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FDE最好的位置,不在客户那里

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FDE 的最优归宿不是距客户最近的地方,而是距产品迭代最近的地方。FDE 不能靠堆人,得靠产品化。

图由 AI 生成

文 | 崔强

2025年2月,陶滨江(3Chat.ai 创始人&CEO)做了一个决定:在做了十年的新核云之外,孵化一个全新的产品。这个产品叫3Chat,定位是“成交导向的AI销冠智能体”:用 AI 直接替代客服和销售,帮商家把货卖出去。

一年后,这个 20 人的团队做到了百万美元级别的 ARR,月增速连续数月保持在两位数。但比增长数字更值得关注的,是他们在 FDE 这件事上交出的答案,这个答案,很可能重新定义“ AI 时代的交付该怎么干”。

01

从造好货到卖好货

陶滨江不回避一个事实:新核云在 SaaS 上尝试过加 AI。

“做着做着全做成了 Copilot 。”他说,“终端客户不会为 Copilot 额外付钱。”

这不是技术问题。

他拆解得非常清楚:SaaS 的业务逻辑是 if-else,Agent 的逻辑是 loop

SaaS 做的是“用户输入A,系统输出B”的确定性流程,Agent 做的是“理解意图→执行→看效果→调整→再执行”的持续闭环。两种完全不同的产品哲学。

更致命的是钱从哪来:SaaS 花的是IT预算,价低者得;Agent 花的是营销预算,按效果付钱。

“SaaS+AI 是死胡同。”

这句话从任何一个 SaaS 创业者嘴里说出来都够劲。从一个做了十年制造业 SaaS、客户近四千家的人嘴里说出来,味道更不一样。

所以 3Chat 选择了一条完全不同的路:不碰企业内部的生产管理,直接扎进获客和转化。用陶滨江的话说:“新核云帮客户造好货,3Chat帮客户卖好货。”

这一步跨越的同时,也把 FDE 的问题推到了台前。

卖好货这件事,远比造好货更难标准化。

每个行业的获客逻辑不一样,每种产品的转化话术不一样,每个客户的私域玩法不一样。你不可能给所有商家同一套话术。

你必须有一个角色,钻进去,搞明白,然后搭出来。

陶滨江一开始把这个角色放在了销售部。

02

FDE的三次搬家

3Chat 的 FDE 经历了三次组织归属调整,每一次都对应着对“ FDE 到底是什么”的重新理解。

第一次,挂在销售团队。

理由很直接:FDE 有售前属性,能跟着销售一起在前场服务客户。

但问题很快暴露:售前的目标是一次成单,而 FDE 的核心工作是持续交付效果。客户签了约却发现Agent 跑不起来,销售拿完提成走了,FDE 得接着擦屁股。

两个角色的时间轴根本对不上。

第二次,挂在客户成功。

这次听起来合理多了:客户需要“用上”产品,客户成功不就是干这个的吗?

但用了一阵子又发现问题:放在客户成功底下,本质还是服务逻辑。客户买的是服务,你履约的是服务,产品本身的迭代节奏反而被交付节奏拖死了。

第三次,挂了产研部,CTO 直接管

3Chat 的 CTO 李婷婷,给出了一个非常简洁的判断:“ FDE 的本质是跟大模型能力相关的角色。”

这句话是三次搬家的终点。

FDE 的最优归宿不是距客户最近的地方,而是距产品迭代最近的地方。FDE 在客户现场发现的东西,必须用最快的速度反馈到产品上。

有意思的是,北森的纪伟国走的是完全相反的路径:从工程团队往业务前线走。

但两家的结论完全一致:FDE 的位置应该让现场反馈和产品迭代的距离最短。一正一反两条路,指向同一个答案。

03

把 FDE 蒸馏进产品

但光把位置摆对还不够。

李婷婷在采访中说了一句话:“ FDE 这个概念并没有那么新,新的是大模型把原来的技术栈掀翻了。”

她认为FDE 的前身就是“交付产品经理”,上一代软件时代就有的角色。真正变化的是,大模型让这个角色的工作方式彻底重写。

所以她做了一个更大胆的决定:把 FDE 的整个工作流蒸馏进产品。

这个产品叫 3Chat Builder。它的逻辑是这样的:商家跟 Builder 聊几轮对话,说清楚业务目标:“我要做试听课预约”“我要发报价单”,然后 Builder 自动生成一个可用的 AI 销售 Agent。

