FDEs：建设能力，而非依赖性

企业人工智能采用的主要瓶颈已从实验阶段转移到生产部署阶段。

证明人工智能在受控条件下能够执行有用任务是一回事，但将其适应企业的真实运营环境可能是一项复杂得多的工程。许多企业在这个瓶颈处停滞不前。根据德勤（Deloitte）《2026年企业人工智能现状》报告，只有25%的组织将40%或更多的人工智能试点项目投入生产。

企业在弥补这一部署差距方面有几种选择。他们可以在内部完成这项工作，但这可能需要专业化的人工智能部署专业知识、对底层技术的熟悉程度以及足够的工程能力。或者，他们可以引入外部支持，例如IT咨询公司、专业人工智能公司、独立承包商、模型对齐服务提供商，或者模型供应商自己的前向部署工程师（FDEs）。

每种选择都有其优势和权衡。在本文中，我们将阐述模型供应商FDEs的优势，解释这种方法引发的依赖性问题，并概述一种以能力建设为导向的FDE方法如何解决这些问题，同时让客户对其人工智能部署拥有更大的运营控制权。

FDEs能提供哪些第三方服务难以复制的价值

供应商的FDEs占据着独特的位置：他们在客户的技术和运营环境中亲手工作，同时仍然是构建底层人工智能技术的公司的一部分。

因此，FDEs拥有更深入的产品专业知识，并能直接接触研究和工程团队。他们可以将以往部署的经验应用到新的客户环境中，并保持对新产品能力和平台方向的洞察。对客户而言，这通常意味着更快的答案、更少的可避免的变通方案，以及能够兼顾技术未来发展方向和当前能力的部署决策。

FDE的参与还能更轻松地解决产品本身的缺陷。例如，当Cohere客户的使用案例暴露出我们现有产品未能完全支持的功能时，我们的FDEs可以检查或修改底层代码，并与核心工程团队合作，开发出既能满足即时需求又能跨客户推广的解决方案。

第三方提供商通常带来宝贵的行业经验、更广泛的转型经验，以及在评估不同供应商解决方案时更强的独立性。但当他们遇到产品限制、意外模型行为或集成问题时，他们对根本原因的了解往往较少，解决问题的选项也更有限。他们可能不得不构建定制的变通方案，增加复杂性和维护负担，或者将问题升级回供应商。

FDEs可以跨越这一边界。他们能够凭借对技术的第一手知识诊断问题，决定是通过部署本身还是产品本身来解决问题，并直接让相关的产品或工程团队参与进来。例如，Cohere的一位客户构建了一个智能体，该智能体通过从日历和其他来源提取相关信息，在会议前生成简报报告。该智能体频繁失败，因为其指令引用了不存在的工具，而一些底层工具调用无法处理所需的上下文。我们的FDE重建了该智能体，并修改了支持工具——包括其Slack集成——以处理更大的上下文。

FDE的优势不仅仅是更快的升级流程；它是一套更广泛的选项，让部署能够成功运行，而不必默认围绕产品进行工程改造。

核心问题：FDEs会导致供应商锁定吗？

FDE方法的优势也引发了一些关于供应商锁定的合理担忧。毕竟，如果一家企业使用FDEs来帮助设计、部署和排除其生产人工智能系统的故障，它不会长期依赖这些FDEs吗？

不一定。

某种程度的商业或架构依赖来自底层技术选择，而不是由谁来部署。例如，依赖特定供应商的模型、API或平台可能会使未来的迁移更加困难，增加客户在定价、产品方向或商业条款变化方面的风险。重要的是，无论系统是由FDEs、第三方还是客户自己的团队部署，这些依赖都可能存在。

与FDE更具体的锁定风险是运营依赖。如果系统的关键知识仍留在供应商工程师手中，内部团队将难以诊断问题、安全地修改系统，或者验证系统在需求和模型变化时是否继续正常运行。换句话说，企业可能最终拥有部署，但不具备运营它的能力。

将客户能力建设融入FDE方法

运营依赖并不是与FDE合作的必然结果。这在很大程度上取决于供应商是否从一开始就将知识转移融入交付模式，而不是将其视为项目结束时的交接工作。

以Cohere的方法为例。我们的FDEs在架构、集成、部署、测试和故障排除方面与客户的工程团队并肩工作。这种共同构建的方法有助于转移客户团队理解和自行运营系统所需的隐性实施知识。我们还针对主要功能举办客户赋能活动，使内部“倡导者”具备知识，能够教导和支持其组织内的团队。对于更技术性的话题，我们的FDEs可以举办关于诸如模型上下文协议（MCP）等主题的会议，帮助客户开发者建立更强的实现模式。

我们的FDEs在架构、集成、部署、测试和故障排除方面与客户的工程团队并肩工作。

能力建设还延伸到对系统本身的知识之外。我们的FDEs可以帮助客户团队开发关于部署、负载测试和连接器开发的可复用软件工程实践，以及构建在生成环境中可靠运行的智能体和自动化工作流。他们还帮助团队导航技术文档，使用人工智能调查问题，并在不必将每个问题都升级回FDE团队的情况下进行诊断。

我们的FDEs还帮助客户构建反映核心产品功能的测试套件，使内部团队拥有自己的方式来验证系统在模型版本、集成和配置变化时是否按预期运行。

我们的最终目标不仅是转移关于当前部署的知识，更是让客户能够独立地运营、评估、排除故障和扩展人工智能系统。

我们的最终目标不仅是转移关于当前部署的知识，更是让客户能够独立地运营、评估、排除故障和扩展人工智能系统。

迈向运营独立

对于正在评估FDE方法的企业而言，让人工智能系统投入生产只是方程的一部分。他们还应该考虑这种参与可能会留下何种依赖关系。最好的FDE参与利用深厚的产品专业知识和工程接入，来逐步减少客户对这种专业知识的依赖。归根结底，紧密的供应商参与应当带来更大的运营独立性，而非更少。

想要帮助客户构建生产型人工智能系统并使其具备独立运营的能力？探索Cohere的FDE开放职位。