Forward Deployed Engineering 能力
我们不只提供技术方案，更让工程师进入业务上下文，和客户团队一起把 AI 能力落到流程里。
工程师嵌入业务现场
Forward Deployed Engineer 直接理解业务流程、角色分工和系统边界，减少需求转述带来的误差
小切口快速验证
先选择高价值场景，用 2-6 周交付可运行 MVP，让业务团队尽早看到真实效果
从原型走到生产
不止停留在 demo。我们把模型、数据、权限、监控和异常处理一起纳入生产级交付
上线后持续陪跑
AI 系统需要在真实使用中迭代。我们持续跟踪效果，优化 Prompt、工具链和业务流程
FDE 合作与交付
以 Forward Deployed Engineering 的方式，连接业务流程、企业数据和 AI Agent，交付能上线运行的智能系统。
业务现场诊断
梳理真实流程、关键角色、数据源和系统约束，确定高价值 AI 切入点
Agent 与系统集成
把大模型、RAG、工具调用和企业 API 接到现有 ERP、CRM、OA 或内部数据系统中
MVP 快速交付
围绕一个清晰业务场景构建可运行版本，让团队在真实流程中验证效率、准确率和 ROI
生产上线与陪跑
补齐权限、日志、监控、回退和人工协同机制，让 AI 能力稳定进入日常业务
Forward Deployed Engineer 如何工作
嵌入业务上下文
与业务负责人、运营和一线使用者一起还原真实流程
定义可验证场景
把模糊的 AI 需求收敛成 2-6 周可交付的明确目标
工程化构建
打通模型、数据、工具调用和企业系统，持续演示与修正
上线后迭代
根据真实使用数据优化效果，逐步扩大到更多业务节点
合作前问答
先把问题问清楚，再进入业务现场
Forward Deployed Engineering 的价值不在于多写一个 demo，而在于找到真正值得交付、能被业务团队长期使用的 AI 系统。
Forward Deployed Engineering 适合什么阶段的企业？
适合已经有明确业务流程、数据或系统基础，但还不确定 AI Agent 应该从哪里切入的团队。我们会先把需求收敛到一个可验证场景，而不是一开始就做大而全的平台。
一次合作通常怎么开始？
通常从业务访谈和流程梳理开始，确认关键角色、数据源、系统边界和成功指标，再选择一个 2-6 周可以上线验证的小切口。
你们只做原型，还是可以走到生产？
目标是走到生产。除了模型和 Agent 编排，我们也会处理权限、日志、监控、异常回退和人工协同，避免系统停留在 demo 阶段。
企业数据安全和权限怎么处理？
我们会优先复用企业已有的权限体系和数据边界，按最小必要原则接入数据。涉及私有数据、日志留存、模型供应商和部署方式时，会在方案阶段明确约束。
如果还没有想清楚具体 AI 场景，可以沟通吗？
可以。很多合作的第一步就是判断哪些流程值得 AI 化、哪些暂时不适合。我们会更关注 ROI、落地阻力和上线后的真实使用，而不是为了使用 AI 而使用 AI。
为什么网站上没有公开客户案例？
我们已有真实企业合作与交付经验，但部分客户合作受保密协议约束，暂时不会公开客户名称、系统截图、业务数据或内部流程。正式沟通时，可以在保密边界内讨论行业类型、问题模式、交付路径和上线标准。
我们希望让每个企业都能把 AI Agent 用到真实业务中。风九科技以 Forward Deployed Engineering 的方式进入现场，从单点自动化到多 Agent 协作，持续交付可运行的智能系统。