关键数字:FDE 的搭建工作中,Builder 已经完成了六到七成。剩下的部分——复杂业务逻辑、效果评估、自动化流程——正在逐步内化。

“我们先是做了 3Chat 产品,”李婷婷说,“ Builder 基本上是看我们的 FDE 同学如何使用这个平台,把怎么梳理业务、怎么搭 agent、怎么评效果、怎么迭代——这一整套业务搭建执行逻辑的闭环,全部内化成产品。”

这个思路和北森的“ FDE 工作台”是同一个方向,但 3Chat 走得远了一步。纪伟国是预制方案加定制工作台,3Chat 是把 FDE 的工作流本身变成AI驱动的产品。两条路互不冲突,但说明了同一个趋势:这个行业正在独立收敛,FDE 不能靠堆人,得靠产品化。

04

四层分工,各赚各的

产品化到这一步,3Chat 的交付体系形成了一个清晰的四层结构。

  • 第一层是 Builder,产品自己干。标准场景的 Agent 搭建,AI 自动完成。

  • 第二层是 FDE,三个人。复杂场景的搭建、业务目标的确认、周度复盘。

  • 第三层是生态伙伴,做非标集成。客户的内部系统对接——会议预约、ERP、OMS——这些不是3Chat 的核心能力,交给外部伙伴来做。

  • 第四层是商家自己,通过 Builder 直接调 Agent。

这个模型里藏着中国AI生态一个让人意外的发现。

陶滨江算了一笔账:“ SaaS 时代,你报几十人天,其实几小时就做完了。但后面的杂事把你的利润全吃掉了。现在有了 Builder 加 AI,同样的需求就一两个小时,利润是之前的好几倍。”

他说的“杂事”不是夸张。

上一代 SaaS 交付,功能做完只是开始:环境差异、版本不兼容、需求理解偏差,返工成本往往超过交付本身。

但在 3Chat 的模型里,Builder 做了六到七成的搭建工作,交付的确定性提高了,返工风险降低了。

生态伙伴第一次在中国 SaaS 生态里真正赚到钱。这件事的底层逻辑不是 3Chat 的公司策略聪明,而是:FDE 加产品化,让交付的确定性比上一代软件高了一个量级。

05

Agent 评估是天堑

但有一个问题,Builder 解决不了。

李婷婷说得很直接:“Agent 本身带有概率性质,执行流程不一定死板,模型有一定发挥性。做得好与不好的评估和验收,是我们这个阶段正在努力做的事。”

以前软件的评估很简单:功能做没做出来?bug 多不多?验收标准像尺子一样精确。

但 Agent 不一样,同样一个问题,它用了不同的措辞帮客户解决了,算好还是不好?话术改了一版,转化率没变但客户满意度升了,怎么打分?

“从客户视角他们也评不好,从 FDE 视角这也很难。”

这不是 3Chat 独有的问题。

北森在 AI 面试官上遇到了同样的事:内置评估标准。识渊的茹彬鑫说的是“置信度校准”。

三位受访者指向了同一个天堑:在上一代软件时代,交付和验收是一整套成熟的方法论。在 Agent 时代,这套方法论要从头写起。

3Chat 正在做的尝试是:每周从数万条闭环对话轨迹中,让 Agent 自动分析哪些回复达标、哪些没达标、为什么。Builder 先生成周报,FDE 再拿着周报跟客户复盘。

“有了新的洞察,先给 Builder 再给人”,FDE正从执行者变成审核员。

这条路能不能走通,还不好说。但它至少指出了一个方向:效果评估的问题,最终可能还是得靠 AI 自己来解决。

五年前,Palantir 用“堆贵的人”的方式做 FDE,把最顶尖的工程师派到客户现场,一个人年薪几十万美元起跳。

陶滨江和李婷婷走的是完全相反的路径:不扩 FDE 团队,把 FDE 的工作蒸馏进产品,把生态伙伴训练起来,让 AI 自己评自己。这是两条路,也是两种哲学。

哪条路更适合中国市场?答案可能已经在 3Chat 的月中连续增长里了。但更值得关注的是:当FDE从一个人的角色变成一套产品加生态的系统时,“ FDE 是岗位还是能力”这个争论,是不是本身就过时了?

栏目介绍

本文是「FDE在中国」系列访谈的文章之一。我们正在系统研究FDE(前沿部署工程师)在中国的落地实践,欢迎相关从业者交流。后续将奉上 FDE 白皮书,请持续关注。


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