E512. 他的FDE团队从30人扩到100人，但为什么很多大厂工程师甚至不知道这个岗位？

模型和API人人可用，稀缺的是把AI Agent交付成可靠业务结果的人。Jove从Cresta的一线实践解释FDE如何补上最后一公里：处理RAG、幻觉和guardrail，也理解业务、赢得客户信任并对结果负责。 适合工程师、创业者和企业AI负责人，帮助判断FDE是否值得转型、企业为何需要这一角色，以及招聘时该看技术还是交付能力。 这期你会听到 • Forward Deployed Engineer与传统驻场工程师的组织位置和责任有何不同？ • FDE如何把客户现场问题带回产品，并缩短AI Agent的time to value？ • 语音AI进入酒店、银行或餐馆时，RAG、延迟与业务细节为何构成最后一公里？ • 为什么客户信任可能比模型、guardrail和工程实现更难积累？ • Cresta如何通过编程、工程实践、行为沟通与限时构建任务面试FDE？ 章节 00:00 — Jove与FDE岗位扩张窗口 02:20 — AI Agent FDE负责什么 06:50 — 创业经历为何适配FDE 09:30 — 把客户现场反馈带回产品 16:00 — 语音AI如何进入真实服务场景 23:00 — 技术之外更难的是客户信任 26:20 — 模型易得，最后一公里难做 32:00 — FDE的人才画像与面试方式 38:30 — 从掌握技能到对结果负责 39:30 — FDE在北美与国内的不同条件 本期嘉宾 Jove在温哥华的AI公司Cresta带领约30人的FDE团队，预计扩展到100人；他曾在Splunk、EMC担任工程师和管理者，也有开发实时数据管道和流式数据库的创业经历。 相关内容 观看本期视频版 阅读本期文字稿 完整版56分钟： https://youtu.be/MF30YbZCRbM 加入Superlinear Academy免费社区 拿出卡在交付末端的企业智能项目，写明技术故障、业务约束与信任障碍，请大家诊断。 https://www.superlinear.academy/ 关于主播与节目 孙煜征（课代表立正），康奈尔大学经济学博士、Superlinear Academy创始人。曾任Amazon经济学家、Meta数据科学家和腾讯IEG副总监，也是OpenAI收购团队早期成员。 《课代表立正》关注AI如何改变工作、职业与商业，以及人在变化中最需要保留的判断力。