先理解,再动手
跟着真实任务走一遍,找到重复劳动、信息断点和真正值得解决的问题。
THE LAST MILE / 什么是 FDE
FDE(Forward Deployed Engineer,前线部署工程师)把工程师带到业务问题发生的地方。我们与你的一线团队一起,理解那些写不进需求文档的经验,再把它们变成可运行的 AI 工作流。
从“AI 能做什么”,走到“这件事怎么做好”。跟着真实任务走一遍,找到重复劳动、信息断点和真正值得解决的问题。
连接已有数据与系统,定义 AI 的职责,以及需要人来判断的关键节点。
让原型经得起真实数据与异常情况,陪团队完成上线、使用和迭代。
AI IN PRACTICE / 行业案例
围绕制造、电商、物流、教育、智能硬件与营销,拆解一个具体场景如何从需求走向交付。

为传统企业工厂提供 AI 解决方案,解决报价与内部生产管理问题。

围绕亚马逊店铺的日常运营,连接竞品监测、Listing 体检、选品测算与广告复盘。

汇总运单状态与承运商消息,辅助异常跟进、客户回复和交接,减少反复查找与催问。

将 AI 融入智能硬件设备,提供语音交互、智能控制与数据分析能力。

基于机构自有课程提供答疑提示,将未解决问题交给教师,并辅助准备针对性练习。

为营销广告公司打造自动化小红书种草工作流,减少重复人工操作。
BUILT AROUND YOUR WORK / 适用场景
选择一个场景,看看 AI 如何与你现有的业务协作。
将询价、规格识别与历史信息整理接入业务流程,让团队集中精力处理判断与例外。
询价单 / 产品规格
提取需求 · 匹配规则
核对规格与报价
报价草案 / 任务流转
READY FOR FDE / 合作前的四个条件
FDE 能带来工程能力,落地也需要企业准备好业务场景、授权和协作。开始之前,我们会一起确认这四件事。
从一个反复发生、值得投入的业务问题开始。说清谁在做、卡在哪,以及怎样才算有改善。
在明确的权限边界内,开放必要的数据与系统访问,由管理层推动,让方案进入真实工作环境。
有一位能调动资源、对结果负责的人,推动业务、IT 和一线团队配合,解决跨部门的阻力。
准备好随落地调整流程、岗位职责与利益分配,让考核和激励支持团队采用新的工作方式。
如果还有条件没准备好,可以先从场景梳理和小范围验证开始,把授权、负责人和协作方式逐项落实。
FROM INSIGHT TO IMPACT / 交付方式
同一个交付团队,从理解问题到系统上线。每一步都有可以验证的产出。
与一线使用者一起复盘真实任务,梳理现有数据、系统和约束。共同选择一个价值清晰、边界明确的起点。
用真实样本构建可操作原型,验证效果、时间与成本。定义评估样本和人工检查点,把不确定性提前暴露出来。
连接业务系统与权限,补齐日志、监控和异常回退。通过小范围试用,逐步带入真实的工作环境。
观察使用反馈与运行表现,迭代流程、评估集和知识内容。把团队学到的经验,留在可维护的系统里。
BEFORE WE START / 你可能想知道
可以。带来一个耗时、重复或经常出错的真实流程,我们会一起拆解任务、评估数据条件,判断哪些环节值得引入 AI,再确定首个验证范围。
FDE 会更深入地参与需求发现与业务验证,和使用者一起定义问题、构建和迭代。合作从业务现场出发,交付范围同时涵盖技术实现、流程接入与团队采用。
我们可以围绕一个业务目标,与你的业务和技术团队持续协作:深入一线梳理流程,用现有系统与 AI 工具验证方案,并按需补充开发。合作涵盖方案验证、系统接入、团队培训和后续迭代,通过双方约定的业务指标评估效果。协作方式、投入周期和是否需要驻场,会在启动前共同确定。
我们会先评估现有系统的 API、数据格式、权限和部署条件,再确定集成方案。可以从独立试点开始,逐步接入已有工具,具体范围在启动时共同确认。
先明确数据边界和访问权限,再根据场景设计人工审批、结果校验、日志与异常回退。涉及关键业务动作时,需要有明确的确认机制;部署方式根据你的环境和要求评估。
我们根据业务场景、数据准备情况、系统对接和部署要求,分阶段报价。通常从一个范围明确的试点开始,提前约定费用、交付内容和验收标准;验证后,再确定正式上线与扩展的投入。上线后的维护与持续优化可按月合作。模型调用、云资源等第三方费用会在报价中单独说明,新增需求另行确认。
带上一个真实问题。我们一起看看,AI 能在哪一步创造价值。
从具体问题开始 · 共同定义范围 · 分阶段验证交付