Key Findings
  • OpenAI 於 2026 年 2 月 5 日正式發布 Frontier 企業平台，標誌著 AI 產品形態從「對話助理」向「AI Agent 即服務」（Agent-as-a-Service）的根本性跨越——企業首次能以統一平台建構、部署、管理與治理大規模 AI Agent 工作力[1]
  • Frontier 的五層架構——語義層（Semantic Layer）、Agent 身分與存取管理（Agent IAM）、沙箱執行環境、協調引擎（Coordination Engine）與記憶學習系統——構成了業界首個完整的企業級 Agent 技術棧[8]
  • OpenAI 同步宣布 Frontier Alliances 計畫，與 McKinsey、BCG、Accenture、Capgemini 四大顧問巨頭建立多年期戰略合作，並派駐 Forward Deployed Engineers 至客戶端，開創「AI 原廠＋顧問」的混合交付模式[2][4]
  • Frontier 對傳統 SaaS 產業構成結構性威脅——發布當日 SaaS 類股平均下跌 14%，Forrester 預測到 2027 年將有 30% 的企業軟體功能被 AI Agent 取代[3][10]

一、Frontier 是什麼？為何它改變了遊戲規則

2026 年 2 月 5 日，OpenAI 在舊金山總部舉行的企業產品發布會上正式推出 Frontier——一個專為企業設計的 AI Agent 平台[1]。這不是 ChatGPT Enterprise 的升級版，而是一個完全不同維度的產品。如果說 ChatGPT Enterprise 是讓每位員工擁有一個「AI 聊天夥伴」，那麼 Frontier 則是讓企業擁有一支「AI 數位工作力」——能夠自主執行跨系統任務、具備身分與權限管理、並在組織內部協同運作的 Agent 群體。

要理解 Frontier 的革命性，需要先回顧過去兩年企業 AI 導入的核心瓶頸。自 2024 年以來，企業導入生成式 AI 的主流模式是「對話式助理」——無論是 ChatGPT Enterprise、Microsoft Copilot 還是 Google Gemini for Workspace，本質上都是在既有工作流程中嵌入一個「問答介面」。員工必須主動提問、等待回答、再手動將結果搬移至目標系統。這種模式的效率瓶頸在於：AI 只是「被動回應者」，它無法主動發起任務、無法操作企業內部系統、更無法在多個系統之間自主編排複雜的工作流。

Frontier 的核心轉變是將 AI 從「對話夥伴」重新定義為「AI 同事」（AI Coworker）[1]。一個 Frontier Agent 可以被授予特定的角色與權限，連接至企業的 CRM、ERP、HRIS 等核心系統，並根據預定義的觸發條件或自主判斷來執行端對端的業務流程。例如，一個「應收帳款 Agent」可以每日自動掃描逾期發票、依據客戶信用評級決定催收策略、草擬催款信件、提交主管審核、並在獲得批准後自動發送——這一系列動作橫跨財務系統、郵件系統與審批流程，無需人類在每個節點手動介入。

OpenAI CEO Sam Altman 在發布會上直言：「Frontier 不是軟體工具，而是基礎設施。我們的目標是讓企業像管理人類員工一樣管理 AI Agent——指派任務、賦予權限、追蹤績效、確保合規。」[3]這段話精準地勾勒出 Frontier 的定位：它不是取代某一個 SaaS 產品，而是在企業軟體堆疊中新增一個「Agent 管理層」，從根本上改變企業與軟體互動的方式。

Gartner 在 2025 年底的預測報告中已指出，到 2026 年將有 40% 的企業應用內建任務型 AI Agent[5]。Frontier 的發布，正是對這一趨勢的產品化回應——它提供了從 Agent 建構、部署到治理的完整生命週期平台，填補了企業從「AI 實驗」跨向「AI 規模化營運」之間的關鍵基礎設施空白。

二、核心架構剖析

Frontier 的技術架構由五個核心層級組成，每一層解決企業 Agent 部署的一個關鍵挑戰[8][9]。以下逐層解析。

2.1 語義層（Semantic Layer）

語義層是 Frontier 架構的基底。它的功能是在企業既有的資料來源（資料庫、API、文件庫、SaaS 應用）之上建立一個統一的語義抽象。Agent 不需要知道「營收數據」存放在 SAP 的哪張表、透過哪個 API 端點存取、欄位名稱為何——語義層將這些技術細節封裝為 Agent 可理解的自然語言概念。

