在智能体时代，FDE（Forward Deployed Engineer）绝非「外包工程师」或「定制化开发人员」，而是全新角色 —— 产品型 FDE。他们不是需求的被动实现者，而是解决方案的主动定义者，更是平台能力的长期构建者。
大模型的出现让「科技平权」成为现实：即便入行一两年的年轻工程师，借助深度研究、AI Coding 与低代码工具，也能快速理解行业逻辑，甚至独立支撑百万级智能体应用落地。这意味着，产品型 FDE 的价值核心，早已跳出「技术熟练度」，聚焦于「从客户现场具体问题中，抽象可复用的智能体平台能力」。
为识别这类人才，我们设计了一道源自大型银行真实项目的面试题 —— 无标准答案，但能清晰看到工程师思考的深度与广度。
一道来自银行数字化转型前沿的面试题
假设你被派往银行，负责搭建内部 AI 智能体开发平台。经初步调研，核心痛点如下：
1. 银行业务（贷前贷后、合规审查等）复杂，现有 IT 系统僵化，难快速响应变化；
2. 银行合规要求极高，通用 AI 方案无法满足；
3. 需处理海量非结构化文档（票据、信贷材料等），生成结构化数据报表。
此时业务部门提出需求：“需要一个智能助手，自动处理信贷审核材料，提取关键信息并生成风险评估报告。”
候选人如何思考？
普通工程师会想：
“用OCR提取信息，接入大模型生成报告，再通过API交付，为客户构建一个专门的信贷审核系统。”
而产品型FDE的思路则完全不同：
抽象化能力
“这是单点需求，还是业务自动化的缩影？能否抽象为『文档理解 → 信息提取 → 决策支持』的通用模式？”
平台化思维
“我会设计分层架构：底层是合规与安全，中间是智能体能力中心，上层是业务场景组合。这样一来，不仅能解决信贷审核，还能覆盖合规审查、客户尽调、制造质检等跨行业场景。”
AI赋能的迭代逻辑
“我会先做MVP，借助AI Coding和平台工具，可以快速做出一个Demo交付客户验证，让反馈更快进入循环。同时，这个过程还能沉淀通用平台能力，为后续扩展铺路。”
智能体时代的前线使命
真正的挑战，已不在于“能不能做出来”，而是“能否抽象出可复用的平台能力，并让它持续演进”。
因此，我们寻找的智能体FDE，必须具备三重能力：
· 技术深度：理解智能体技术栈与边界
· 业务洞察：深入现场，找到共性痛点
· 产品思维：把一次性的方案，转化为长期的平台能力
我们相信，这种从具体到抽象、从项目到产品、从解决到沉淀的能力，将是智能体时代最稀缺的核心竞争力。
推荐阅读
-
未来式智能亮相 WAIC 2025，以人机协同范式引领产业智能变革 -
未来式智能双项成果入选“2025年度中关村科学城人工智能全景赋能典型案例” -
北京市通用人工智能产业创新伙伴计划2.0发布 未来式智能5项案例入选 -
重磅进展 | 未来式智能成功引入青矩技术战略投资，共筑产业智能体新生态
