揭秘“前置部署工程师”模式

人工智能改变了企业以往的采购模式——过去客户会先选定一个平台，再在此基础上进行开发。但现在，正如 Databricks 的 Jason Martin 所说，他们是从具体的难题出发，寻找能够解决该问题的人。“我不会先从平台入手然后再逐步构建，”他说，“我会根据谁能够解决这个难题来选择供应商。”产品一方面变得更加强大，另一方面却也更加不完善。而前置部署工程师正是供应商用来填补这一差距的存在。

本文来自 Insight 旗下 100 多名内部专家为旗下投资企业打造的每周线上活动系列——Onsite Hour。本篇博客是该系列的三篇文章中的第一篇，旨在用通俗易懂的方式介绍“前沿部署工程师”这一概念。

此次讨论由执行导演乔治·马修主持。

与会嘉宾包括：

• Postman 的联合创始人兼首席技术官安基特·索布蒂*
• Databricks 的 FDE 业务副总裁杰森·马丁*
• Alteryx 全球技术高级副总裁拉吉库马尔·伊鲁达亚拉杰*
• ServiceNow 高级副总裁约翰·艾西恩

创始人及 CEO 需考虑的五点事项

1. 确定核心目标。“首先要明确自己的核心目标，只要对这一目标的重要性有坚定信念，即便面临各方压力也要坚持下去，”Aisien 说道。他的核心目标就是部署在生产线上的自动化构建数量。

2. 将 FDE 视为学习的主要途径。Sobti 表示：“如果我今天要创办一家 B2B 企业，我会选择以 FDE 模式作为主要的工程实践方式。”该模式能够将单一信号转化为规律性模式，进而形成一种“持续发展的动力机制”，为产品的开发提供支撑。

3. 把守入口。一旦该方案可行，需求便会激增。“兴趣与准备就绪并非同一回事，”伊鲁达亚拉吉说道，“在开发开始之前就要明确进入标准、退出标准以及终止条件，同时要让 FDE 这种能力保持‘稀缺性’。”

4. 在人才争夺上取得优势，并由高层亲自掌舵。“一切都取决于人才，”马丁说道，“在人工智能领域，最优秀的人才与表现一般或最差的人之间的差距，是有一两年前的 10 倍之多。”在 Databricks，就连首席执行官也会参与对 FDE 岗位人选的决策。

5. 设计每一次服务任务时都要考虑其结束时刻。解决难题之后便离开。Aisien 告诉他的团队领导，目标就是“真正让自己不再有业务可做”。

什么是前置部署工程师？

在 Insight Partners 看来，所谓“前沿部署工程师”其实是对日益扩大的 AI 价值差距以及普遍存在的 AI 概念验证失败现象所做出的市场应对。根据我们的经验，大多数 AI 解决方案都无法直接适用于客户的特定应用场景，因此也就无法投入实际使用。而前沿部署工程师则能填补这一空白——他们具备极强的好奇心与技术能力，同时还拥有出色的人际交往技巧，能够克服组织内部的阻力，深入挖掘问题本质，并对最终结果负责。

与其他角色不同，他们负责打造最终落地解决方案，其所创造的能力还会反馈并融入核心产品中。关键在于，FDE 并非固定不变的岗位——一旦方案的效果得到验证，相关工作就会移交給那些负责将方案规模化应用并维护其运行的团队，而 FDE 则会转向新的领域，继续推动探索机制的运转。

我们的嘉宾是这样定义这一概念的：

• “把您最棘手的难题交给我们来解决……知识产权归您所有，我们会将其移交给您。”——Databricks 的 Jason Martin
• 在 ServiceNow 已在该领域拥有现有客户的客户环境中，利用代理构建作为“解决业务问题的基础要素”，从而推动“场景捕捉”工作的开展。——ServiceNow 的 John Aisien
• “我们首先识别出某种信号……将其转化为规律性模式……进而打造出一个能够持续推动产品发展的飞轮。”——Postman 的 Ankit Sobti
• FDE 应当成为“企业持续学习的机制”，而非“客户永久依赖的拐杖。”——Alteryx 公司 Rajkumar Irudayaraj

