FDE 是什么
Forward Deployed Engineering 关注最后一公里：工程师与业务团队一起把方案变成生产可用的系统。
Deloitte FDE 介绍
资源中心
企业 AI 从试点走向生产，需要一套工程语言。
这里整理 FDE、Agent 工程、知识治理、系统集成和上线评估相关资料，帮助企业团队统一讨论框架。
方法论资料
公开资料显示，FDE 的共同特征是：小型跨职能团队贴近客户场景，从业务目标一路做到可运行系统。
从原型到生产
企业 AI 的难点常在试点之后：权限、数据、流程、成本、质量和团队习惯都要被设计进系统。
Palantir AIP BootcampAI FDE 与工具化
AI FDE 类产品说明了一个方向：把自然语言需求转成平台操作、数据转换、代码与评估任务。
Palantir AI FDE企业内部可复用模板
你可以把这些模板作为内部讨论提纲，我们也会在诊断阶段按你的组织做定制。
场景优先级表
按频率、收益、数据可用性、风险、推动人五个维度打分。
Agent 说明书
定义角色、输入、输出、工具、权限、边界和人工复核点。
知识治理清单
列出数据来源、更新责任人、敏感等级、引用策略和过期机制。
上线验收表
用样本集、质量阈值、异常处理和业务指标决定是否扩大范围。
推荐阅读路径
先统一方法，再讨论系统，再确定第一个样板项目。
| 主题 | 要回答的问题 | 适合角色 | 输出 |
|---|---|---|---|
| FDE 与陪跑 | 为什么 AI 项目不能只做工具采购？ | CEO / 业务负责人 | 项目组织方式 |
| Agent 工程 | 一个可上线 Agent 应该包含哪些组件？ | CTO / 产品经理 | Agent 说明书 |
| 知识治理 | 企业知识如何可被安全调用和追溯？ | 运营 / 法务 / IT | 知识治理清单 |
| 上线评估 | 如何判断试点值得扩大？ | 项目负责人 | 验收指标表 |