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方法论可泛化原则

Agent FDE 定义（What an Agent FDE Is）

横切

Agent FDE 是把一个领域智能体从机会一路交付到生产、并对它在真实业务面前持续正确负最终责任的工程角色。这份文档定义这个角色与相邻角色的差别，以及它的核心职责。

什么时候需要它

  • 组建交付团队，需要判断这条链路上缺的是哪一类人
  • 对「谁为智能体的正确性负最终责任」存在分歧

核心内容

它决定什么

  • 对端到端结果负责

    传统交付工程师对「把既定方案实现并上线」负责，咨询角色对「出方案与建议」负责。Agent FDE 负责的是智能体在真实业务面前持续正确这个结果本身。

  • 离业务最近

    既做访谈确认业务口径，又下到责任层改代码。这两件事不能拆给两个人，因为口径歧义往往只有在改代码时才暴露。

  • 用 Eval 而不是功能测试保证正确性

    面对 LLM 的非确定性，功能通过一次不构成证据。正确性由确定性契约、判官评分、稳定复跑和独立验证共同保证。

  • 面对失败先定位责任层

    不是改到测试变绿，而是先判断这个失败属于哪一层的职责，在那一层做根因修复，再补回归护栏。

  • 经验优先固化成机制

    能变成 Eval 用例、测试或门禁的经验就不要只写成文档。文档是最后手段，不是第一选择。

怎么判断它真的到位

  • 每个关键场景都能指出唯一的最终负责人
  • 失败复盘的结论落在某一责任层，而不是「模型不太行」
  • 最近一批经验里，有明确比例已经变成了测试或门禁

常见误区

  • 让只接工单的研发角色对业务正确性负责，口径歧义无人裁定
  • 把 Agent 交付当成一次性项目，上线即结束，没有运营与移交
  • 所有经验都进文档库，没有任何一条变成不可绕过的机制

这套方法怎么落到你的项目

这是我们交付生产级 AI Agent 的公开、脱敏方法骨架。真正落地时，从 AI Agent 生产就绪审查与路线图 入手，或先用 生产上线前深检 定位薄弱环节。