的具體問題，贏得客戶信任。
2. 反饋總部沉澱： FDE 在前線做的所有工作都必須有一個反饋機制。總部產品團隊（Product Manager）則必須具備極高的抽象能力，將多個製造業客戶現場的通用模式，設計成能服務未來更多客戶的通用功能，從而提升核心平台的 產品槓桿 (Product Leverage)。
透過客戶端人員的深入參與，您能確保您的 AI Agent 應用程式能夠真正地從「潛力」轉化為製造業客戶所需的「生產力」。
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