Forward Deployed Engineer（前置部署工程师）是一类复合型角色：懂业务、懂 AI、能设计系统、能动手实现，并能把方案推进到真实生产环境，产生可衡量的业务价值。
FDE（Forward Deployed Engineer）是伴随企业 AI 落地出现的复合型角色：深入业务一线诊断问题（Discovery），完成技术选型与系统设计（Scoping & Design），亲自动手构建（Build），并负责推进到生产环境被广泛采用（Rollout & Adoption）。它既不是只写代码的工程师，也不是只写文档的产品经理。
以 OpenAI 公开的 FDE 岗位职责为参照：完整覆盖从发现到上线的五个阶段。
深入客户现场，诊断真正值得用 AI 解决的问题，而不是接受转述需求。
评估可行性、数据条件与约束，把模糊诉求变成可执行的技术范围。
设计架构：模型、RAG、工具调用、工作流与现有系统的集成方式。
亲自写代码完成原型与产品化实现，而不是把方案交给别人。
推进上线、培训与采用，直到系统在真实流程中持续运转。
衡量标准不是 Demo 多炫，而是多少真实用户在日常流程里用它。
是否真正改变了业务流程：时间缩短、错误减少、产能释放。
用评估集和数据持续度量质量，而不是凭感觉调提示词。
FDE 不是任何一个现有岗位的改名，而是把几类角色的关键部分组合在了一起。
| 角色 | 核心关注 | 典型产出 | 与 FDE 的关系 |
|---|---|---|---|
| 产品经理 | 需求、价值、优先级 | PRD、路线图、评审 | 懂业务但不负责动手实现和生产落地 |
| AI / 后端工程师 | 技术实现、系统质量 | 代码、服务、模型能力 | 能实现但通常不承担业务诊断与交付责任 |
| 解决方案架构师 | 方案设计、客户沟通 | 架构图、方案书、POC | 设计方案但较少亲自构建并跟进到生产 |
| 项目经理 / 交付经理 | 进度、资源、风险、干系人 | 项目计划、里程碑、交付验收 | 保障实施过程顺畅，但不负责技术方案设计与系统构建 |
| FDE | 从问题到生产价值全链路 | 上线的 AI 系统 + 可衡量的业务结果 | 同时具备发现、设计、构建、交付四项责任 |
我们把 FDE 的能力结构拆成 8 个可评估的维度，这也是能力评估器的计分框架。
访谈、场景拆解、需求优先级，诊断出值得做的问题。
用户价值、商业价值、ROI 与流程重构。
Agent loop、全局设定、RAG、Tool Calling 的上手能力与边界判断。
API、数据、模型路由、harness（运行支架）与可观测性的整体设计。
独立写代码，集成 API 与 MCP，用 CLI 和 AI 工具完成真实项目。
测试集、Rubric、准确性度量与回归防护。
可靠性、安全权限、成本延迟与审计。
干系人管理、试点到上线、采用率与变革管理。
从自我评估开始，逐步走向学习路线、架构设计与企业交付实战。
8 维 16 题，定位你的长板与最短板，生成 30/60/90 天行动建议。
现已开放按你的背景与当前能力生成 90 天转型路径：3 阶段、12 周计划，含交付物与验收标准。
现已开放判断需求该用 Prompt、Workflow、RAG 还是 Agent，输出架构方案。
规划中企业 Agent 从 Discovery 到 Production 的 12 步交付方法。
规划中关于 FDE 与这个评估，大家最常问的几个问题。
不理解 FDE 与自己的差距？8 个维度、16 道题，2 分钟帮你评估分析，生成能力画像与 90 天行动建议。