FDEForward Deployed Engineer,前沿部署工程师【培训目标和收益】帮助团队设置和培养FDEForward Deployed Engineer并引入智能体系统敏捷开发方法论重塑组织能力和开发流程 解决 AI 项目“落地难、交付慢、效果不可控”的痛点。具体目标如下· 思维范式重塑帮助学员打破“产品-研发-交付”的传统职能墙从关注“产出代码”转向关注“交付智能能力与业务价值” 。建立“Value-First”思维学会利用现有资产快速构建 MVP并掌握管理 AI 输出不确定性的核心方法 。· 核心技能构建构建 FDE 的“T型”技能树掌握从 RAG 进阶工程、Agentic AI架构、多智能体协同到评估驱动开发EDD的全栈技术体系 。使学员具备独立完成“业务意图转化为工程实现”的全链路闭环能力 。· 敏捷组织落地掌握智能体敏捷小组的组建方法学习如何与 AI 业务伙伴AIBP高效协同 。熟悉智能体系统敏捷开发生命周期通过周度迭代和 Demo 机制解决反馈不及时、项目交付难的问题 。· 实战痛点解决通过真实案例演练让团队具备解决 AI 项目“落地难、效果不可控”的具体战术能力确保项目能从 PoC 阶段顺利推向生产环境并实现持续自主运营 。【培训时长】2天【培训提纲】模块一概念重构 —— 理解 FDE 的内涵1.1 定义 FDE· 新定义在 AI 2.0/Software 3.0 时代能够打破“数据-算法-工程”职能墙独立完成从“业务意图 - 数据处理 - 模型/智能体调优 - 工程部署”全链路闭环的工程师。· 核心差异传统模式关注“产出代码”和“算法实现”FDE 模式关注交付“智能能力”和“业务价值”。1.2 思维范式转变· 从 Code-First 到 Value-First拒绝重复造轮子善用公司技术资产和开源生态快速构建 MVP最小可行性产品。· 从 确定性 到 概率性管理 AI 输出的不确定性幻觉控制、置信度评估这是 FDE 的核心门槛。· 内涵关键词Ownership对最终业务效果负责与Velocity极速迭代。1.3 FDE 的四个核心角色· 业务咨询师识别业务痛点并转化为AI可处理的问题。并向业务人员进行 AI 赋能。· 架构操盘手设计AI系统架构、RAG 管道 与 Agent 逻辑快速编写胶水代码实现MVP。· AI 驯化师掌握 Context Engineering、Few-shot Learning 及微调等技术持续优化 AI 能力。· 监控运维官监控算力成本、响应延迟 (Latency) 及回答质量等指标负责系统升级。模块二能力矩阵 —— T型 技能树构建2.1 核心技能栈 (Hard Skills)· AI Native 能力构建① 工具链智能体平台、开发框架、向量数据库、模型推理与训练框架。② Agentic AI 架构基础RAG (检索增强生成)、Agent (智能体) 编排、function calling与MCP 接入外部系统、记忆与状态管理。③ 模型认知与选型主流闭源与开源模型的能力优劣与成本/性能比较。④ RAG 进阶工程合检索关键词向量、重排序Rerank、查询改写Query Rewriting、多模态RAG、PDF/表格的解析与入库策略。⑤ Context EngineeringCoT (链式思维)、ReAct 框架、Plan-and-Execute、动态上下文管理。⑥ Skills业务 SOP指令 执行脚本代码 领域知识文档⑦ 多智能体协同路由模式Router、评审模式Critic、层级调度模式。⑧ 评估驱动开发EDD建立自动化评估数据集Golden Dataset、设计面向业务的评估指标、LLM as a Judge。· 编程能力升级① Python 高级编程② AI Coding/Vibe Coding2.2 软技能 (Soft Skills)· 需求挖掘与预期管理识别模糊需求转化为 AI 可处理的问题。