附录A　FDE术语表

本表按英文名称和缩写大致排序。它既收录基础技术名词，也收录本书反复使用的交付方法、组织概念和产品名称，方便跳读时集中查询。

Agent / AI Agent

能接收目标、调用工具、根据环境反馈继续执行任务的软件系统。与普通聊天模型相比，它更强调行动、状态和多步循环。本书保留英文Agent，不译作“代理”。

Agent Readiness / Agent准备度

一项任务或一个代码库支持Agent安全自主工作的程度，取决于上下文、工具、权限、边界和验证循环，而不只取决于模型能力。

Agent Builder / Agent Software Engineer

Decagon对两类现场工作的区分：前者主要在产品内配置Agent的意图、语气、动作和人工交接；后者处理需要进入通用产品的工程能力。名称不是行业统一标准。

AIP / AIP Bootcamp

AIP是Palantir将生成式AI连接到企业数据、工具与工作流的平台；AIP Bootcamp是与Palantir工程师一起，在小时或数天内将真实场景做成可运行用例的实战工作坊。

AP / AR / FP&A

AP是应付账款，处理企业应该付出的款项；AR是应收账款，处理客户应该支付的款项；FP&A是财务规划与分析，负责预算、预测和经营分析。

API

应用程序编程接口。一套软件按预先约定的方式向另一套软件请求数据或动作，例如查订单或发起退款。

AWS / EC2 / S3 / DynamoDB

AWS是Amazon的云计算平台；EC2实例是云中的虚拟服务器；S3是以存储桶组织文件的对象存储；DynamoDB是由AWS管理服务器与扩容的NoSQL数据库。

BI / Business Intelligence

商业智能。用查询、报表、图表和仪表板帮组织分析经营数据的工具与方法。

Cassandra / Keyspace

Cassandra是一种分布式NoSQL数据库；keyspace是它组织表、复制策略等数据定义的顶层命名空间。本书案例中，空日期导致系统错误地产生数百万个keyspace。

