FDEs很难找到，但对开发至关重要

作者：Kennith Jackson | 2026年8月12日

OpenAI、Anthropic、Microsoft、AWS等公司近期纷纷推出计划，帮助客户采用AI并确保其正常运行。

这些努力的关键在于“FDEs”（forward deployed engineers，前线部署工程师），这是一种罕见的人才，能够将AI的技术方面与客户的真实业务需求连接起来。

但六个月后或一年后，当雇佣的团队离开或过于忙碌，而公司需要自行维护和升级其AI系统时，会发生什么？

这不是任何公司希望看到的情况。FDE能力非常稀缺。这意味着他们的专业知识可能非常昂贵。当你被某个组织锁定后，无论成本如何，都很难离开。你依赖的组织可能会优化某些AI模型，而你将错过其他选择，比如开源。或者，他们依赖的模型可能会遇到监管问题。

这一切都表明，需要从长远考虑，在内部培训FDEs，而不仅仅是依赖外部团队。那些能够成功部署AI并充满信心的企业将会蓬勃发展。好消息是：FDE能力是可以培养的。但它需要合适的原材料和一种密集、结构化的方法。

你在寻找什么

(khunkornStudio/Shutterstock)

在开始任何培训之前，必须明确你要寻找的目标。

FDE的决定性特征是能够以传统工程师无法做到的方式，将技术解决方案与业务成果连接起来。FDE不仅仅是构建者。他们是运行在工程、架构和商业战略交叉点的翻译者。他们理解将AI部署到生产环境不仅仅是技术挑战。它也是一个风险管理挑战，需要通过适当的护栏、监控和遏制策略来赢得组织信任。

以下是我们从FDEs身上学到的有效经验。

第一步：确定合适的候选人。并非每一位优秀的工程师都能完成这一转变。寻找那些对技术领域之外充满好奇的经验丰富的软件工程师。你需要的是在核心开发实践方面有扎实基础，并接触过数据科学和云架构的人才。先前的行业经验是一个重要的加速器。一个了解医疗合规性或金融服务风险框架的人，会比从零开始学习该领域的人更快上手。

识别合适候选人的一部分是寻找具备协同核心技能的人，包括：问题解决与判断能力；解决方案工程与设计能力；客户管理以及将AI实施与可衡量业务成果联系起来的能力。

如果某人已经具备这些能力，那么离成为FDE就不远了。但还需要更多，这可以通过技术和专业两方面的培训来实现。

第二步：从技术上培养优秀候选人。这分为三个层次。

1. 基础是AI和ML素养：LLM概念、提示工程技术、Python熟练程度、对token和基本智能体架构的理解。这些是入门要求。

2. 中间层是应用工具包。工程师需要在三个领域具备工作能力，这些领域对应FDE扮演的“三顶帽子”。

   • 第一是RAG（检索增强生成），知道如何可靠且准确地将模型连接到企业数据源。
   • 第二是智能体AI，协调多步推理和动作序列，并设置适当的检查点和控制。
   • 第三是生产运营，确保解决方案能够以适当的监控、护栏和事件响应能力进行部署。

3. 高级层是深度专业知识：模型内部机制、微调、当标准方法失败时FDE能够进行故障排除的知识。这是区分能够按照剧本行事的人和能够在剧本未覆盖的情况下即兴发挥的人的关键。

4. (Gorodenkoff/Shutterstock)

5. 第三步：培养优秀候选人的专业能力

专业能力可能比技术能力更难培养。随着AI承担更多常规、任务导向的工作，这些“软”技能在许多职业中需求旺盛。软技能在工程人才中尤其难以找到，因为这个职业传统上并不关注这些。程序员戴着耳机拼命工作，而周围的世界继续进行，这种形象是有根源的。

但AI正在改变机器最擅长什么以及人类最擅长什么的等式。在当今世界，公司董事会和CEO们希望从他们的AI投资中获得实际回报。

FDEs必须能够重新构建对话，停止谈论技术智能体，开始讨论业务问题和风险缓解。他们必须管理高风险的利益相关者关系，包括围绕范围变更、时间表延迟以及非确定性系统固有不确定性的艰难对话。最重要的是，他们必须培养判断力：在模糊情况下做出良好决策的能力，以及在被要求接受新型技术风险的高管面前激发信心的能力。

有大量的软技能开发工具可供使用。企业可以在内部解决，也可以寻求外部帮助。我们在Andela发现的一个要点是，首先评估员工，了解他们当前在某个技能上的水平，以便任何培训都能将他们带到下一个水平——既不浪费他们的时间，也不让他们失去兴趣。

保持耐心但坚持不懈

与你的领导和候选人设定现实的期望。即使有一个强大的计划，也不是每个人都能完成转变。但即使是一小批具备FDE能力的人才，也能极大地加速你克服集成障碍的进程。

那些培养FDE能力的企业将突破集成障碍。他们将从令人印象深刻的演示转向能够产生真正价值的生产系统。每一次成功的部署都将为下一次建立组织信心。那些不这样做的企业将停滞不前，无法将AI投资转化为AI回报，眼睁睁看着更具风险承受能力的竞争对手领先。

关于作者：Kennith Jackson是Andela的解决方案高级副总裁，这是一个面向技术人才的私人市场，拥有经过审核的全球网络，覆盖135个国家的15万多名技术人员。此前他曾在Google Cloud工作。