https://clawyi.com/learn2026-10-02T04:50:55.000Z https://clawyi.com/learn/topic/fde2026-10-02T04:50:55.000Z https://clawyi.com/learn/topic/agent2026-10-02T04:50:39.000Z https://clawyi.com/learn/series/fde-intro2026-10-02T04:50:55.000Z https://clawyi.com/learn/series/agent-landing2026-10-02T04:50:39.000Z https://clawyi.com/learn/watch/fde-1012026-10-02T04:50:55.000Zhttps://clawyi.com/learn/media/cover?src=https%3A%2F%2Fi2.hdslb.com%2Fbfs%2Farchive%2F73655e648ce34052af6a7ce62126a5e7277e4751.jpg&w=1280前置部署工程入门：交付的是结果，不是一套软件这一节把 FDE 讲成一件具体的事：面向不懂技术的买家，派工程师到现场，在平台上为客户定制，交出去的是业务结果。它像放大了的设计合作，关键是尽量用平台上已有的组件来做，免得每个客户都留下一套维护不起的私货。AI 让软件更需要定制，这个面向客户的工程角色就更值钱。https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV1BN3R6mEVF&page=1&high_quality=1&danmaku=0&autoplay=010692026-08-02T16:00:00.000ZyesFDE前置部署客户成功 https://clawyi.com/learn/watch/fde-cresta2026-10-02T04:50:39.000Zhttps://clawyi.com/learn/media/cover?src=https%3A%2F%2Fi1.hdslb.com%2Fbfs%2Farchive%2F49cac141a3ab15bc0b96ec6ab226d543ba716032.jpg&w=1280为什么 FDE 这么火：差距不在模型，在业务细节Cresta 的 FDE 负责人 Jove 讲他带队在客户现场做什么。模型谁都能调，稀缺的是把它做成可靠结果的人：处理幻觉、延迟、检索、评测和护栏只是技术的一半，更难的是听懂业务、赢得信任，并对结果负责。访谈覆盖语音 AI 在客服、酒店和餐馆里的用法，以及这个岗位会不会被更强的模型取消。https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV1tXKi6NE4b&page=1&high_quality=1&danmaku=0&autoplay=025012026-07-28T16:00:00.000ZyesFDEAI Agent客户信任 https://clawyi.com/learn/watch/agent-what2026-10-02T04:50:39.000Zhttps://clawyi.com/learn/media/cover?src=https%3A%2F%2Fi0.hdslb.com%2Fbfs%2Farchive%2F80d2579339c586ce48bde815723f1c1f741d24bd.jpg&w=1280企业级 Agent 是什么同一门课的第 8 集，专门回答「企业级的 Agent 是什么」。演示用的聊天机器人能答问题，企业级意味着它要待在公司的权限、数据和审计里面：知道自己能调用哪些系统，做错了留得下记录，也留得下人接手的口子。这一集先把定义立住，后面两集再讲它和工作流的差别。https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV1i7gr6ME5i&page=8&high_quality=1&danmaku=0&autoplay=011012026-07-21T16:00:00.000Zyes企业级 Agent权限审计 https://clawyi.com/learn/watch/agent-workflow2026-10-02T04:50:39.000Zhttps://clawyi.com/learn/media/cover?src=https%3A%2F%2Fi0.hdslb.com%2Fbfs%2Farchive%2F80d2579339c586ce48bde815723f1c1f741d24bd.jpg&w=1280工作流和 Agent 的差别第 9 集比较 WorkFlow 和 Agent。步骤固定、对错清楚的流程，用工作流更稳，也更好审计。步骤会随情况分叉、需要临时选工具的，才值得做成 Agent。企业里多数「智能」其实是一条带判断的工作流，只有少数环节需要模型自己决定下一步。分清这一点，能少把确定性流程做成一个不好复盘的黑盒。https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV1i7gr6ME5i&page=9&high_quality=1&danmaku=0&autoplay=012732026-07-21T16:00:00.000Zyes工作流AI Agent企业落地 https://clawyi.com/learn/watch/agent-hitl2026-10-02T04:50:39.000Zhttps://clawyi.com/learn/media/cover?src=https%3A%2F%2Fi0.hdslb.com%2Fbfs%2Farchive%2F80d2579339c586ce48bde815723f1c1f741d24bd.jpg&w=1280人在回路：Agent 什么时候必须停下来第 3 集讲 HITL，也就是 human in the loop。