具體而言，語義層提供三項核心能力。語義映射：將企業的技術資產（表格、API、文件）映射為業務概念（「客戶」「訂單」「營收」），Agent 以業務語言而非 SQL 來操作資料。權限繼承：語義層與企業的 RBAC（角色型存取控制）系統整合，確保 Agent 只能存取其被授權的資料範圍。資料血緣追蹤：每一筆 Agent 存取的資料都記錄完整的來源路徑，滿足稽核與合規需求。

語義層的設計解決了企業 AI 導入最常見的障礙之一：資料碎片化。一家典型的中大型企業可能同時使用數十個 SaaS 系統，數據散落在各處。過去要讓 AI 存取這些數據，需要逐一建構資料管道（data pipeline），工程成本極高。Frontier 的語義層將這個 N 對 N 的整合問題簡化為 N 對 1——每個資料來源只需對接語義層一次，所有 Agent 便可統一存取[9]。

2.2 Agent 身分與存取管理（Agent IAM）

當 AI Agent 開始在企業系統中自主執行動作時，一個根本性的治理問題隨之浮現：Agent 是誰？它的權限邊界在哪裡？它的操作紀錄如何稽核？Frontier 的 Agent IAM 模組正是為此而設計。

在 Frontier 的框架中，每個 Agent 都被視為一個「數位身分實體」（digital identity entity），與人類員工享有同級別的身分管理待遇。每個 Agent 擁有唯一的身分識別碼、明確的角色定義、基於最小權限原則的存取策略、以及完整的操作軌跡記錄。企業的安全管理員可以透過 Frontier 的管理控制台，以與管理人類帳號相同的方式來管理 Agent——建立帳號、指派角色、設定 MFA（多因素驗證）級別的操作確認機制、定義自動化策略的審批門檻[1]。

Agent IAM 的另一個關鍵設計是操作分級機制。Frontier 將 Agent 可執行的操作分為三個等級：觀察級（read-only，如查詢資料、生成報告）、建議級（propose，如草擬郵件、建議決策，需人類確認後執行）、自主級（autonomous，如在預定義規則範圍內自動執行操作）。企業可根據業務風險等級，為每個 Agent 的每一類操作設定不同的自主層級，確保高風險操作（如財務核准、合約簽署）始終在人類監督之下。

2.3 沙箱執行環境（Sandboxed Execution Environment）

Frontier 為每個 Agent 提供獨立的沙箱執行環境。這意味著 Agent 的程式碼執行、API 呼叫與資料處理都在隔離的容器中進行，一個 Agent 的故障或異常行為不會影響其他 Agent 或底層系統的穩定性。沙箱環境同時提供了完整的執行日誌、資源使用監控與異常偵測，讓 IT 團隊能夠即時監控 Agent 的運行狀態[8]。

沙箱設計在安全層面有雙重意義。第一，它防止 Agent 的「幻覺行為」——當 Agent 因推理錯誤而嘗試執行非預期的操作時，沙箱的權限邊界會阻擋該操作並產生告警。第二，它支援「暫存與回滾」——Agent 在沙箱中草擬的操作可以先暫存，由人類審核後再提交至生產系統，若出現問題可即時回滾。

2.4 協調引擎（Coordination Engine）

當企業部署數十甚至數百個 Agent 時，Agent 之間的協調便成為核心挑戰。Frontier 的協調引擎負責管理多 Agent 之間的任務分派、資源排程、衝突解決與工作流編排[9]。

協調引擎的核心概念是「Agent 工作流圖」（Agent Workflow Graph）。企業可以在圖形化介面中定義 Agent 之間的協作關係——哪個 Agent 負責哪個階段的任務、Agent 之間如何傳遞資訊、在什麼條件下觸發下一步驟。例如，一個「客戶投訴處理」工作流可能包含：分類 Agent（判斷投訴類型）→ 調查 Agent（查詢相關交易記錄）→ 回覆草擬 Agent（生成回覆方案）→ 品質審核 Agent（檢查回覆是否合規）→ 發送 Agent（經人類核准後發送回覆）。

協調引擎同時處理 Agent 之間的資源競爭問題。當多個 Agent 同時需要存取相同的資料來源或 API 配額時，引擎會根據優先級排程與速率限制策略來分配資源，避免系統過載或資料競爭條件（race condition）。