运用“价值优先Value-First”原则筛选出高价值切入点快速构建最小可行性产品MVP向业务方传递 AI 的“概率性”特征帮助用户建立对“幻觉”和“错误率”的正确容忍度并设定合理的置信度评估标准· 敏捷协作“以演示促交付”通过每周的 Demo 会议快速收集真实环境反馈利用高频迭代解决 AI 项目“效果不可控”的痛点确保项目不偏离业务价值摒弃传统的“流水线”作业FDE 与 AIBP等同事组成 2-4 人的敏捷小队实现从数据处理到模型调优的全链路实时协同· 用户侧高层沟通清晰阐述解决的具体业务痛点用数据驱动的方式量化项目成果 。在项目早期通过 PoC验证可行性及时止损或明确资源投入阐明从“技术托管”到“自主运营”的清晰路径消除客户对于长期技术依赖和“被机器替代”的顾虑模块三组织与流程 —— 智能体系统敏捷工程3.1 组织架构智能体敏捷小组· 最小作战单元告别职能部门墙组建 2-4 人的全功能小队。· 关键角色① AIBP (AI Business Partner)业务效果负责人通常由业务专家或产品经理担任负责定义“模糊意图”并提供真值数据 (Ground Truth)。② FDE智能体搭建、Prompt 资产管理、模型调试、工程优化与集成。③ Data Engineer (可选)在重数据依赖场景下介入负责高质量数据供给。3.2 智能体系统敏捷开发生命周期· 阶段一场景探索与 PoC框架先行聚焦核心 Case快速验证技术可行性与商业价值。· 阶段二迭代交付与试用进入周度迭代 (Weekly Sprint)交付 Beta 版并在真实环境中收集反馈。· 阶段三持续优化与自主调校交付 V1.0开发“配置化界面”赋能 AIBP 自主调整 Prompt 或规则FDE 逐步抽身。· 阶段四自主运营业务方独立运营FDE 仅负责监控与阶段性升级。3.3 核心战术动作· 沟通与会议机制· 任务分解、结果度量与流转闭环· 产出与数字资产管理模块四实战落地 —— 案例演练可根据客户所在行业定制案例A结合企业业务场景的垂域智能问数案例B结合企业内外部数据的综合调研与报告撰写
AI 大模型时代的 FDE 转型实战: Harness+ LLM
FDEForward Deployed Engineer,前沿部署工程师【培训目标和收益】帮助团队设置和培养FDEForward Deployed Engineer并引入智能体系统敏捷开发方法论重塑组织能力和开发流程 解决 AI 项目“落地难、交付慢、效果不可控”的痛点。具体目标如下· 思维范式重塑帮助学员打破“产品-研发-交付”的传统职能墙从关注“产出代码”转向关注“交付智能能力与业务价值” 。建立“Value-First”思维学会利用现有资产快速构建 MVP并掌握管理 AI 输出不确定性的核心方法 。· 核心技能构建构建 FDE 的“T型”技能树掌握从 RAG 进阶工程、Agentic AI架构、多智能体协同到评估驱动开发EDD的全栈技术体系 。使学员具备独立完成“业务意图转化为工程实现”的全链路闭环能力 。· 敏捷组织落地掌握智能体敏捷小组的组建方法学习如何与 AI 业务伙伴AIBP高效协同 。熟悉智能体系统敏捷开发生命周期通过周度迭代和 Demo 机制解决反馈不及时、项目交付难的问题 。· 实战痛点解决通过真实案例演练让团队具备解决 AI 项目“落地难、效果不可控”的具体战术能力确保项目能从 PoC 阶段顺利推向生产环境并实现持续自主运营 。【培训时长】2天【培训提纲】模块一概念重构 —— 理解 FDE 的内涵1.1 定义 FDE· 新定义在 AI 2.0/Software 3.0 时代能够打破“数据-算法-工程”职能墙独立完成从“业务意图 - 数据处理 - 模型/智能体调优 - 工程部署”全链路闭环的工程师。· 核心差异传统模式关注“产出代码”和“算法实现”FDE 模式关注交付“智能能力”和“业务价值”。1.2 思维范式转变· 从 Code-First 到 Value-First拒绝重复造轮子善用公司技术资产和开源生态快速构建 MVP最小可行性产品。· 从 确定性 到 概率性管理 AI 输出的不确定性幻觉控制、置信度评估这是 FDE 的核心门槛。