我有 22 年政企经验，也服务过世界500强客户。
现在，我又给自己配了 6 名执行 AI 员工。
按理说，一个人的生意应该可以轻松跑起来了。
但真正运行以后，我发现了一件很现实的事：
它们可以执行任务。
但它们不会自动知道：
现在最应该解决哪一个业务问题？
客户随口说的一句话，背后真正要的是什么？
哪些步骤可以自动执行，哪些地方必须由人拍板？
做到什么程度，才算真的可以交付？
这些问题如果没人负责，AI 干得越快，返工可能越多。
这也是很多小生意主理人用 AI 时最容易踩的坑。
工具装了不少。
Agent 也搭了几个。
每天还是很忙。
因为真正缺的，不是更多工具。
而是一个能站在业务和 AI 之间，把事情真正跑通的人。
这就是我现在给自己的定位：
我不是站在外面给老板推荐工具。
我会进入一项具体业务，先找到最疼、最高频的重复工作，再把它翻译成 Agent 能执行的任务。
然后确定分工、设置暂停点、检查输出，直到这条流程能用、能验收，也能由老板自己继续维护。
所以，FDE 对我来说，不是一个新头衔。
它是我在一项真实业务里的位置。
FDE 到底是什么
FDE 通常被译为前线部署工程师或前置部署工程师。
OpenAI 对这个岗位的描述，覆盖问题发现、技术范围界定、系统设计、构建和生产上线。Palantir 也一直强调，工程人员要靠近真实业务问题，再把现场反馈带回产品和工程。
我借用的不是职位名称，而是这种工作方法：
大公司有复杂系统、数据平台和工程团队。
小生意面对的场景没那么大，但痛苦一点也不少：
内容总是断更。 客户问过的问题找不到。 答应跟进的人经常忘记。 报表、素材和排期反复整理。 明明装了不少 AI 工具，晚上还是自己加班收尾。
这些老板不需要再听一堂“AI 很重要”的课。
他需要有人和他一起把问题问清楚：
到底是哪件事最耗人？
这件事能不能拆成固定步骤？
AI 能接哪一段？
哪里必须由人拍板？
做到什么程度才算合格？
这就是我进入一项业务后的第一份工作。
01 我的第一个角色：业务需求翻译者
很多老板一开口就说：
“我想把公司 AI 化。”
这句话听起来很大，实际上没法直接开工。
我会继续往下问：
过去 7 天，哪件事至少重复了 3 次？ 每次是谁开始做？ 开始前要收集哪些材料？ 最容易卡在哪一步？ 最后交出什么才算完成？ 出错以后，谁能发现并接管？
老板说的是“我要 AI 化”。
我要把它翻译成：
> 每周一，从用户问题表里找出 5 个高频问题，结合最新产品资料生成选题，由本人确认后进入写作。
或者：
> 客户咨询后，先整理问题、产品意向和下一步，不自动报价，不替本人承诺，只生成一张待跟进任务卡。
到了这一步，事情才从一个愿望，变成了一项可以搭建的任务。
所以，我不是先问客户想用哪个模型。
我先帮他找到：
这个角色更像业务翻译者。
一边听懂老板真正烦什么，一边把它翻译成材料、步骤、边界、产物和验收标准。
如果这一步没做好，后面装再多工具，都只是把混乱跑得更快。
02 我的第二个角色：Agent 总调度和工作流搭建者
任务说清以后，才轮到 Agent 出场。
这时我做的，不是扔给客户一段很长的提示词。
我要决定：
哪个 Agent 负责搜集材料？ 哪个 Agent 负责生成初稿？ 哪个 Agent 检查事实和边界？ 哪一步必须暂停，等人确认？ 结果保存在哪里？ 下一次执行时，怎样直接接着跑？
我自己的工作台里，现在有 6 名执行 AI 员工，阿仁负责商业守门，共 7 个协作席位。
它们会处理开发、内容、视觉、信息搜集和运营等任务。
但我不会把这件事简单说成“我有很多 Agent”。
Agent 多，不等于业务能跑。
没有分工、没有交接、没有验收，一群 Agent 也会一起制造混乱。
我的角色，是总调度。
我负责确定目标、分配任务、设置暂停点、处理冲突、复查结果，再决定下一步。
所以，我交付的不是一个会回答问题的机器人。
而是一条能继续运行的工作流程：
03 我的第三个角色：交付验收负责人
AI 服务最容易出现一种假象。
演示的时候很顺。
交付者一离开，客户就不会用了。
提示词不知道改哪里，材料不知道放哪里，输出错了不知道查哪一步。
最后，客户只是从依赖一个人工外包，变成依赖一个 AI 外包。
这不是我想交付的结果。
我更看重三件事：
第一，流程能不能用真实材料再跑一次
不是看我演示。
是客户重新放入自己的材料，重新启动，看看还能不能得到合格结果。
第二，客户知不知道怎样判断结果
AI 写完一篇文章，不代表文章能发。
它还要检查定位、事实、产品、语气、平台风险和行动入口。
