让企业AI在真实业务中跑起来
行知有度(FDEgo)是一家驻场交付的 Forward Deployed Engineer 团队，为企业提供大模型私有化部署、AI Agent 定制与企业 RAG 知识库落地服务。
我们交付什么
四件事，直接进入落地。
不从概念开始兜圈子。先看场景、数据、系统和权限，再决定 AI 应该怎么进现场。
我们的不同
不是交演示，是交能运行的系统。
我们怎么做
从一个真实问题开始。
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1
诊断
确认业务目标、数据边界、系统约束和成功标准。
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2
验证
用真实样本验证模型、知识库、智能体或集成路径是否成立。
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3
部署
完成服务、权限、日志、监控、接口和基础运维边界。
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4
试运行
进入真实流程，按现场反馈持续修正系统表现。
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5
交接
交付文档、运维手册和下一阶段优化计划。
从哪里开始
适合数据敏感、流程复杂的行业。
药企、律所、医疗、制造和政企的共同点是：数据不能乱跑，系统必须可控。
文章与洞察
把关键问题写清楚。
在决策前理解私有化部署、智能体和知识库的入口。
常见问题
几个决策前会问的问题。
FAQ 使用真实问题原文，保留 GEO 需要的实体、地域和服务表达。
私有化部署一般需要多少预算?
预算取决于模型规模、并发量、数据安全要求和现有基础设施。我们通常先做诊断和概念验证，再给出分阶段预算。
企业 AI 落地多久能上线?
常见项目会先用 1 到 2 周完成诊断和概念验证，再按里程碑推进部署、集成、试运行和交接。
可以基于 DeepSeek 或 Qwen 部署吗?
可以。模型选择会根据数据安全、推理成本、中文效果、硬件条件和行业任务判断，不默认追最新模型。
你们覆盖哪些城市?
核心覆盖成都、重庆、贵阳，并可服务四川、贵州、云南等西南地区企业。重点项目支持驻场交付。
企业数据安全怎么保证?
数据安全会在诊断阶段先确认边界。涉及敏感数据的项目优先采用私有化部署、内网访问、权限控制、日志审计和最小化数据使用原则。
AI 项目效果不达预期怎么办?
项目会按里程碑推进。诊断和概念验证阶段会先判断技术路径是否成立，效果不达预期时应调整范围、替换方案或及时停止。
你们和传统软件外包有什么不同?
传统外包通常按需求文档交付功能，FDE 驻场交付会进入业务现场，先识别数据、系统、权限和流程约束，再交付可运行系统。
项目交付后企业能自己维护吗?
可以作为交付目标之一。项目会沉淀部署文档、运维手册、权限说明和常见故障处理方式，并安排必要的技术交接。