2.5 記憶與學習系統（Memory & Learning）

Frontier 的記憶系統分為三層。任務記憶記錄 Agent 在單次任務執行過程中的所有上下文——中間推理、工具呼叫結果、人類反饋。組織記憶是跨任務、跨 Agent 的共享知識庫——累積的業務規則、常見問題處理模式、歷史決策記錄。學習迴圈則是 Frontier 最具野心的功能：Agent 會根據人類對其輸出的反饋（核准、修改、駁回）持續校準自身行為，隨時間推移提升準確度與適配性[6]。

值得注意的是，Frontier 強調所有學習均在企業的資料邊界內進行——一家企業的 Agent 學習結果不會洩漏至另一家企業。這一設計回應了企業對模型訓練資料外洩的核心顧慮。

三、Frontier Alliances：四大顧問巨頭的戰略佈局

與 Frontier 平台同步發布的，是 OpenAI 的「Frontier Alliances」計畫——與全球四大管理顧問公司 McKinsey、Boston Consulting Group（BCG）、Accenture 及 Capgemini 建立多年期戰略合作夥伴關係[2][4]。這一佈局的戰略意義遠超單純的銷售通路拓展；它本質上是 OpenAI 借助顧問巨頭的企業網絡與變革管理能力，加速 Frontier 在全球大型企業的落地。

3.1 McKinsey：QuantumBlack 主導的深度整合

McKinsey 透過旗下的 AI 事業群 QuantumBlack 擔任 Frontier Alliances 的核心合作夥伴[7]。QuantumBlack 在過去五年累積了超過 2,000 個企業 AI 專案的交付經驗，其團隊將負責為 Frontier 的早期客戶設計 Agent 策略藍圖、定義 Agent 在組織中的角色與權責矩陣、以及建立 Agent 績效衡量框架（Agent KPIs）。McKinsey 的獨特價值在於其對「組織變革」的深度理解——技術平台的導入只是冰山一角，真正的挑戰在於重新設計業務流程、調整組織架構、以及管理人機協作模式的轉型。

3.2 BCG：產業垂直場景的加速器

BCG 在 Frontier Alliances 中扮演的是「產業場景加速器」的角色。BCG 的 AI 事業群 BCG X 將針對金融服務、醫療健康、製造業三大垂直產業，開發預建構的 Frontier Agent 模板（pre-built Agent templates）。這些模板封裝了特定產業的業務邏輯、合規要求與最佳實踐，讓企業能夠在數週而非數月內完成 Agent 的首批部署[4]。

3.3 Accenture：全球規模化交付引擎

Accenture 作為全球最大的 IT 服務與顧問公司，在 Frontier Alliances 中承擔的是規模化交付的核心角色。Accenture 宣布將組建一支超過 1,000 人的 Frontier 專業服務團隊，分佈在北美、歐洲與亞太三大區域，負責 Frontier 的企業級系統整合、客製化開發與長期維運[4]。Accenture 的規模優勢意味著即便是需要數百名工程師同步推進的大型轉型專案，也能在其交付框架內有效管理。

3.4 Capgemini：歐洲市場與合規導航

Capgemini 的加入為 Frontier Alliances 補齊了歐洲市場的關鍵拼圖。在 EU AI Act 於 2026 年全面施行的背景下，歐洲企業對 AI Agent 的合規要求遠高於其他市場。Capgemini 將專注於為歐洲客戶建立符合 EU AI Act 要求的 Agent 治理框架，包括 Agent 行為的可解釋性報告、風險分級評估、以及跨境資料處理的合規架構[4]。

3.5 Forward Deployed Engineers：原廠駐點的新模式

Frontier Alliances 中最引人注目的機制是 OpenAI 的「Forward Deployed Engineers」（FDE）模式[1]。OpenAI 將直接派遣自家工程師進駐重要客戶的辦公室，與顧問團隊並肩工作，負責平台的深度客製化、效能調校與技術問題的即時排除。這一模式借鑑了 Palantir 在國防與情報領域驗證過的交付策略，顯示 OpenAI 已充分認知到：企業級 AI 的成功落地，不能僅靠產品本身的卓越，還需要原廠級別的技術貼身支援。

四、首批企業用例

Frontier 發布時同步公布了六家首批企業客戶的用例[1][3]，涵蓋平台經濟、金融科技、保險、硬體製造、企業軟體與生命科學六大產業，展示了 Frontier Agent 的跨產業適用性。