没有验收标准，AI 只是在大量生产“看起来差不多”的东西。
第三，客户能不能独立接管
客户要知道：
这名 AI 员工负责什么。 它不负责什么。 材料放在哪里。 哪些地方可以修改。 失败时怎样暂停。 什么情况必须转回人工。
我不会替老板承担价格、资金、客户承诺和最终责任。
但我必须把这些人工决策点留在流程里。
我的目标也不是让客户永远离不开我。
恰恰相反。
04 我的第四个角色：把一次交付变成可复用产品
如果每来一个客户，我都从零搭一套完全不同的系统，我最后仍然只是在卖自己的时间。
项目越多，人越累。
这和传统外包没有本质区别。
所以，我还要做第四件事：
从真实交付里寻找可以复用的部分。
我的判断标准很明确：
接下来，我会先锁定一个具体内容任务，寻找三个同任务付费样板。
它们尚未发生，不能写成已有客户案例。
我要比较的是：
三位客户需要的材料是否相似。 执行步骤是否大部分相同。 验收标准能否共用。 哪些错误反复出现。 哪些部分必须保留人工判断。 交付结束后能否独立复做。
如果这些部分能够复用，我才会把它沉淀成一款标准 AI 员工。
任务模板、知识库、工作流模块、验收表和维护说明，都要留下来。
FDE 项目对我来说，不只是一次收入。
它还是一次产品研发。
现场帮我发现真实需求。
标准产品完成可复用交付。
后续维护、知识库、订阅和授权，才有机会形成长期价值。
这也是我现在要做的公司：
为什么是我来做这件事
我拥有 22 年政企服务与商业项目经验。
经历覆盖通信运营商项目 BD、字节跳动数字营销、新经济领域头部品牌咨询、政府产业招商与科创企业服务。
曾服务 30+ 家世界 500 强客户，也在民企、国企、上市公司、政府机构等不同组织环境中深度参与一线项目。
我的优势不只是懂商业表达，更熟悉政企项目从需求判断、资源协同、方案设计到落地推进的真实流程。
这让我在做 AI 项目时，能同时站在市场、产业、政府和企业客户的角度，判断什么是真需求，什么能真正跑起来。 我提这些，不是想用履历压人。
这些经历真正留下来的，是三种能力：
第一，听懂不同的人到底想解决什么。
第二，把一件复杂的事拆成可以推进的步骤。
第三，在多人、多环节的协作里，把结果和责任落到具体位置。
我不是程序员出身。
这反而让我更警惕一件事：
不要先拿技术名词压客户。
先问业务。
先看现场。
先找到那件每天都在耗人的重复工作。
技术选型很重要，但它应该排在问题之后。
我现在经营自己的个人 IP，也在拿自己的生意做实验场。
内容生产、资料搜集、视觉制作、运营和后台整理，能交给 Agent 的，我先交出去。
我自己保留判断、成交和决策。
能跑通、能复做、能验收的部分，我再拿去帮助别人。
所以，“小生意 FDE”不是我给自己贴的新标签。
它是我过去的业务经验、现在的 Agent 实践，以及未来产品方向交汇到一起以后，我选择站的位置。
我不是什么
为了把边界说清楚，我还想明确四件事。
我不是只教提示词的 AI 工具老师。
我不是卖完软件就离开的系统销售。
我不是长期替老板运营业务的高级外包。
我也不会承诺装上一套 Agent，就一定涨粉、成交或增加收入。
我真正负责的是：
至于这套服务有没有真实市场，不由一篇文章证明。
要看真实客户是否愿意付款，交付以后是否真的能用，第二位客户能不能复用。
这些证据还在验证中。
我不会提前把假设写成结果。
如果你也想开始，不要先买一套大系统
先写下过去 7 天里，至少重复发生 3 次的事情。
然后问自己五个问题：
它是不是高频发生？ 需要的材料能不能收拢？ 主要步骤能不能重复？ 做完以后能不能验收？ 出错以后能不能人工接管？
如果大部分答案都是“能”，它就可能成为你的第一个 AI 员工。
如果你只想自己先跑一遍，可以从 ¥9.9 的《我的第一个 AI 员工》知识库开始。
如果你连“先改哪件事”都判断不出来，我目前有一项 ¥699 首批测试服务。
现阶段只处理一个具体内容任务，交付一份结构化诊断报告和 3 个定制模板。
它不是完整工作流部署，也不包含自动发布、无限修改或效果保证。
任务已经明确，并且完成真实试跑、验收和独立复做后，再决定是否评估单一业务闭环工作流。
我不希望客户为 FDE 这个新名词付钱。
我希望他为一件具体事情终于不用再反复亲自盯着，而愿意付钱。
最后，再回答一次开头的问题：
我是业务需求翻译者。
我是 Agent 总调度和工作流搭建者。
我是交付验收负责人。
也是把一次现场经验沉淀成标准 AI 员工的产品研发者。
我站在老板和 AI 之间。
不替老板做最终决定。
但负责把该交给 AI 的那部分，真正跑起来。
一个人的生意，也应该有一支能干活的队伍。
