交付流程
FDE四阶段交付模型
借鉴华为IPD集成产品开发体系，将AI落地分解为四个可量化、可验收的工程阶段
1-2 周
1. Discovery需求探索
FDE工程师驻场调研，梳理业务流程、数据现状与技术栈，识别高价值AI切入点。产出《AI就绪度评估报告》，明确项目范围与成功标准。
交付物：
- 业务流程全景图
- 数据资产清单与质量审计
- AI就绪度评分卡
- 项目可行性路线图
方法论：五层穿透分析框架（业务→数据→技术→组织→财务）
2-3 周
2. Design方案设计
基于发现阶段结论，设计系统架构、Agent分工方案与交付路线图。包含技术方案选型、数据管道设计、质量审计机制与安全策略。
交付物：
- 系统架构设计方案
- 多Agent角色定义与协作图谱
- 数据管道与ETL架构
- 交付里程碑与验收标准
方法论：BLM业务领先模型 + Agent协同架构设计方法
3-6 周
3. Deploy现场交付
工程师驻场部署，完成系统搭建、数据对接、Agent训练与上线。确保系统在客户真实生产环境中稳定运行，输出可验证的业务成果。
交付物：
- 可运行的AI系统（生产环境）
- Agent运行监控面板
- 用户操作手册与培训
- 首期业务成果报告
方法论：敏捷迭代 + 每日站会 + 三路对撞质量审计
持续服务
4. Optimize持续优化
交付后持续监测系统运行质量，根据业务反馈迭代优化。定期输出ROI分析报告，拓展AI应用场景，形成正循环的AI落地飞轮。
交付物：
- 月度运营健康度报告
- ROI量化评估
- 场景扩展建议书
- 知识转移与内化材料
方法论：PDCA循环 + KPI驱动的持续改进机制
发现设计交付优化
服务目录
从情报到Agent部署的全栈能力
每一项服务均可独立交付，也可组合形成端到端AI落地解决方案
方法论
FDE方法论框架
融合华为IPD集成产品开发、BLM业务领先模型与MetaTinker自研的三路对撞质量审计体系
IPD集成产品开发
从客户需求出发，以跨职能团队协同方式管理AI产品开发全生命周期，确保每一次投入都有明确的市场导向和投资回报评估。
BLM业务领先模型
通过“五看三定”战略框架（看宏观/看行业/看客户/看竞争/看自身 → 定战略/定目标/定执行），确保AI方案与客户业务战略对齐。
三路对撞质量审计
每份产出经三路独立验证：数据锚点交叉核对、Agent自检、独立审计Agent复核。偏离预期数据超1%即打回重审。
FDE现场工程文化
工程师必须去现场，必须在客户真实数据上工作，必须交付可运行的系统。不交PPT，不画饼，成果说话。
为什么选择FDE方法论？
传统AI咨询交付PPT，SaaS厂商交付账号，MetaTinker交付可运行的系统。 FDE方法论确保每一个AI项目都有清晰的业务边界、可量化的交付标准和可追溯的投资回报。