课程介绍
【培训背景】
当前大模型、AI Agent等生成式AI技术已全面进入企业规模化落地阶段，但行业普遍存在AI落地断层，大量项目停留在POC阶段难以量产，无法创造持续业务价值。市场对兼具开发、云原生、数据、大模型落地能力的FDE人才需求激增，复合型人才缺口巨大。传统开发、运维、数据、算法人员技能割裂，难以独立完成端到端AI交付；企业落地还面临私有数据治理难、RAG工程化不足、智能体无法联动业务、边缘部署无标准、安全监控缺失等痛点。市面上培训多聚焦单一技术模块，缺少完整落地实战体系。
【培训收益】
知识掌握层面
1. 理解FDE角色定位与能力模型，明确职业发展方向；
2. 掌握行业扫描四步法，熟悉FDE进场第一周实战打法；
3. 掌握大模型基本原理、Prompt工程与API调用方法；
4. 理解RAG系统架构与企业知识库构建的完整方法论；
5. 了解Agent原理、工具调用与多Agent协作机制；
6. 理解AI应用边界，具备反模式判断能力；
7. 掌握AI应用三层评估指标与诊断方法论；
8. 熟悉企业级AI部署的安全合规与交付流程。
技能提升层面
1. 能用AI编程工具完成脚手架搭建、代码生成与排错；
2. 具备多源数据处理、文档解析与向量检索的实操能力；
3. 能独立构建RAG知识库并完成效果评估、诊断与调优；
4. 掌握AI智能体开发与业务系统集成的工程化方法；
5. 能对RAG/Agent系统开展诊断，定位修复常见问题；
6. 具备Docker容器化部署与私有化交付能力；
7. 能在多方诉求冲突场景中完成需求诊断与方案权衡；
8. 掌握FDE项目全流程管理与客户沟通协作技巧。
应用价值层面
1. 打通AI在企业场景的落地路径，实现技术向价值转化；
2. 推动传统工程师向FDE转型，抢占行业人才红利；
3. 建立可复用的场景化解决方案库，提升交付效率；
4. 提升企业AI投资回报率，避免“零回报”困境；
5. 沉淀FDE工作方法论与最佳实践，形成团队能力沉淀；
6. 结业三大成果物：MVP原型、方案设计书、发展路线图；
7. 课程评审引入“AI协作效率”维度，凸显FDE差异化竞争力。
【适合人群】
本课程面向希望系统掌握AI工程化落地能力的各类技术从业者，将帮助不同背景的技术人员补齐从模型到生产的工程化能力，包括但不限于以下岗位：
Ø 前端、后端开发工程师、全栈开发工程师；
Ø 云原生工程师、运维工程师、SRE工程师；
Ø 数据开发工程师、ETL工程师；
Ø 算法工程师、大模型应用工程师；
Ø AI实施工程师、AI应用开发工程师；
Ø 数字化交付顾问、AI产品负责人。
【授课专家】
李老师 AI Agent与智能体研发实战专家
现任某科技企业合伙人兼技术总监。拥有15年+系统研发、项目管理与企业数字化转型经验，曾任微软、BEA（中国）等知名企业核心技术与管理岗位。自2017年起布局AI领域，2024年起全面负责AI需求分析、解决方案设计、项目落地及效果评估，专注推动生成式AI在企业中的工程化落地。李老师在AI Agent系统研发、多智能体架构、高阶Prompt工程、RAG、Function Calling等方向拥有丰富的项目实战经验，主导过出口电商智能客服Agent集群、国企风控多Agent协作系统、三甲医院寻医问药Agent、制造企业流程自动化Agent等多项企业级交付，并为政务平台研发市民咨询Prompt匹配系统，助力企业智能化转型与人机协作效率提升。持有PMP、Prince2、ITIL、ISO27001、OCP、MCITP、信息系统项目管理师等十余项权威认证，擅长从战略到落地的全链路AI赋能，授课风格实战导向、深入浅出、案例丰富，深受企业与学员好评。张老师 AI工程化与前沿部署实战导师
兰州大学硕士，深耕IT行业二十余年，曾任多家大型企业首席架构师，主导PaaS平台研发与千万级系统落地，兼具深厚理论功底与丰富实战经验。张老师熟练运用并运维Hadoop、Spark、Storm、OpenStack等主流技术平台，深入掌握Hadoop生态及相关大数据开源框架理论，对云计算体系尤其是OpenStack的技术架构、部署运维有着深刻认知与独到见解。项目管理中，他擅长运用敏捷方法，精准挖掘分析客户需求，将需求变更灵活融入软件架构设计，有效减少返工，确保交付高质量产品。凭借专业实力，张老师斩获阿里云云计算高级工程师（ACE）、腾讯云运维高级工程师（TCP）、ORACLE认证专家（OCP）、Red Hat认证工程师（RHCE）等多项行业高含金量资质认证。他还著有《Python从入门到精通》《Redis应用实战》等多本技术畅销书。
