AI 工程研发与前沿部署工程（FDE）
V3 围绕实际业务任务开展 AI 产品研究、应用实现、模型评估、系统集成及项目交接。项目可从一个原型、业务问题或明确的集成需求开始。
从演示原型到可评估的系统
一个 AI 演示不等于可持续使用的业务系统。应明确目标用户、数据边界、使用流程、人工复核与异常处理方式，并据此设计开发与验收计划。
前沿部署工程（FDE）
FDE 强调与客户产品、技术和业务团队密切协作，将需求理解与工程实施连接起来。根据项目要求约定远程、嵌入团队或驻场方式，以及相应的参与时间、权限和交付责任。
主要工作环节
产品研究与可行性验证
定义问题、比较模型与技术路线，通过小规模实验验证关键假设。
应用与工作流开发
围绕用户任务设计界面、知识与文档处理、业务系统连接及必要的审批与人工参与机制。
模型评估与集成
使用代表性样本对效果、失败情况、延迟、成本与系统行为进行评估，并记录适用模型、版本及许可条件。
部署准备与交接
明确环境配置、集成依赖、操作说明、验收结果与后续支持范围。代码、预存工具及第三方模型的权利范围由相关协议规定。
项目如何推进
首先明确问题和决策标准，再形成架构及责任分工，在约定范围内实施和验证，最后完成文档与团队交接。
常见问题
是否必须先选择模型？ 不必。初期评估可以结合质量、成本、部署条件和许可比较候选方案。
能否从现有原型开始？ 可以先开展技术复核，确认哪些部分可以复用、哪些需求尚需验证。
能否部署在自有环境？ 需要检查模型许可、硬件条件、访问控制和运维安排后才能确认。
是否包含持续维护？ 只有在另行明确服务期限、范围和责任后才包含。
介绍你的项目： 通过联系页面说明业务场景、现有系统和目标需求。
如何评估工程结果
应使用与真实任务相近的样本验证输出效果、错误处理、延迟及实际成本，并确定哪些情况必须交由人工复核。记录模型版本、测试环境、限制及复现方法，避免将少量成功样本当作生产保证。
数据权限和交接边界
项目开始前需明确测试数据、系统访问与安全传输方式。模型权重、已有软件、第三方工具及新增代码的使用与交付权利，由许可证和合同分别决定。交接资料应包括配置、依赖、已知问题及维护责任。