Change Management / 变革管理

让新的流程、工具和责任方式被组织真正接受并持续使用的工作，包括沟通、培训、控制点设计、分阶段切换和反馈处理。

CI / Continuous Integration

持续集成。代码被频繁合并到共享仓库，然后自动构建和测试，以尽早暴露冲突与缺陷。

CLI / IDE / Sandbox

CLI是输入文本命令的命令行界面；IDE是集编辑、运行和调试于一体的开发环境；Sandbox是与生产系统隔离、用来限制风险的运行环境。

COBOL / JCL

COBOL是银行、保险和政府大型机中仍常见的业务编程语言；JCL是IBM大型机上描述批处理作业如何运行的控制语言。它们代表企业软件现代化中常见的遗留技术。

Continuity of Customer Accountability / 客户责任连续性

同一个人或团队持续理解客户为什么购买、系统怎样构建、用户为何采用或拒绝，以及问题如何回到产品，避免责任在销售、实施和支持之间丢失。

CRM / ERP

CRM管理客户、销售和服务关系；ERP管理财务、采购、库存等企业资源。两者常是Agent必须读写、又不能破坏的核心系统。

Custom-to-self-serve / 从定制到自助

把反复由工程师手工完成的客户配置或集成，逐步变成产品中的标准能力，让客户、实施人员或Agent Builder可以自行完成。

Design partnership / 设计合作

供应商与少数客户共同发现并塑造产品的深度合作。FDE模式希望把它扩展到企业场景，同时保留可复用性。

Deterministic validation / 确定性验证

对同一输入给出清晰、可复现判定的检查，如编译、类型检查、单元测试、规则校验。它为Agent提供比主观评价更稳定的反馈。

DevOps

不是某一款工具，而是打通软件开发与运维，让团队共同负责构建、发布、监控和故障恢复的文化、方法与工具集合。

Eval / 评测

系统化检验模型或Agent在特定任务上表现的方法。企业评测不仅看答案质量，还要包含工具调用、风险、延迟、成本和业务结果。

ETL

Extract、Transform、Load，即抽取、转换、加载。它把数据从源系统取出、清理转换，再送入数据仓库或其他目标平台。

Forward Deployed Engineer, FDE / 前向部署工程师

直接与客户合作，将复杂技术部署到真实环境，并把现场反馈带回产品的工程角色。本书强调这是能力组合，不是统一职位标准。

Foundry

Palantir的核心数据运营平台。它把数据集成、业务对象、分析、应用和工作流放在同一套安全与治理体系中，不是一个单独数据库。

Generalization / 泛化

从一个客户的特殊需求中识别可跨客户复用的稳定结构，并把它迁回平台、接口或方法。它不是把所有客户强行做成一样。

Golden path / 黄金路径

流程在所有条件都正常时的标准路线。自动化常在黄金路径上演示成功，却在例外和错误恢复中失败。

GTM / DevRel

GTM（go-to-market）是产品如何被发现、购买、部署和采用的进入市场体系；DevRel（developer relations）通过文档、示例、社区与技术沟通服务开发者。

Harness / Agent Harness

围绕模型提供上下文、工具、权限、记忆、轨迹、验证和治理的运行框架。模型负责推理，Harness决定它在真实环境中怎样行动。

Human in the loop / 人在回路

Agent执行部分工作，人类在关键节点审查、批准、纠正或接管。它不是过渡阶段，也可以是高风险流程的长期控制设计。

MCP / Model Context Protocol

让AI应用以较统一的方式发现并使用外部数据源和工具的开放协议。MCP解决“怎样连”，不替Agent决定“什么时候应该调用”。

Ontology / 本体

把业务中的对象、关系和动作组织成统一模型。例如“客户”“账户”“计费实体”分别是什么，以及它们之间怎样关联。

Observability / Audit / Rollback

可观测性让团队知道系统正在发生什么；审计记录回答谁在何时依据什么执行了动作；回滚让错误变更可以撤销。三者是Agent从演示进入生产的基本控制。

Outcome-based Pricing / 结果定价

按已经定义并确认的业务结果收费，而不是只按席位或使用量收费。它会迫使供应商明确结果口径、归因方式和未达成时的责任。

Parquet / CSV

CSV是以文本逗号分隔表格字段的简单格式，便于直接打开；Parquet是面向高效存储与分析的开源列式文件格式，对机器更友好，对人却不如CSV直观。

PR / Pull Request

向代码库提交一组变更，请其他开发者审查并合并。“生成了代码”不等于“PR已被接受”，后者更接近组织认可的产出。

Rubric / 评分规则

把一项好结果应具备的条件写成明确检查项。例如需求规范是否说明用户、目标、非目标、权限和成功指标。Rubric帮助评测判断质量，不等于替代人的判断。

Primitive / 原语

平台提供的可复用基本能力，如认证、连接器、工作流节点、策略、评测或界面组件。客户方案由原语组合，而非每次从零开发。

Productization / 产品化

把一次性客户解法抽象成可被更多客户重复使用、由产品团队维护的能力。

Product-led Growth, PLG / 产品主导增长

主要依靠产品本身的试用、使用和自助购买推动获客与扩张。复杂企业AI常因数据、权限和流程集成而无法完全依赖这种模式。

Production Adoption / 生产采用

真实用户在正式环境中持续使用系统，并产生可测工作流或业务结果。它比“原型能运行”更严格，包含权限、支持、监控、回滚和责任。

SaaS

Software as a Service，软件即服务。用户通常通过网络按订阅使用由供应商持续运维和更新的软件，而不是买断一个静态版本。

SAP S/4HANA / NetSuite / Salesforce

S/4HANA是SAP的企业资源计划套件；NetSuite是Oracle旗下云ERP；Salesforce以CRM平台著称。它们常是企业Agent必须连接并写回的核心记录系统。

