FDE 相关知识点¶

本主题讨论 Forward Deployed Engineering（前线部署工程）：工程师如何进入真实业务现场，把模型能力、客户数据和既有系统组合成可验收、可运营、可复用的生产系统。

FDE 不是某套框架，也不只是一个岗位名称。Palantir、OpenAI 等公司的具体组织方式各不相同，本主题关注其中可迁移的工程方法：问题建模、Eval 验收、方案选型、系统集成、生产交付与现场反馈产品化。

子模块¶

FDE 基础与交付方法（第 1 章）

主题定位¶

flowchart LR
    NEED["真实业务问题"] --> FDE["FDE<br/>问题建模 / 方案取舍 / 交付"]
    MODEL["LLM / 多模态"] --> FDE
    APP["Agent / RAG / Harness"] --> FDE
    PLATFORM["框架 / LLMOps / 安全治理"] --> FDE
    FDE --> OUTCOME["可验收的生产结果"]
    OUTCOME -.现场反馈.-> PLATFORM

与其他主题的边界¶

主题	负责回答的问题	FDE 如何使用
LLM / 多模态 AI	模型具备什么能力	判断能力边界和模型选择
Agent / RAG / Tools	应用系统如何构建	选择最小可行架构
框架与编排	用什么抽象实现	控制交付速度与框架锁定
AI Engineering	如何稳定上线和运营	建立 Eval、发布、观测和 SLO
AI 安全与治理	如何控制跨层风险	满足客户数据、权限、审计和合规要求
FDE	如何把上述能力转化成客户结果	对问题、交付和现场反馈闭环负责

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