FDE 与咨询师或销售工程师有何不同？

咨询师或专业服务团队会完成既定范围的工作后就离开。销售工程师则通过产品演示来促成交易。而 FDE 则会针对那些模糊、缺乏明确范围的难题，打造最终的解决方案，并对结果负责。伊鲁达亚拉吉解释说：“我不会让 FDE 来制作演示版本，因为还有其他人可以做到这一点。毕竟有专门的解决方案工程师一直都在做这种工作。”

马丁介绍了在 Databricks，售前与售后服务是如何融为一体的——他们以客户最棘手的难题为出发点，而非着眼于如何计算可收费的工作时长。他举了一个例子：最初只是一个价值 3 万美元的概念验证项目，后来发展成了价值数百万美元的长期合作。“不能只看工作时长和投入的人力，”他对与会者说，“关键在于取得的成果。”

FDE 究竟负责做什么？

与会专家通过实际案例进行了解答。Irudayaraj 介绍了与美国一家规模最大的快餐连锁店合作的情况——他们通过自动化原本需要每年耗费 300 到 400 小时的手动财务对账工作，随后发现还有数千家餐厅面临着同样的问题。“只需开发一次解决方案，就无需再为其他餐厅重复做同样的工作，”他说。用他的话来说，这一初步成功的意义在于“缩短了高层管理者出于好奇而采取实际行动之间的时间差距”。

“如果我今天要创办一家 B2B 企业，我会考虑将 FDE 模式作为我的主要工程策略。”

找出最棘手的难题，在客户的实际环境中构建可运行的解决方案，再将这一成功案例转化为可重复使用的模式。Sobti 进一步解释道：“如果我今天要创办一家 B2B 企业，我会把采用 FDE 模式作为主要的工程策略。”

各企业领导者是如何推行 FDE 模式的？

各家公司出于不同的战略考量成立了 FDE 团队，并将其部署在业务中的不同环节。

Postman 推出了 FDE 机制，旨在将其拥有 4000 万开发者的用户群体转化为企业客户，解决那些现有产品功能无法处理的 API 问题。这类团队独立于营收部门运作，秉持探索精神，其工作目标便是根据一线反馈不断探索新的产品模式。

Databricks 构建 FDE 模式是基于这样一个事实：人工智能改变了客户的购买决策。当供应商能够通过解决复杂问题而非单纯销售平台来赢得客户时，FDE 就能弥补传统平台模式所缺失的环节。该团队采用以成果为导向、具备良好盈利空间的模式，整合售前与售后资源，以平台被广泛采用作为核心目标。

ServiceNow 早已深入大多数大型企业，它希望自己的客户能够真正将 AI 智能体投入实际生产环境。FDE 们负责完成相关环境的调研，并将所得经验反馈给产品团队，他们隶属于工程部门，其工作成效则通过正在运行的智能体构建数量来衡量。

Alteryx 则面临着不同的问题：大型客户在面对众多 AI 方案时不知该选哪一种，也不清楚该信任什么。FDE 们通过在客户的实际数据中展示可行的应用成果，来降低决策风险；这些 FDE 被视为稀缺资源，与销售工程团队及客户成功团队一同被安置在严格的访问机制背后。

FDE 所创造的知识产权归谁所有？

专家组的回答是：只需保留重要的部分即可。马丁表示，对于任何可重复使用的内容，供应商“必须拥有其知识产权”，否则就无法将其整合到产品中；而基于客户数据训练出的定制模型则属于客户所有。其余部分交由客户掌控其实是一种优势而非让步：“这对客户来说显然比‘现在我被绑定了’这种状况要好得多。”