邹老师 某工业大学人工智能研究院院长
博士学历，毕业于中国地质科学院，兼任天津大学创业导师、山东交通学院客座教授、硕士生导师。主持研发50多个人工智能领域工业级项目，广泛应用于能源、医疗、交通、气象、银行等多个领域。硕博期间主持研发大型行业建模软件，代码量100万行。创立的睿客邦与国内十多所高校建立了AI联合实验室或实训基地，广泛应用于医疗、交通、农业、气象、银行、电信等多个领域。成立中国科学院邹博人工智能研究中心，在翔创、天识等公司担任技术顾问，曾在多个在线平台授课，广受网友好评，累计学习人数超过百万。公开出版《强化学习》《Python深度学习实践》《自然语言处理》等11部专著和译著。在国内外期刊会议发表论文10余篇，获得国家发明专利1项，著书1本，译书6本。2017年主持科研项目荣获国土资源科学技术一等奖。
【结业证书】
参加培训并通过考试的学员，将获得培训结业证书。
开班计划
| 开课时间 | 授课形式 | 培训类型 | 上课城市 | 在线报名 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-08-27 | 面授+直播 | 精品班 | 北京 | 在线报名 |
| 2026-10-26 | 面授+直播 | 精品班 | 成都 | 在线报名 |
| 2026-12-24 | 面授+直播 | 精品班 | 北京 | 在线报名 |
| 随报随学 | 录播 | 特惠班 | IT云课 | 在线报名 |
课程大纲
AI前沿部署工程师FDE实战特训营培训班，标准公开课为3天，每天6小时，企业内训可按需求定制。
课程安排如下：
日程 | 主题 | 内容 |
第一天 上午 | 模块一：FDE认知、能力自评与行业扫描 | 1.1 FDE角色认知与职业发展 1.1.1 FDE角色的起源与发展历程 1.1.2 FDE与传统开发工程师的本质区别 1.1.3 FDE核心职责与能力模型解析 1.1.4 行业案例：FDE如何打通AI落地“最后一公里” |
1.2 FDE能力自评与职业规划 1.2.1 FDE能力模型与评估标准 1.2.2 个人能力差距分析与学习目标制定 1.2.3 从传统开发工程师到FDE的转型路径 1.2.4 FDE职业发展阶梯与阶段规划 | ||
1.3 行业扫描方法论——四步法 1.3.1 四步法总览：为什么“先扫描、后方案”，树立FDE思维 1.3.2 第一步：看行业/第二步：看企业：行业价值链梳理，业务流程与IT/数据现状盘点 1.3.3 第三步：找机会：痛点→场景→AI机会点识别，价值/数据/成本/合规可行性评估 1.3.4 第四步：定路径：需求调研与场景拆解、试点优先级排序与落地路线图 | ||
v 课堂演练： 分组对给定行业完成一次扫描，并产出《行业机会点扫描清单》 | ||
第一天 下午 | 模块二：AI编程工具与大模型上手 | 2.1 AI编程工具实战前置 2.1.1 主流AI编程工具对比选型与IDE集成配置 2.1.2 使用AI工具搭建项目脚手架与工程规范 2.1.3 AI辅助代码生成、联调与排错实操 2.1.4 首日成果：AI协作生成可运行Demo现场演示 |
2.2 大语言模型应用基础 2.2.1 大语言模型基本原理速览 2.2.2 主流开源与商用大模型对比选型 2.2.3 Prompt工程基础与技巧 2.2.4 大模型API调用与环境搭建实操 | ||
2.3 企业AI落地场景、FDE工作方法论与反模式 2.3.1 典型场景剖析：智能客服/知识问答、文档智能处理、流程自动化、数据分析决策 2.3.2 FDE工作流程：需求调研→方案设计→原型验证→部署迭代 2.3.3 反模式讨论：什么时候不该用AI（确定性规则、成本倒挂、合规红线、幻觉零容忍等） 2.3.4 技术方案设计与工具选型原则（沉淀《技术选型决策框架》） | ||
v 成果产出： 《个人能力自评表》《机会点扫描清单》《场景化解决方案模板与FAQ》初稿。 | ||
第二天 上午 | 模块三：数据工程与RAG系统 | 3.1 企业数据处理基础 3.1.1 多源数据接入与采集方案 3.1.2 数据清洗与预处理流程 3.1.3 非结构化文档解析与结构化提取 3.1.4 数据质量评估与监控机制 |