4.1 Uber：駕駛服務的 Agent 化轉型

Uber 是 Frontier 最早公開的標竿客戶。其導入的首個用例聚焦於駕駛端客服系統——每日處理數十萬筆駕駛夥伴的查詢（費率爭議、行程問題、帳號異常）。過去這些查詢由人工客服團隊逐筆處理，平均回應時間超過 4 小時。Frontier Agent 接手後，能夠自主存取 Uber 的行程記錄系統、費率計算引擎與駕駛帳號資料庫，在數秒內完成問題診斷、提出解決方案、並在授權範圍內自動執行退款或費率調整[3]。Uber 預估此 Agent 將處理超過 80% 的標準化駕駛查詢，釋放客服團隊專注於複雜的異常案件。

4.2 Intuit：TurboTax AI Agent

Intuit 將 Frontier 整合至旗下的 TurboTax 報稅軟體。在美國報稅季（每年 1 月至 4 月），TurboTax 需要處理數千萬名用戶的稅務問題。Frontier Agent 被訓練為「稅務顧問」，能夠根據用戶上傳的財務文件自動識別可適用的扣稅項目、計算最佳報稅策略、並逐步引導用戶完成申報流程。對於複雜的稅務情境（如跨州收入、投資損益、自雇所得），Agent 會自動升級至人類稅務專家[1]。

4.3 State Farm：保險理賠的智能化

美國最大的汽車保險公司 State Farm 採用 Frontier 來加速理賠流程。傳統的汽車理賠流程涉及報案登記、損害評估、維修報價比對、賠償金額計算等多個環節，平均處理時間為 7-10 個工作天。Frontier Agent 能夠自主串連報案系統、照片損害分析模型、維修廠報價資料庫與保單條款引擎，將標準化理賠案件的處理時間壓縮至數小時[3]。

4.4 HP、Oracle、Thermo Fisher

HP 運用 Frontier Agent 優化其全球供應鏈的需求預測與庫存管理——Agent 持續監控市場信號、經銷商訂單趨勢與物流數據，自動調整區域庫存配置建議。Oracle 則將 Frontier 嵌入其雲端 ERP 產品線，為客戶提供原生的 Agent 自動化能力。Thermo Fisher Scientific 在實驗室管理場景中部署 Frontier Agent，自動化實驗排程、試劑庫存管理與合規文件生成[1]。

這六個用例共同揭示了一個關鍵模式：Frontier Agent 最具價值的應用場景，並非取代高度創造性的知識工作，而是接管高度結構化、規則密集、需要跨系統操作的重複性業務流程。這正是傳統 RPA（流程機器人自動化）試圖解決卻因缺乏語義理解能力而力有未逮的領域。

五、競爭格局分析

Frontier 的發布並非在真空中發生。在企業 AI Agent 平台的賽道上，至少有三個重量級競爭者正在同步佈局。

5.1 Anthropic Claude Cowork

Anthropic 的 Claude Cowork 是 Frontier 最直接的競爭對手。Claude Cowork 強調的是「安全可控的 AI 同事」理念，以 Constitutional AI 為基礎的安全約束機制，使其在高度規管的產業（金融、醫療、政府）中具備差異化優勢。相較於 Frontier 追求功能的全面性，Claude Cowork 更聚焦於可解釋性與行為可預測性——企業可以精確定義 Agent 在每個決策節點的推理邊界，這對於法遵要求嚴格的場景極具吸引力。

然而，Claude Cowork 目前在生態系統的廣度上不及 Frontier。OpenAI 藉由 Frontier Alliances 構建的全球顧問夥伴網絡，以及六家標竿客戶的背書，在企業採購的「社會證明」層面占據了先機。

5.2 Microsoft Agent 365

Microsoft 的競爭策略與 Frontier 有根本性差異。Microsoft 並未推出獨立的 Agent 平台，而是將 Agent 能力深度嵌入既有的 Microsoft 365 生態系統。對於已經重度依賴 Microsoft 365 套件的企業（全球約 4 億付費用戶），Agent 365 的整合成本最低——Agent 可以直接操作 Outlook、Teams、SharePoint、Power Automate 等工具，無需額外的語義層對接。

Microsoft 的劣勢在於其 Agent 能力被綁定於自家生態。對於使用多元 SaaS 組合的企業（例如同時使用 Salesforce、Workday、ServiceNow），Agent 365 的跨系統整合能力不如 Frontier 的語義層設計來得通用。

5.3 Google Vertex AI Agent Builder

Google 的 Vertex AI Agent Builder 則從雲端基礎設施的角度切入。其優勢在於與 Google Cloud Platform（GCP）的深度整合——對於已在 GCP 上運行核心工作負載的企業，Agent Builder 提供了最無縫的資料存取路徑。此外，Google 的 Gemini 模型在多模態處理（文字、圖像、影片、音訊）方面的能力，使其在需要處理非結構化資料的場景（如影像分析、語音客服）中具備優勢。

