FDE 是站在客户现场与工程系统之间的交付型工程师：听懂业务、拆解需求、构建 Demo、编排 Agent、部署上线、写清验收和移交文档。 An FDE works between the customer field and engineering system: understand the business, break down requirements, build demos, orchestrate agents, deploy, and document acceptance and handoff.
FDE 的核心工作
| 阶段 | FDE 要做什么 | 交付物 |
|---|---|---|
| 诊断 | 访谈客户，识别业务目标、数据边界、阻塞点和成功标准。 | 需求澄清表、场景地图、机会清单 |
| 转译 | 把业务语言转成 Prompt、页面结构、数据字段、Agent 状态和验收规则。 | Prompt 模板、规格说明、验收标准 |
| 构建 | 用 AI 编程和前端工具快速做出可操作 Demo，并修复生成代码的问题。 | 前端 Demo、组件说明、测试路径 |
| 编排 | 设计 Agent 的输入、工具调用、追问、人审点、报告生成和失败回退。 | Agent 工作流、追问策略、错误处理 |
| 部署 | 把本地项目发布到稳定 URL，让客户能打开、测试、演示、复现和验收。 | 部署链接、环境变量说明、运行手册 |
| 复盘 | 记录失败样本、客户反馈、下一步迭代和可复用资产。 | README、测试清单、演示脚本、复盘报告 |
AI-FDE 与传统岗位的区别
不是传统前端
传统前端关注页面和交互。AI-FDE 还要理解业务流程、模型能力、Agent 边界、部署环境和客户验收。
不是只做售前
售前证明价值，FDE 还要把方案做成可运行产物，并把现场反馈沉淀给产品和工程。
不是 AI 工具运营
会用工具只是起点。FDE 必须能说明为什么这样设计 Prompt、为什么这样部署、哪里需要人工确认。
不是无边界外包
FDE 可以做试点和交付包，但不能在无授权、无测试、无数据治理的情况下独立承担企业核心系统。
FDE FAN 的学习路径
- 先建立岗位边界：知道 FDE 能做什么、不能承诺什么。
- 补齐前端基础：HTML、CSS、JavaScript、React、Vite、Git 和部署。
- 学习 Prompt to Product：把需求变成页面、组件、验收标准和 Demo。
- 进入 Agent Workflow：工具调用、会话状态、追问、人审、报告生成和日志。
- 做垂直行业案例：跨境电商、文旅和企业 AI 转型诊断。
- 完成交付系统：README、测试清单、演示脚本、部署链接和复盘报告。
常见问题
FDE 是什么？
FDE 通常指 Forward Deployed Engineer，是贴近客户现场、把业务需求转成可运行方案、部署链接、Agent 工作流和交付文档的工程交付角色。
AI-FDE 和传统前端工程师有什么区别？
传统前端更关注页面实现，AI-FDE 还需要完成需求澄清、Prompt 设计、Agent 流程、模型边界、部署验收和交付复盘。
FDE FAN 训练什么？
FDE FAN 训练学员把企业需求转成 Prompt、前端 Demo、Agent 工作流、部署链接、README、测试清单、演示脚本和复盘报告。
下一步 / Next Step
进入课程总目录，或先体验 企业 AI 转型诊断 Agent，看看真实 FDE 案例如何把访谈、画像、报告和交付建议连成一个系统。