Databricks 越来越倾向于在客户自身的环境中开展工作，并将任务留在那里完成。Irudayaraj 重新定义了这一争论的焦点，他认为真正的价值并不在于知识产权的争夺：“最出色的 FDE 方案不仅能帮助公司赢得一两个客户，还能教会企业如何赢得接下来的 10 个、100 个客户。”

如何为此付费，并证明其确实有效？

Databricks 致力于实现正利润，并出售解决方案所带来的价值，而非仅按工时和成本收费。Aisien 指出，ServiceNow 将其团队视为研发力量，工程师们创造的价值会通过一种被他称为“辅助功能”的使用计量机制转化为持续性的收入。在项目速度方面，各位发言者都表示认同——借助现代工具，解决方案往往只需数天或数周就能完成，Databricks 有时甚至会在合同签订之前就开始开发。“我们甚至不会向客户收取费用，因为我们很有信心他们会同意，”Martin 说道，“所以我们会承担相应风险来完成交付。”

今日启动 FDE 机制

以下是当被问及如果重新开始会做出哪些不同改变时，这些演讲者的回答。

1. 从第一天起就开始在核心工程团队与 FDE 团队之间实施轮岗制度。

“Aisien 表示：‘真希望我一开始就采用这种做法。’‘这确实彻底改变了局面。’”

2. 更早启动针对早期职业阶段的招聘

马丁表示，AI“彻底颠覆了一切”，因此企业需要那些“更愿意尝试不同方法、更具创造力”，并且“有时甚至乐意在桌子底下过夜”的构建者。如今，Vibe coding 已经成了 Databricks 招聘面试的组成部分：“我们会让候选人进行 Vibe coding 测试……这能体现他们是如何描述相关问题的，以及他们为何要以那种方式来构建事物。”

3. 更早设定资格标准与终止标准

“Irudayaraj 表示：‘感兴趣并不等同于已做好准备。在派遣 FDE 之前，我会更明确地说明必须满足哪些条件。’”

4. 在向高端市场转型时尽早启动这一举措

Sobti 表示，构建此类产品“会改变人们对于构建企业级产品的思维方式”。

关于 FDE 的常见误解

专家小组澄清了几点问题。

• “那只不过是换个名字的专业服务罢了。”并非如此。专业服务解决的是有明确范围的问题，而前沿部署工程师则负责处理那些范围不明确的难题，并对最终结果负责。
• “Palantir 发明了 FDE 这一概念。”虽然 Palantir 创造了这个术语，但并非首创这一做法。
• “FDE 们只会打造华丽的演示版本。”其目标其实是构建可在生产环境中稳定运行的可重复模式，而非单纯的演示。
• “这其实是一种在产品上市后期才添加的功能。”这些企业领袖们希望自己能更早采取这一举措。
• “你会失去自己的知识产权。”你可以保留可重复使用的知识产权，只有针对特定数据的定制化工作才会交给客户。

整体格局

FDE 模式正在改变对成果的负责主体。Aisien 表示：“十到十五年前，我们只会展示演示文稿、PowerPoint 演示，或许还会做一个概念验证。”如今，他认为责任在资产提供方与客户之间“变得更加均衡了”。他称这种做法是“对成果相关的责任分配进行重新调整，我认为这对整个软件行业而言是非常有益的。”

这些行业领袖认为，这种模式不仅有利于处于早期发展阶段的公司，而且会随着时间的推移变得更加自动化。Irudayaraj 认为，创始人“在项目孵化阶段就应该考虑组建 FDE 团队”——即便是“种子期公司或初创企业”也应如此。Sobti 表示，Postman 已经在构建由人类与智能代理相结合的团队，甚至还设立了“现场 CTO 这一智能代理角色”，公司内的任何人都能够向其咨询问题。“现在就宣布成功还为时过早，”他补充道，“但我对目前所看到的积极迹象相当满意。”