选得自由
Acquire不被单一厂商、单一模型或单一工具绑架,按业务需求灵活选型。
增强知识查询、客服、销售跟进、后台处理和内容运营的 AI 流程。
FFDE 从一个每周重复发生的真实流程开始,建立基线、接入知识与工具、保留人工决定,并用处理量、周期、质量与成本验证结果。
我们相信,AI 不应是少数大企业的特权,也不应是束之高阁的技术演示。FFDE 帮助中小企业在安全、可控、可负担的前提下,真正掌握 AI 与 Agent 的使用能力;这正是我们提出“面向中小企业的快速增强型 FDE”的原因。
不被单一厂商、单一模型或单一工具绑架,按业务需求灵活选型。
业务团队能自主使用、迭代 Agent,而不必事事依赖外部专家。
成本可预测、数据有边界、流程有 owner、成效可复盘。
从第一个场景试点,平滑扩展到更多业务线,形成增长飞轮。
真正的难点不在模型本身,而在于选择正确场景、接通数据与流程、守住安全边界,并让团队能够接手。没有这些条件,AI 很容易停在 Demo、账号或无人使用的试点。
先定义重复工作、人工决定和验收指标,再决定是否使用 AI。
把知识、工具、流程、安全、成本和人员一起纳入交付。
交付可运行、可度量、可交接的流程,而不是一次性演示。
FFDE 提供三大相互衔接的服务板块,按企业当前问题选择入口。FFDE ARC 负责诊断与复评,5·6·7 负责把选定的工作流做出来、验证并交接。
通过 FFDE ARC 从人员、流程和组织三个层面看清能力与准备度差距,再决定应当培训、补条件、验证还是暂缓投入。
从一个优先业务场景开始,把知识、工具、规则和人工决定接入真实流程。
按风险和准备度决定什么租用、什么编排、什么适配、什么自持。
三大服务板块回答我们做什么;两种合作方式回答我们如何进入您的组织。
从一个真实业务场景共同开始,完成首条工作流的实施、验证和交接,帮助还没有成熟 AI 实施团队的企业建立第一套可运行、可持续改进的能力。
已有产品,不等于已经进入业务。FFDE 作为前置部署伙伴,深入业务部门,把产品接入真实流程,用实际使用验证效果,并将现场证据和改进需求带回客户自己的产品团队。
当数据、流程和决策需要更强控制时,企业可以沿着 Rent → Orchestrate → Adapt → Retain(ROAR) 逐步推进。 主权AI不等于所有东西都放在本地,而是让数据边界、模型选择、运行证据和接手能力与业务风险相匹配。
低风险、非核心任务可以先使用云端模型,快速验证是否值得投入。
统一入口、权限、成本、日志和模型路由,减少无序调用与单一厂商绑定。
对稳定输出、敏感字段或明确领域任务,再考虑私有模型、SLM 或 LoRA。
关键流程由企业掌握数据、运行边界、评测基线和日常迭代,而不是只拥有一个账号。
FDE(Forward Deployed Engineering)是一种把工程和产品判断前置到客户真实业务环境的产品开发与交付机制:现场团队与用户共同定义问题、构建系统、验证业务结果,并把实际使用中暴露的问题和证据带回产品迭代。FFDE 是面向中小企业的快速增强型 FDE:在此基础上补齐场景选择、数据与知识、工作流、安全治理、人员培训和交接,让 AI 能力进入真实工作,并由客户自己的团队验收、接管和持续改进。
Forward Deployed Engineer(FDE) 是进入您企业一线、与业务团队共同定义问题并构建系统的工程师。他们对落地结果负责,不在方案或 Demo 完成时离场,并把真实使用中的问题和证据反馈给产品团队。
标准 FDE 在大企业已验证有效,但中小企业在实施 AI 时,最迫切需要的是把实施条件一起补上:对齐认知、整理数据、梳理流程、建立安全规则、培训团队、管控成本。
FFDE = Fortified FDE for SMBs:第一个 F(Fortified)代表为中小企业补齐 AI 落地基础能力。这里的 FDE 指角色 Forward Deployed Engineer 及其交付方式 Forward Deployed Engineering;FFDE 的全称采用后者。我们不仅提供具备 AI 实施经验的工程师,更帮您系统性解决「不敢用、不会选、搭不起、管不住、算不清账」等前置难题,让试点成为可运行、可持续的业务能力。
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