SAST / Lint / Type Checking

SAST在不运行程序时扫描已知安全风险；lint检查可疑写法和风格问题；类型检查验证数据是否按代码约定流动。它们都能给Agent较明确的自动反馈。

Scoping / 范围界定

在构建前澄清目标、用户、边界、依赖、优先级和成功标准，并主动删除与结果无关的实现。

Skill / 技能

供Agent重复调用的一组能力封装，可能包含指令、工具和执行步骤。它比一次性提示词更稳定，但仍需要权限、输入边界和结果验证。

Skywise

Airbus与Palantir合作推出的航空数据平台，将飞机、机队、维修、备件和航班等数据集成起来，用于航空运营与分析。

Software Factory / 软件工厂

把需求信号、计划、Agent执行、验证、发布和治理连成可观测反馈循环的软件生产系统。重点不是“无人写代码”，而是每一步都有状态和验证。

SRE / Site Reliability Engineering

站点可靠性工程。用软件工程、自动化和可量化目标提高线上系统的稳定性、容量与故障恢复能力。

Stakeholder Map / 利益相关者地图

记录购买者、流程负责人、最终用户、IT、安全、数据、法务和管理者各自目标、权限、担忧与成功标准的工作表。

SWE-bench

一套软件工程基准，使用真实GitHub问题及其修复评估模型能否生成通过项目测试的补丁。它比纯代码生成更接近修复真实仓库，但仍不等于完整企业交付。

System of record / 记录系统

组织用来保存权威业务数据和审计记录的核心系统，如ERP、CRM或财务系统。企业AI通常必须与之集成，而不是绕开。

Time to value / 价值实现时间

从项目开始到客户第一次得到可验证业务价值的时间。它比“代码开始写得多快”更接近部署质量。

Token / Token-maxxing

Token是模型处理文本和代码时使用的计量单位。Token-maxxing是本书引用的讽刺说法，指把大量模型调用和代码生成误当成价值，而不检查有效结果。

Trace / Trajectory / 执行轨迹

Agent一次任务中收到的上下文、采取的步骤、工具调用、结果和关键判断记录。轨迹是故障复盘、评测、审计和后续改进的重要材料。

Workflow Agent / 工作流Agent

围绕一条业务或工程流程持续执行多步任务的Agent。它必须理解状态、依赖、异常和人工交接，而不只是调用单个工具。

附录B　八位讲者与演讲

注：Varick演讲后半段另由一位名为 JD 的工程负责人介绍FDE Agent的技术实现；字幕未给出可由公开资料可靠核验的完整姓名。大会FDE track另有其他场次；本书只整理用户提供字幕的八场。

附录C　思考题参考思路

开放题没有唯一答案。下面给出一套检查角度，方便自学或团队讨论。

1. 定位试点瓶颈：把问题放进事实、判断、工程、产品、组织五层；优先找阻塞下一层的信息，而不是立刻补模型能力。
2. 给需求排序：同时看客户业务价值、时间敏感性、可验证性、实现代价、跨客户复用和机会成本。销售紧迫感与客户紧迫感分开记录。
3. 判断是否产品化：比较需求在不同客户中的“形状”，寻找稳定对象、动作和约束；重复不等于完全相同，适合抽象的是变化背后的结构。
4. 设计人在回路：错误代价越高、结果越难自动验证，人工控制越靠前；频率高且规则清楚的步骤更适合自主。
5. 选择首个价值：选真实用户、短反馈周期、可安全失败的一条行动闭环；宁可缩渠道和覆盖面，不要删除日志、权限与回滚。
6. 防关键人风险：重要客户至少两人理解；关键会议、架构和变更进入共享记录；用代码审查、轮换和接管演练测试知识是否可转移。
7. 审计AI指标：把token、session、生成行数归为活动指标；把采用、周期、有效产出、错误和业务变化归为结果指标，两类都看但不混用。
8. 检查样板能否复制：列出试点使用的特殊权限、手工数据、明星人员和例外预算；每项都要有普通环境的替代方案。

