具备实际业务问题、AI 原生系统构想，以及愿意参与的团队，均可提出。无须是 AI 初创，也不必已有完整原型。请说明您掌握的信息、希望改变的事，以及需要的支持。
合作团队来自
我们的信念
与构想背后的团队共同构建。
好的 AI 构想不只需要原型，更需要稳健的架构，以及能将它转化为日常能力的人。我们的资深工程师与您的团队并肩合作，构建实用系统，并培养持续发展的能力。
01 / AI 赋能
建立能力，避免依赖。
我们与工程师、分析师及决策者合作，让 AI 成为组织自身的能力。通过结对实践、操作手册、评估方法，以及管理层可认可的治理机制，将能力留在团队。
- 评估企业各环节的 AI 准备度与应用机会
- 与您的工程师结对处理实际生产工作
- 合作结束后仍可持续的评估、可观测性与治理实践
- 帮助管理层对齐成果、资源与应用方向
02 / 工程架构
设计系统，并将它落实到生产环境。
依据数据驻留、云端、安全审查与现有工具等实际限制制定目标架构，再由同一批设计者完成实施，无须交接给其他实施厂商。
- 为数据仓库与报表设计 AI 目标架构
- 数据层、检索、模型接口、智能体与审批流程
- 模型中立设计 — Anthropic 与 OpenAI 均可替换
- 合并至您的主分支，在您的云端账户运行
合作流程
提案、对齐、投入、共建。
每次合作都从讨论构想开始。我们评估机会、了解团队与限制，再共同确认架构与工程专业能发挥作用的地方。
步骤 01提案
提出应用机会
介绍您的企业、希望解决的问题，以及心中的 AI 原生系统。说明服务对象、重要性，以及将与我们共建的团队。
清晰的提案
步骤 02评估
探索合作契合度
我们检视业务价值、技术可行性，以及团队的参与准备度。若方向契合，便共同探索机会与所需资源。
双方共识
步骤 03投入
共同制定合作方案
工作开始前，双方将确认范围、责任、交付内容、时间安排与商务条款，让团队对合作有一致的预期。
共同确认的工作范围
步骤 04共建
构建、学习、成长
我们的工程师与您的团队共同设计、实施并评估系统，一起判断何时适合受控上线，以及接下来的发展方向。
与您共同成长的能力
共建能力
构建 AI 系统所需的专业。
从机会评估到系统实现，我们以架构与工程专业，协助您的团队将 AI 应用于实际工作。
赋能S-01
AI 准备度与赋能计划
理解构想背后的数据、人员与流程。与管理层共建 AI 运营模式，并通过共同实践提升团队能力。
架构S-02
商业智能之上的 AI 架构
让模型读取、推理并操作数据仓库的目标架构，涵盖语义模型、受治理的访问、检索与模型接口。数据仓库持续作为权威数据源。
架构S-03
对话式分析与智能体工作流程
以自然语言访问真实数据，提供可见的 SQL、经过评估的准确度与审计记录；智能体依数据采取行动，重要环节由人员批准。
顾问咨询S-04
架构咨询与审查
适合内部开发的团队：提供参考架构、模型与供应商选型、成本模型，以及对现有成果的坦诚审查。
您将获得
代码留在您的代码库，能力留在您的团队。
我们与您的团队共建，留下可运行的代码与持续发展的知识。此示意查询接口展示我们可共同构建、具治理机制且不依赖单一模型的系统。
- 在您的云端账户运行 — AWS、Azure 或 GCP。数据不外移。
- 评估测试与功能一并提交，在 CI 中运行。
- 团队可扩展的架构决策记录。
- 依约定的权利归属条件共享代码与知识。
services/analytics/ask.py示意示例
# governed query interface over the warehouse from metrics import semantic_layer, guard from llm import client # anthropic | openai def ask(question: str, user: User) -> Answer: scope = guard.scope_for(user) # row-level policy sql = client.to_sql(question, semantic_layer.schema(scope)) guard.validate(sql, scope) # read-only, bounded rows = warehouse.run(sql, project="bq-prod") return Answer(rows=rows, sql=sql, trace_id=log(question, sql)) # evals/ask_test.py · agreed acceptance checks
成果
先约定成功的衡量方式。
构建前先建立基准，共同定义对您的流程与团队有用的进展。
效率
时间
每次完成流程所需的投入
记录当前所需时间与人工作业，再于实施后比较约定的工作流程。
当前流程比较投入
质量
质量
准确度与审核成本
依约定验收标准评估代表性案例，涵盖错误、异常与必要的人工审核。
约定测试案例检视结果
采用
使用
团队持续使用
确认目标用户能在日常工作中使用、操作并扩展工作流程。
目标用户跟踪实际使用
关于我们
共同构思，携手打造。
我们创立 fde.now，是为了协助有抱负的企业，将行业知识转化为 AI 原生系统。
我们与您的团队并肩合作，明确机会、规划架构、构建系统，并培养持续发展所需的能力。
我们重视的条件
有意义的问题，准备共建的团队。
我们寻找业务价值、团队投入与技术潜力兼具的合作。评估提案时，会与您共同探讨以下问题。
业务价值01
值得解决的问题
为什么重要？
说明真实需求、受影响的对象，以及 AI 原生方法为何能改变成果。
- 明确的用户或客户
- 能带来实质影响的流程
- 有用的进展衡量方式
团队投入02
准备共建的团队
您将投入什么？
我们重视愿意做决策、分享领域知识，并与工程师共同工作的团队。合作需要双方投入。
- 能负责决策的负责人
- 可投入协作的人力与时间
- 企业内部的应用计划
技术潜力03
持续成长的基础
能否真正落地？
我们评估数据、系统与运营条件能否支撑有用的产品，以及能力能否超越首次实施、持续成长。
- 相关数据与访问途径
- 可行的安全与集成需求
- 建立持续 AI 能力的路径
技术栈
在您现有的技术之上设计。
Google Cloud云端awsAWS云端
azAzure云端
Kubernetes基础设施
BigQuery数据
Postgres数据dbtdbt数据
Airflow数据
Anthropic模型oaiOpenAI模型
Python语言
TypeScript语言无须购买平台或支付运行环境许可费。若未列出您的数据仓库或云端，欢迎咨询 — 架构相同，差别在于连接器。
常见问题
提案前，您可能想了解。
对构想或合作契合度有疑问？欢迎在提案中提出。