以下是三大平台的結構化比較：

比較維度 OpenAI Frontier Claude Cowork Microsoft Agent 365 Google Vertex Agent
核心定位 獨立 Agent 平台 安全可控 Agent M365 生態嵌入 GCP 雲端原生
底層模型 GPT-5.3 / o3 Claude Opus / Sonnet GPT-4o / 自研模型 Gemini Ultra / Pro
Agent IAM 原生完整 原生完整 依賴 Entra ID 依賴 IAM
跨系統整合 語義層（通用） MCP 協議（開放） M365 優先 GCP 優先
安全差異化 沙箱＋操作分級 Constitutional AI Microsoft Security Google BeyondCorp
顧問生態 Frontier Alliances 策略夥伴成長中 全球 SI 網絡成熟 Google Cloud Partners
最適場景 多系統跨域流程 高規管產業 M365 重度用戶 GCP 原生企業

Futurum Group 的分析指出，企業 AI Agent 市場在 2026-2028 年間不太可能出現「贏家通吃」的格局[6]。更可能的情境是：每家企業根據自身的雲端策略、安全需求與既有生態系統，選擇一到兩個主要的 Agent 平台，並透過標準化協議（如 MCP）實現跨平台互通。

六、對 SaaS 產業的衝擊

Frontier 發布當日，美國股市的 SaaS 類股經歷了一波顯著的拋售潮。多家 SaaS 企業的股價平均下跌約 14%，其中以客服平台、HR 軟體與 CRM 系統類股跌幅最深[3]。市場的恐慌並非沒有道理——Frontier 的「Agent 即服務」模式，對傳統 SaaS 的商業模式構成了結構性的挑戰。

6.1 Per-Seat 授權模式的根本動搖

傳統 SaaS 的定價模式是「按人頭計費」（per-seat licensing）——企業為每位使用軟體的員工支付年費。這個模式的隱含假設是：「軟體是人類使用的工具」。但當 AI Agent 取代人類直接操作軟體時，這個假設便不再成立。如果一個 Frontier Agent 能夠完成原本三名客服人員的工作量，企業還需要為那三個 SaaS 座位付費嗎？

Fortune 的分析報導明確指出，Frontier 的終極願景是讓 Agent 成為企業軟體的「超級使用者」——Agent 直接透過 API 操作 CRM、ERP、HRIS 等系統，而人類員工只需在控制台上監督 Agent 的工作成果[3]。在這個情境下，企業對 SaaS 座位數的需求可能大幅下降，倒逼 SaaS 廠商從「按人頭計費」轉向「按 Agent 呼叫次數」或「按業務成果」計費。

6.2 SaaS 廠商的回應策略

面對 Frontier 的衝擊，SaaS 廠商正在採取三種回應策略。第一種是整合策略——主動與 Frontier 整合，成為其語義層的資料來源之一，例如 Salesforce 已宣布支援 Frontier 的 Agent 連接器。第二種是對抗策略——在自家產品內建 Agent 能力，試圖在 Frontier 滲透之前佔據客戶心智，例如 ServiceNow 加速推進其 Now Assist Agent 產品線。第三種是向上遷移策略——將產品價值從「功能操作」向上遷移至「業務洞察」，聚焦於 Agent 無法輕易取代的高階分析與策略建議能力。

Forrester 預測，到 2027 年將有約 30% 的標準化企業軟體功能（如資料輸入、報表生成、狀態查詢）被 AI Agent 取代[10]。但這並不意味著 SaaS 產業的消亡——更準確的描述是，SaaS 的價值將從「提供操作介面」重新定位為「提供業務邏輯與資料基礎設施」，而 Agent 平台則成為新的互動層。

七、分析師觀點與風險評估

儘管 Frontier 的願景宏大且首批用例令人印象深刻，多家分析機構對其潛在風險提出了嚴肅的審視。

7.1 安全缺口隱憂

Futurum Group 的研究報告直言，Frontier 的「機會缺口」（opportunity gap）與「安全缺口」（security gap）同樣值得關注[6]。當 Agent 被授權自主操作企業核心系統時，一個推理錯誤可能導致的損害遠超一次錯誤的聊天回覆。報告指出，目前 Frontier 的安全機制主要依賴「操作分級」與「沙箱隔離」，但尚缺乏業界標準化的 Agent 安全評估框架——企業如何驗證一個 Agent 在所有邊界情境（edge cases）下都能安全運作？這個問題在 Frontier 發布時並未得到充分回答。