附录D　资料来源与准确性说明

原始材料

本书正文主要改写自 AI Engineer YouTube频道于2026年7月28日发布的八段自动字幕。演讲来自 AI Engineer World's Fair 2026 的 Forward Deployed Engineering track。大会官方日程记录活动于2026年6月29日至7月2日在旧金山 Moscone West 举行，相关场次位于 Track 8、Room 2020。

内容来源致谢感谢 AI Engineer World's Fair 与各位讲者公开分享这些演讲。点击标识可访问大会官网。AI Engineer World's Fair 的名称、标识，以及原始演讲、视频与字幕的相关权利归主办方、讲者及各自权利方所有；本项目只作非官方、非商业的学习性整理与来源识别，不主张对这些第三方材料的权利。

外部核验资料

• AI Engineer World's Fair 2026 官方日程：大会日期、场次、讲者与职位。
• AI Engineer World's Fair 2026 完整机器可读议程：FDE track 场次说明。
• Palantir Careers：Deltas、Echos与Devs的公开角色定义，以及现场解决方案向产品扩展的关系。
• Palantir架构概览：Foundry、AIP与Apollo的平台边界，以及Ontology对数据、逻辑、动作和安全策略的组织方式。
• Palantir Getting Started：AIP Bootcamp与“在小时或数天内从零到用例”的官方说明。
• Palantir：AI FDE Overview：AI FDE通过自然语言执行数据转换、代码仓库和ontology操作的产品边界。
• Airbus：Skywise发布说明：Skywise与Palantir的合作背景，以及飞机、机队、维修、备件和航班数据的集成范围。
• AWS：What is DevOps?、Amazon EC2、Amazon S3 与 DynamoDB：DevOps方法以及书中AWS基础设施术语的官方定义。
• Apache Cassandra数据定义 与 Apache Parquet：keyspace在Cassandra中的作用，以及Parquet列式文件格式的设计目标。
• SWE-bench FAQ：基准如何使用GitHub问题、对应修复和项目测试判定模型生成的补丁。
• OpenAI：Forward Deployed Engineer：2026年FDE职责与生产采用、工作流影响、eval反馈等成功标准。
• Ramp Builders：Forward Deployed Engineering：Leo Mehr对Ramp FDE历史、客户生命周期、scoping与generalization的完整阐述。
• Sierra：Natalie Meurer：讲者背景与Agent Engineer角色。
• Sierra产品概览：客服Agent的渠道、测试监控与按结果定价等产品背景。
• Decagon：How Decagon is redefining forward deployment：从英雄式定制向系统设计、客户自助与交付复利的转变。
• Decagon：Understanding agentic workflows 与 Introducing Duet：客服Agent的动作、生产纪律、持续评测与自助构建背景。
• Kepler About 与 Kepler Blog：Vinoo Ganesh经历、产品背景与可追溯验证主张。
• Factory 2.0：From coding agents to software factories：软件工厂循环、模型无关与组织级自主的产品背景。
• Factory：Software Factory：Agent编排、质量关口、治理、部署方式和结果指标的产品结构。
• Cognition：Introducing Devin 与 Cognition Blog：Devin的基本系统形态与2026年企业部署背景。
• Varick Agents：从业务流程出发，把Agent接入企业工具、数据与运营逻辑的公司定位。
• Varick：Solving the AI Adoption Problem 与 AI for Enterprise Finance：在NetSuite等记录系统之上部署Agent、从黄金路径走向异常处理的公司方法。

如何理解书中的数字

演讲者展示的效率、投资回报、人数、迁移规模和客户案例，大多来自公司内部项目或个人回忆。除非本书明确写明外部来源，否则它们只代表演讲口径，不能直接推广到其他公司。字幕简介与正文冲突时，以连续的演讲正文和官方专名为准；无法可靠识别的具体模型版本未强行写入。

非官方改写声明

本书是基于公开视频字幕的中文学习性改写，不是 AI Engineer、大会主办方或相关公司的官方出版物，也不代表讲者对中文表述逐字审定。为了阅读连贯，口语重复与招聘信息已删除，论证顺序、案例归属和重要限定尽量保留。