Agent 可以起草、检索、填表，但付款、对外发送、改权限、越过制度这类动作，应该在执行前打断，把决定交还给指定的人。这一集讲打断的类型：通过、拒绝、改完再继续。它是下一集「把审批接进 Agent」的原理部分。https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV1i7gr6ME5i&page=3&high_quality=1&danmaku=0&autoplay=013582026-07-21T16:00:00.000ZyesHITL人工审批AI Agent https://clawyi.com/learn/watch/agent-approval2026-10-02T04:50:39.000Zhttps://clawyi.com/learn/media/cover?src=https%3A%2F%2Fi0.hdslb.com%2Fbfs%2Farchive%2F80d2579339c586ce48bde815723f1c1f741d24bd.jpg&w=1280把人工审批接进 Agent第 4 集把上一集的原理做成一条能跑的审批：Agent 准备好动作和理由，流程停在审批人那里，人点头之后才真正调用工具。重点不是再包一层聊天，而是让等待审批的状态能留住，人处理完能从断点继续，而不是整个任务重来。适合已经接受「关键步骤必须等人」之后，来看这个口子怎么留。https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV1i7gr6ME5i&page=4&high_quality=1&danmaku=0&autoplay=014302026-07-21T16:00:00.000Zyes人工审批HITLAI Agent https://clawyi.com/learn/watch/fde-rolling2026-10-02T04:50:39.000Zhttps://clawyi.com/learn/media/cover?src=https%3A%2F%2Fi0.hdslb.com%2Fbfs%2Farchive%2F87278df7f2a5b5ef93b896a59c5ddf61433c5a74.jpg&w=1280OpenAI 和 Anthropic 都在做的 FDE：新岗位，旧分工在松动十字路口对谈 Rolling AI 的两位合伙人。由头是 Anthropic 和 OpenAI 同一天宣布各自的企业 AI 合资，并且都用 FDE 来称呼这件事：帮 AI 从「能演示」走到「在岗位上出结果」。讨论的问题是，这是不是把售前和交付换了个名字，以及企业缺的到底是更强的模型，还是能把 AI 接进流程、系统和知识、并且持续改的人。https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV1DrVo6mEg8&page=1&high_quality=1&danmaku=0&autoplay=033102026-06-03T16:00:00.000ZyesFDE企业 AI组织 https://clawyi.com/learn/watch/agent-path2026-10-02T04:50:39.000Zhttps://clawyi.com/learn/media/cover?src=https%3A%2F%2Fi2.hdslb.com%2Fbfs%2Farchive%2F13b23a2ed74517d37ebf19a8ba2ec59c3281c953.jpg&w=1280企业 AI 落地的道与术Kymo 这期不讲某一个框架怎么装，讲的是大模型热了几年之后，企业到底怎么把 AI 用进业务。作者把已经跑过的路径分成「道」和「术」：道是先选能算清结果的场景，术是接数据、接流程、把人留在关键步骤上。适合当作这一组课的开头，先建立判断，再看后面的实现分集。https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV1JUzPBCE6o&page=1&high_quality=1&danmaku=0&autoplay=022772026-01-25T16:00:00.000Zyes企业落地AI Agent场景 https://clawyi.com/learn/watch/fde-origin2026-10-02T04:50:39.000Zhttps://clawyi.com/learn/media/cover?src=https%3A%2F%2Fi2.hdslb.com%2Fbfs%2Farchive%2Fd66029b9f7eab4ceee29db739f9b6acb6f85e465.jpg&w=1280FDE 从哪来：标准 SaaS 为什么搞不定大客户这节课从 Palantir 讲起，解释 FDE 为什么是「产品加人」而不是另一套功能清单。标准 SaaS 假设客户能迁就产品，大客户的流程迁就不了，于是需要有人在现场把产品改到能用，再把改出来的东西送回产品。后半段是作者总结的三步飞轮：洞察、共创、反哺。https://player.bilibili.com/player.html?bvid=BV1yep4zWEjP&page=1&high_quality=1&danmaku=0&autoplay=011202025-09-16T16:00:00.000ZyesFDEPalantirSaaS