· 内涵关键词Ownership对最终业务效果负责与Velocity极速迭代。1.3 FDE 的四个核心角色· 业务咨询师识别业务痛点并转化为AI可处理的问题。并向业务人员进行 AI 赋能。· 架构操盘手设计AI系统架构、RAG 管道 与 Agent 逻辑快速编写胶水代码实现MVP。· AI 驯化师掌握 Context Engineering、Few-shot Learning 及微调等技术持续优化 AI 能力。· 监控运维官监控算力成本、响应延迟 (Latency) 及回答质量等指标负责系统升级。模块二能力矩阵 —— T型 技能树构建2.1 核心技能栈 (Hard Skills)· AI Native 能力构建① 工具链智能体平台、开发框架、向量数据库、模型推理与训练框架。② Agentic AI 架构基础RAG (检索增强生成)、Agent (智能体) 编排、function calling与MCP 接入外部系统、记忆与状态管理。③ 模型认知与选型主流闭源与开源模型的能力优劣与成本/性能比较。④ RAG 进阶工程合检索关键词向量、重排序Rerank、查询改写Query Rewriting、多模态RAG、PDF/表格的解析与入库策略。⑤ Context EngineeringCoT (链式思维)、ReAct 框架、Plan-and-Execute、动态上下文管理。⑥ Skills业务 SOP指令 执行脚本代码 领域知识文档⑦ 多智能体协同路由模式Router、评审模式Critic、层级调度模式。⑧ 评估驱动开发EDD建立自动化评估数据集Golden Dataset、设计面向业务的评估指标、LLM as a Judge。· 编程能力升级① Python 高级编程② AI Coding/Vibe Coding2.2 软技能 (Soft Skills)· 需求挖掘与预期管理识别模糊需求转化为 AI 可处理的问题。运用“价值优先Value-First”原则筛选出高价值切入点快速构建最小可行性产品MVP向业务方传递 AI 的“概率性”特征帮助用户建立对“幻觉”和“错误率”的正确容忍度并设定合理的置信度评估标准· 敏捷协作“以演示促交付”通过每周的 Demo 会议快速收集真实环境反馈利用高频迭代解决 AI 项目“效果不可控”的痛点确保项目不偏离业务价值摒弃传统的“流水线”作业FDE 与 AIBP等同事组成 2-4 人的敏捷小队实现从数据处理到模型调优的全链路实时协同· 用户侧高层沟通清晰阐述解决的具体业务痛点用数据驱动的方式量化项目成果 。在项目早期通过 PoC验证可行性及时止损或明确资源投入阐明从“技术托管”到“自主运营”的清晰路径消除客户对于长期技术依赖和“被机器替代”的顾虑模块三组织与流程 —— 智能体系统敏捷工程3.1 组织架构智能体敏捷小组· 最小作战单元告别职能部门墙组建 2-4 人的全功能小队。· 关键角色① AIBP (AI Business Partner)业务效果负责人通常由业务专家或产品经理担任负责定义“模糊意图”并提供真值数据 (Ground Truth)。② FDE智能体搭建、Prompt 资产管理、模型调试、工程优化与集成。③ Data Engineer (可选)在重数据依赖场景下介入负责高质量数据供给。3.2 智能体系统敏捷开发生命周期· 阶段一场景探索与 PoC框架先行聚焦核心 Case快速验证技术可行性与商业价值。· 阶段二迭代交付与试用进入周度迭代 (Weekly Sprint)交付 Beta 版并在真实环境中收集反馈。· 阶段三持续优化与自主调校交付 V1.0开发“配置化界面”赋能 AIBP 自主调整 Prompt 或规则FDE 逐步抽身。· 阶段四自主运营业务方独立运营FDE 仅负责监控与阶段性升级。3.3 核心战术动作· 沟通与会议机制· 任务分解、结果度量与流转闭环· 产出与数字资产管理模块四实战落地 —— 案例演练可根据客户所在行业定制案例A结合企业业务场景的垂域智能问数案例B结合企业内外部数据的综合调研与报告撰写
