AI 销售智能体
工作示例「这批不锈钢管件我们要 800 件，30 天内交货，请报价。」
- 读取需求并识别客户
- 匹配 SKU 与替代型号
- 查询库存与交期
- 调用历史报价与折扣区间
- 生成报价单与销售邮件
FORWARD DEPLOYED ENGINEERING
从业务流程，
一直做到生产。
FDE 与业务、产品和 IT 团队并肩工作，直到 AI 真正成为日常业务的一部分。
02 — FDE 方法论
我们不交付一个 AI 项目，我们持续提高 AI 在企业里的渗透率。
01
发现
进入业务现场。我们不问「你想做什么 AI」，而是观察每天有哪些重复操作和重复决策。
02
诊断
拆解流程、人员、数据、系统、权限与投资回报率，排出优先级。
03
原型
7–14 天交付一个真实可用的原型，用企业自己的数据运行。
04
部署
接入 ERP、CRM、数据库、知识库、API、企业微信、Slack、Teams 与飞书，进入真实生产环境。
05
迭代
使用 → 反馈 → 评估 → 智能体改进 → 自动化范围扩大。
03 — 为什么选择 FDE
不是咨询。
不是外包。
也不只是 SaaS。
一名 FDE 同时承担产品经理、AI 工程师、解决方案架构师和业务运营者的角色。业务理解、产品能力、AI 工程、系统集成与长期迭代，由同一支团队负责到底。
传统咨询SaaSAI 外包Pucheng FDE
业务理解强弱弱强
工程能力弱强中强
定制程度文档级配置级项目级业务级
系统集成—标准接口按合同交付端到端
上线部署—自助交付即结束我们负责
持续迭代项目结束版本更新另行报价长期驻场
对业务结果负责否否否是
04 — 生产能力
能演示，就不要 PPT。
AI 数据分析师
工作示例「为什么华东地区这个月销售额下降？」
- 理解问题并拆解指标
- 定位数据表并生成 SQL
- 对比同比、环比与渠道结构
- 生成图表并定位主因
- 给出可执行的下一步建议
05 — 技术
不绑定模型，业务优先。
模型
- OpenAI
- Claude
- Gemini
- Llama
- Qwen（通义千问）
- DeepSeek
AI 基础设施
- Agents（智能体）
- RAG（检索增强生成）
- MCP（模型上下文协议）
- Fine-tuning（微调）
- Evals（评估）
- Observability（可观测性）
企业集成
- SAP
- Salesforce
- Oracle
- Microsoft
- Slack
- 企业微信 · 飞书 · 钉钉
安全
- SSO（单点登录）
- RBAC（基于角色的访问控制）
- Audit Logs（审计日志）
- Data Isolation（数据隔离）
- 私有化部署
我们不会为了使用某个模型而设计业务，而是根据业务问题选择最合适的 AI 技术。