3.2 向量化与向量数据库 3.2.1 文本向量化原理与Embedding模型选型 3.2.2 主流向量数据库对比（Milvus/Chroma/FAISS） 3.2.3 向量索引构建与相似度检索 3.2.4 混合检索策略设计与调优 | ||
3.3 RAG系统架构与实现 3.3.1 RAG基本原理与系统架构 3.3.2 文档切分策略与Chunk设计 3.3.3 检索增强生成流程实现 3.3.4 RAG效果评估与优化方法 | ||
3.4 企业知识库构建实战 3.4.1 知识库规划与架构设计 3.4.2 多格式文档批量入库实操（AI辅助完成） 3.4.3 知识库更新与版本维护机制 3.4.4 案例：构建企业智能知识助手（产出可演示MVP雏形） | ||
第二天 下午 | 模块四：AI Agent开发与业务集成
| 4.1 AI Agent基础概念 4.1.1 Agent架构与核心组件解析 4.1.2 ReAct推理模式与思维链 4.1.3 Agent与RAG的协同机制 4.1.4 主流Agent开发框架对比 |
4.2 工具调用与函数集成 4.2.1 Function Calling机制详解 4.2.2 自定义工具开发与注册 4.2.3 外部API集成与安全封装 4.2.4 工具链编排与任务调度 | ||
4.3 多Agent协作与工作流 4.3.1 多Agent通信与协调机制 4.3.2 任务分解与分配策略 4.3.3 Agent工作流可视化编排 4.3.4 案例：多Agent协作完成复杂业务任务 | ||
4.4 业务系统集成实战 4.4.1 企业现有系统对接方案设计 4.4.2 数据安全与权限管控实现 4.4.3 日志审计与全链路追踪 4.4.4 案例：AI智能体接入企业业务系统（全程AI编程工具协作） | ||
v 成果产出： 《RAG调优记录》《Agent排查FAQ/运维手册》《项目交付物模板集》雏形。 | ||
第三天上午 | 模块五：企业级部署交付与安全合规 | 5.1 云原生部署基础 5.1.1 Docker容器化基础与实操 5.1.2 大模型推理服务容器化部署 5.1.3 私有化部署方案设计与实施 5.1.4 部署环境规划与资源配置 |
5.2 模型服务与性能优化 5.2.1 模型推理服务搭建与配置 5.2.2 推理加速与模型量化技术 5.2.3 负载均衡与弹性伸缩方案 5.2.4 服务监控与告警体系 | ||
5.3 安全合规与数据保护 5.3.1 数据脱敏与隐私保护方案 5.3.2 模型输出安全过滤机制 5.3.3 合规审计与日志留存规范 5.3.4 企业级安全最佳实践 | ||
5.4 交付流程与项目管理 5.4.1 FDE项目交付全流程解析 5.4.2 驻场交付与客户沟通策略 5.4.3 需求变更管理与快速迭代 5.4.4 项目验收与知识转移（运维手册、FAQ正式移交客户） | ||
第三天下午 | 模块六：评估诊断与多角色实战沙盘 | 6.1 AI应用评估与诊断工具箱 6.1.1 三层评估指标体系：检索质量/生成质量/业务效果 6.1.2 RAG系统诊断与修复：检索不准、幻觉、切分不当的定位与调优 6.1.3 Agent与系统诊断：工具调用失败、任务死循环、上下文失控、性能与成本瓶颈 6.1.4 反模式复核：识别“本不该用AI”的需求并给出替代方案 |
6.2 多角色冲突型综合实战沙盘 6.2.1 沙盘导入：三方诉求冲突背景下的需求诊断与方案设计（角色扮演） 6.2.2 数据处理与知识库搭建 6.2.3 AI智能体开发与系统集成（全程AI编程工具协作） 6.2.4 系统部署、联调与诊断优化 | ||
6.3 项目路演与评审 6.3.1 项目成果演示与汇报（MVP原型+方案设计书） 6.3.2 方案评审与优化建议 6.3.3 经验总结与问题复盘 6.3.4 可复用组件与模板沉淀归档（解决方案库、FAQ、运维手册） | ||
6.4 复盘闭环与个人发展 6.4.1 FDE能力模型复评：对照首日自评表复盘三天能力成长 6.4.2 个人能力发展路线图定稿 6.4.3 结业成果物交付（详见下方） 6.4.4 后续学习路径与职业规划建议 | ||
v 结业成果： ①《可演示MVP原型》 ②《FDE方案设计书》 ③《FDE个人能力发展路线图》 |
