前线部署工程师 FDE · 企业AI落地
AI落地的最后一公里，是人
企业缺的不是会用AI的人，而是能把AI落到岗位上的人。我们培养业务型前线部署工程师（FDE），并带着他们进企业交付，让数字员工真正进入工作流程。
企业AI落地服务商 · 先诊断、再落地 · 带着做、教会做、留得下
现状
工具已经普及，真正跑进流程的很少
差距不在模型，而在中间那一段：需要有人把业务经验写成规则，再把规则变成能检查、能控制的数字员工。
95%
的生成式AI试点，6个月内没有产生可衡量的利润影响
MIT NANDA《The GenAI Divide》，2025（样本较小，宜看作方向性判断）
约70%
由厂商FDE代建的智能体，预计到2028年会被企业放弃
Gartner 预测，2026年9月
0.28
国内FDE相关岗位人才供需比，懂AI又懂业务的人明显短缺
猎聘 2026年2—8月统计，转引自媒体报道
70%
到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率目标
国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》
为什么卡住
AI项目卡住，通常卡在这五个环节之一
演示时一切顺利，一进真实工作就“不好用”。追问下去，很少是模型不够聪明，多半是中间某一环没人负责。
业务没看清
需求只有一句话，没人跟着一线员工走过完整流程。
经验没写清
规则停在“看情况”“差不多”“一般可以”。
边界没划清
想一步到全自动，AI做什么、人确认什么没分开。
样本没测过
只用顺利的例子演示，异常和高风险情况没试过。
权限没设好
AI能看到不该看的数据，或能直接退款、改单。
我们的做法
带着做、教会做、留得下
Gartner 提醒，企业放弃厂商代建的智能体，原因之一是自己改不动。所以我们不只替企业做，更让企业自己长出FDE。
带着做
FDE进入业务现场，和最懂业务的人坐在一起，把第一个场景跑通、验收，让人看得见结果。
教会做
企业骨干同步学习同一套方法：业务观察、规则提炼、样本核验、权限设计，每一步都有工作表。
留得下
规则库、Skill、检查表和交付文档沉淀在企业内部。业务变了，企业自己能改。
两种FDE
硅谷的FDE要写生产代码，中国企业更缺懂业务的FDE
工程型 FDE
以模型公司、平台厂商为代表
- 多年工程经验，能写生产级代码
- 在客户系统里开发接口、子代理和技能
- 服务大型企业，驻场周期长、费用高
业务型 FDE · 我们培养的方向
企业内部长出来的落地负责人
- 熟悉本行业、本岗位的真实流程
- 把隐性经验写成规则，判断人机分工
- 用 WorkBuddy 等平台配置数字员工，并用样本核验
先找到你们卡在哪一环
说说你们正在推进的AI项目，顾问帮你判断从哪个场景、哪一步开始。