7.2 Consultingware 風險

IDC 的分析師對 Frontier Alliances 的「顧問驅動」模式提出了一個辛辣的批評：如果 Frontier 的成功落地高度依賴四大顧問公司的介入，那它是否會淪為一種「Consultingware」——一個離開了顧問就無法有效運作的平台？這個風險在企業軟體領域並不罕見。歷史上，SAP、Oracle 的大型 ERP 導入專案中，有相當比例在顧問撤離後便陷入維運困境。OpenAI 需要證明 Frontier 能夠逐步降低對顧問團隊的依賴度，讓企業的內部團隊具備自主維運 Agent 的能力[9]。

7.3 Gartner 的審慎定位

Gartner 對 Frontier 的評價相對審慎。其分析師指出，雖然 Frontier 在 Agent 管理的完整性上領先，但「40% 的企業應用將內建 Agent」的預測[5]並不等同於「40% 的企業將採用 Frontier」。許多企業可能選擇自建 Agent（使用開源框架如 LangGraph、CrewAI），或採用雲端廠商的原生 Agent 服務（Azure AI Agent Service、Vertex AI），而非投入 Frontier 的完整技術棧。Gartner 建議企業在評估 Frontier 時，應首先釐清自身是否真正需要一個「獨立的 Agent 管理平台」，還是現有雲端平台的 Agent 功能已足以滿足需求。

7.4 資料主權與鎖定風險

InfoQ 的技術分析提出了資料主權的疑慮[8]。Frontier 的語義層需要深度存取企業的核心資料資產，而這些資料一旦經過語義映射並在 Frontier 的記憶系統中累積了大量上下文知識，企業要遷移至其他平台的成本將顯著增加。這種「語義層鎖定」效應可能成為企業長期議價能力的隱憂。

八、台灣企業的策略建議

對於台灣企業而言，Frontier 的發布帶來的不只是一個新的技術選項，更是一個重新思考企業 AI 策略的契機。以下提供分階段的策略建議。

8.1 第一階段：觀察與評估（2026 Q1-Q2）

在 Frontier 正式開放亞太市場之前（目前僅開放北美與歐洲的早期存取），台灣企業應專注於三件事。盤點 Agent 化潛力：審視組織內部哪些業務流程具備高度結構化、規則密集、跨系統操作的特徵——這些正是 AI Agent 最具價值的應用場景。建立 Agent 治理框架：無論最終選擇哪個 Agent 平台，企業都需要一套治理機制來管理 Agent 的身分、權限、稽核與合規。及早建立框架，避免在平台選定後倉促應對。追蹤首批用例成果：密切關注 Uber、Intuit、State Farm 等標竿客戶的公開績效數據，為自身的 ROI 評估提供參照基準。

8.2 第二階段：小規模驗證（2026 Q3-Q4）

當 Frontier 或其競品開放亞太市場時，建議從單一、低風險的業務場景開始驗證。理想的首批用例應具備以下特徵：任務規則明確（減少 Agent 「幻覺」風險）、結果容易量化（便於衡量 ROI）、失敗的業務影響可控（避免核心系統風險）。例如：內部 IT 服務台的常見問題處理、供應商發票自動比對、員工福利政策查詢等。

8.3 第三階段：策略選型與規模化（2027）

在完成小規模驗證後，企業應根據驗證結果與自身的技術生態系統，進行 Agent 平台的策略選型。選型時需考量的核心因素包括：

8.4 不可忽略的人才佈局

無論選擇哪個 Agent 平台，台灣企業最需要投資的並非技術本身，而是能夠設計、管理與治理 AI Agent 的複合型人才。這類人才需要同時具備業務流程理解力、AI 技術素養、以及風險管理意識——我們稱之為「Agent 架構師」。建議企業從現有的業務分析師、流程改善工程師或資深 IT 人員中，辨識具備潛力的候選人，並投資於 Agent 設計、Prompt Engineering 與 AI 治理的專業培訓。

Frontier 的出現，標誌著企業 AI 應用正式從「工具輔助」時代邁入「數位工作力」時代。這不是一個可以觀望三到五年的緩慢趨勢，而是一場正在發生的產業結構重組。台灣企業的最佳策略，不是急於採購最新的 Agent 平台，而是從今天開始建立組織對 Agent 化的理解、治理能力與人才儲備——當技術成熟到適合大規模部署時，擁有這些基礎的企業將率先捕獲價值。