本期我们聊聊 FDE 与 CSE 的区别，探讨 AI 落地过程中“模型能力”与“业务价值”之间的鸿沟，以及为什么企业 AI 需要有人深入现场完成最后一公里。
FDE 是传统软件交付的重新包装，还是 AI 时代新的超级工程师？未来 AI Agent 会取代 SaaS，还是成为连接和控制软件生态的超级触手？
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硬地笔记
00:49 FDE 核心职责与 Palantir 模式解析
05:06 FDE 与国内 2B 定制化交付的本质关联
13:03 FDE 与 CSE 的角色差异及组织协同
18:14 AI 时代 FDE 作为战略机遇的独特性
29:05 模型厂商自建 FDE 团队的战略考量
36:05 FDE 的考核指标与业务价值闭环
41:28 AI 与软件生态的共存与未来演进
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小宇宙热评
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HD978218z TOP 1江苏3FDE 去年我干的时候都没这个词，今年是 openclaw 以后，突然间定制需求上来。但是恕我直言，FDE 纯苦力活，看似客单价高，实际上赚的心酸，在业务侧上全是阻力。 大家都觉得，ai 无所不能，但是 FDE 是直面市场的拷打的，更多的时候看到的是， agent 在传统企业里确实没啥用武之地。核心需求无非就是检索，管理而已，规则系统甚至都解决的比 agent 好的多
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李源 TOP 2北京2我觉得主播最后提到的一个观点基本认同，从人才密度的稀缺性和成本的角度，FDE 的确不适合所有项目，而更适合公司在早期确立产品形态和获取关键行业和客户认知的时期有选择的派驻。 一旦产品进入成熟期，从成本角度出发，的确还是现有的第三方服务商的生态更 make sense，而原厂只会保留小部分 FDE 在有选择的项目上继续演进产品。这样从生态共赢和成本回报的角度都更合理。 另外，主播提到“小偷”的比喻。关于客户数据是否能够“偷”回公司用来训练大模型，这个我觉得是一个阳谋，而不是在客户不知情的情况下去获取客户数据，否则法律风险可就大了。 阳谋的意思就是，双方同意数据的使用方式和用途，大模型公司把模型 train 的更好，更好的模型更好的服务客户。 但是这种“蜜月期”估计是有限的，到一定程度 客户一定会收紧权限，比如禁止数据离场，禁止厂商用客户数据进行训练模型，或者而改为本地训练，等等
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yisenn TOP 3山东125:15 我前段试图参加全网第一FDE的hackthon，但是确实卡在了工程能力，而且这个工程能力不止从0到1，还有持续改善和交付、devops，这些工程能力确实对于售前/项目经理/产品经理出身的人来说是需要专门训练的。
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长跑男北京1
fde 最终不就是 AI 培训师嘛？毕竟代码都是 AI 写，fde 就是构建上下文
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Vincent_sun北京0
大家好，我是来自企业内部的 FDE
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yisenn山东0
07:42 我是产品经理出身也不懂代码，感觉FDE对于国内的价值确实是身兼N岗，尤其是核心开发，大幅度拉低开发和交付成本，让服务提供者和客户双方的ROI都成立，当然也让这个岗位变得有些“体力活”。😇
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orangleliu北京0
原来我也是啊
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yisenn山东0
48:03 应该FDE还是会相对先做一些轻的东西，和旧SaaS打通
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louise_7bt5中国香港0
非科班，怎么转型成为FDE(≧∇≦)/
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ZaynHao北京0大家好，我是一名 FED 🙈
