Forward Deployed Engineer，被译为前沿部署工程师。就是进入客户的现场，根据企业的需求，推动一些具体方案的落地。

最初这个词起源于Palantir，是一家美国的数据与AI软件公司，在还没有AI的时候，他们把工程师派到到客户现场，理解客户的相关业务并部署自家的软件系统。

可这个职位，在过去，好像并没有那么的光鲜亮丽，定义模糊、交付极重、需要长期处理各种内部关系。而如今，又被整个AI行业推到了风口上。

五月份，OpenAI和Anthropic都分别宣布成立了一家做FDE的公司。国内，大厂在招，AI公司在招，创业团队和OPC们，也都开始给自己贴上FDE的标签。岗位，虽然现在非常热，但对于市场和企业来说，确实还是处在一种很尴尬的状态。

不仅FDE对自己身份的定位很多时候是模糊的，而且企业的管理层愿意花钱把FDE请进公司，可对于真正需要和他们一起工作的一线员工来说，FDE同样也是一个陌生的角色，很多人甚至不知道他们是谁、为什么而来，更谈不上真正理解和接纳他们。

FDE到了客户一线以后，最先遇到的尴尬，就是大家根本不知道该怎么称呼他们。有时候，他成了产品经理、是解决方案专家，也有时候，他是技术负责人。反正客户需要他是什么，他就是什么。名字改了，不过吧，活还是那些活。

现在名字有了，听起来很牛逼，但对于大众来说依旧比较模糊，驻场工作的真实情况也没有那么光鲜。FDE的身份之所以难以解释，也和他们非标准化的交付方式有关。

第一种，是产品驱动型FDE。这类FDE指的是有自己的产品、模型或者平台的AI公司或者大厂，他们带着已有的能力进入企业，根据客户的业务流程，完成交付。

公司本身拥有一套产品或者模型，只要客户愿意采购，也愿意开放真实的业务场景，团队就会投入FDE人力，围绕客户需求进行定制、交付和运维。

这个过程也能够反哺模型和产品，在客户授权和数据合规的前提下，真实业务数据还可以帮助团队发现模型和产品在具体行业里的能力边界。

因为一个成熟的FDE，不能永远被客户推着走，他要把现场发现的问题带回公司，沉淀进产品和方法里，再把这些经验带给下一个客户。这样，做过的每一个项目才不会只是一次性的消耗。

第二类，是项目驱动型FDE。这可能也是现在增长最快、定义最混乱的一类。他们靠个人信用、朋友介绍和行业关系拿到项目。也有一些个人FDE，会独自完成全部流程。客户购买的，是他们的经验和时间。

这类模式起步很快，但上限也非常明显，项目交付以后，修改维护还会持续发生，项目越多，售后占用的时间也越多。

看起来确实赚到了钱，但也非常消耗时间和精力，尤其是当改的需求多了，很容易就变成只会跟着对方不断改需求，客户说做什么就做什么的外包。