FDE 前沿部署工程师实战营

当前 AI 应用在企业里普遍卡在同一个地方：Demo 能跑、PPT 好看，但到不了生产环境。原因不是模型不够强，而是企业数据是脏的、流程是独特的、员工是抗拒的、对错是难判定的——Agent 时代的瓶颈在部署，不在模型本身。本课程引入 FDE（前沿部署工程师）角色框架，参照 Palantir 实践验证的 Echo-Delta 模式：让懂业务的人深入现场、让懂技术的人在真实环境中快速构建迭代，把 AI 真正钉进业务。完成课程，学员将能看清本单位 AI 落地的堵点在哪、场景怎么选、数据怎么备、架构怎么搭、效果怎么评、上线后谁负责运营，带走一套从需求访谈纪要到运维手册的完整交付工具包。

课程时间：3 天（每天 6 小时）——第一天需求侧，第二天研发实现，第三天交付与推演
课程对象：数字化转型负责人、信息化与科技部门骨干、业务部门骨干、架构师 / 产品经理 / 项目经理、智能体与 AI 应用项目负责人。建议业务与技术混合分组，对应 FDE 的 Echo（需求侧）与 Delta（实现侧）两种角色分工
课程方式：政策对标式案例教学 /「理论—案例—讨论实操—复盘迁移」四段式 / Coze、Dify、FastGPT 智能体平台实操 / 架构画布共创 / 扑克牌场景推演 / 方案路演与讲师点评 / 课后行动计划

课程收益

• 掌握 FDE 客户发现方法，把模糊的业务抱怨转化为有证据链支撑的《需求访谈纪要》和优先级排序
• 运用翻译三步法、价值四象限、ROI 与风险四格，独立完成一份可立项的 PoC 方案书
• 掌握提示工程、RAG 知识库（解析→切分→嵌入→检索→生成全链路）与 Agent 工作流编排三大核心技术，现场搭出可运行的原型
• 理解企业系统集成与多智能体协同的架构选型逻辑，能设计含人工审核与失败兜底的「生产就绪」方案
• 建立评测与交付意识：会建评测集、收 Badcase、设计权限与人工审核机制——「Demo 跑通只完成 30%」
• 产出本单位的场景路线图、责任矩阵与 90 天行动计划，课程成果可直接进入内部立项流程

课程大纲

课程导入：为什么 95% 的企业 AI 上不了生产线

• Demo 演示很惊艳、三个月后没人用——问题出在哪
• AI「下半场」逻辑：上半场比模型，下半场比部署；LLM 开箱不可用的四个原因
• FDE 角色拆解：Palantir 的 Echo-Delta 架构、「AI 时代的产品经理」定位、数智工程师的能力公式
• 发布课程全景图与贯穿三天的实战课题，分组模拟 Echo/Delta 编组

第一讲：客户发现与需求审计——听懂客户没说出来的话

• 利益相关方访谈（决策层/管理层/执行层分层设计）、痛点三层分析、「少问期望、多问事件」的访谈要领
• 案例：某制造业企业报价流程智能化——痛点不是「没系统」而是数据散落几十处，第一阶段先用两周做数据治理
• 实操：绘制利益相关方地图，完成一轮模拟访谈，形成《需求访谈纪要》与需求优先级排序
• 工具交付：利益相关方访谈提纲模板 / 痛点三层分析表 /《需求访谈纪要》模板

第二讲：PoC 设计与价值验证——不看数据不承诺

• 翻译三步法、场景价值×可行性四象限、AI 边界划定、范围三定与 MVD、ROI 测算与风险四格
• 案例：同一制造业项目为什么放弃「端到端 LLM 直接生成报价」，改用「RAG 知识库 + 相似件推荐 + 规则引擎」混合路线
• 实操：60 分钟限时产出一页式《PoC 方案书》
• 工具交付：场景价值判断卡 / 四象限评估矩阵 /《PoC 方案书》模板 / 风险四格表

第三讲：研发实现（上）——提示工程与 RAG 知识库

• 结构化提示词框架与 JSON Schema 结构化输出；RAG 五步链路及检索优化、引用溯源、幻觉抑制
• Vibe Coding 四种模式对比（工具集成 / 命令模式 / IDE 集成等）与选择建议
• 案例：五金企业「智能财务对账 Agent」调优、基于 ERP 技术手册的问答助手对抗幻觉调参
• 实操：分组完成「知识库问答应用」——上传脱敏业务文档、配置切片向量化、测试引用溯源，针对答错案例做一轮调优
• 工具交付：结构化提示词模板库 / 知识库构建检查清单 / 幻觉抑制自查表

第四讲：研发实现（下）——Agent 编排、系统集成与多智能体

• Function Calling、「工作流 vs 自主 Agent」选型决策树、HITL 人工审核三模式、失败兜底与生产就绪检查；多智能体四种架构、六大设计原则、六步编排法
• 案例：制造企业「设备报修智能问答 + 工单派发」、省电信「投诉处理智能体」的越权承诺防控、多智能体「经营驾驶舱」编排
• 实操：在知识库应用上加入工具调用与条件分支，搭一个「AI 员工」原型，设计至少一个人工审核节点和一条失败兜底路径
• 工具交付：Agent 选型决策树 /《智能体工作流架构图》模板 / 防越权设计检查清单 / 生产就绪检查表

第五讲：评测与交付——证明系统可用、可控、可迭代

• 建立不少于 20 条样例的评测集、Badcase 收集与分析、权限与安全机制、性能与成本监控
• 案例：制造业案例 2 名业务员试用、每天记录问题、15 个 Badcase 针对性优化；家电企业「AI 智能排产」沦为 PPT 项目的失败复盘
• 实操：建立 20 条评测集样例、交叉测试他组方案并记录 Badcase，输出《评测报告》与修复优先级
• 工具交付：评测集构建模板 / Badcase 分析表 / 交付文档与运维手册框架 / 效果追踪指标表

第六讲：价值汇报与持续运营——让方案活过上线那天

• 交付汇报结构——从痛点、方案、证据到下一步；价值量化的表达方式；持续运营四件事：用户反馈迭代、知识库更新、效果数据追踪、新场景扩面
• 实操：各组准备 8 分钟路演——痛点、方案、证据、风险、下一步
• 工具交付：交付汇报结构模板 / 持续运营责任分工表

综合实践：扑克牌场景推演

• 以三天实操成果（需求纪要、PoC 方案书、知识库原型、工作流架构图、评测报告）为「手牌」
• 抽取任务卡、资源卡、风险卡，处理预算缩减、数据不达标、合规审查、组织抵触等真实事件
• 成果提交：场景解决方案、架构图、智能体设计、治理与安全方案、实施路线图、责任矩阵、预算假设、风险清单、价值指标与验收标准
• 讲师点评聚焦取舍：预算不够时砍什么、数据不达标时先补什么、哪些环节必须保留人工审核

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