拆解岗位任务
找到高频、重复、跨系统且判断标准相对明确的工作，标出必须由人确认的关键节点，并用业务结果定义成功。
FORWARD DEPLOYED ENGINEERS
让智能走出屏幕进入现场。
01WHO WE ARE
FORWARD DEPLOYED ENGINEERING
走进现场，
和真实问题一起部署。
Forward Deployed Engineer（FDE，前线部署工程师）工作在业务一线与核心研发之间：共同发现高价值问题，完成技术范围定义、系统设计、开发和生产落地，再把现场反馈带回产品。我们以真实采用和可量化的流程改善判断交付是否成功。
贴近一线跨栈交付快速闭环长期演进
02WHAT WE BUILD
技术能力
从智能体到设备，
同一套交付逻辑。
用合适的模型解决问题，用可靠的软件承接业务，再把系统部署到真实环境中。
03AGENT ENGINEERING
企业智能体
Agent 不是聊天框，
而是一套能承担岗位任务的系统。
大模型负责理解和推理，但企业 Agent 能否工作，取决于它是否拿得到正确的上下文，能否调用受控工具，是否遵守权限与审批边界，以及失败后能否安全恢复。
我们从岗位和流程出发，先定义输入、判断、动作、结果与失败代价，再决定模型、知识库、工具编排和部署方式。目标不是让模型多说几句话，而是让一项真实工作变得更快、更透明、更可复核。
连接企业上下文
接入文档、数据库、业务 API 和事件记录，处理数据新鲜度、访问范围、引用来源与身份权限，让每次推理都有依据。
设计任务编排
围绕任务拆解、工具调用、状态保存和人工协同组织运行时。只有任务确实需要时，才引入多 Agent 协作。
训练与适配
从真实任务轨迹、失败样本和工具结果中构造数据，逐步改进提示策略、工具说明和模型行为。需要时再进行模型微调。
评测与持续运营
建立离线测试、上线门禁、运行日志和失败恢复机制，持续观察准确性、成本、时延与采用情况，把现场反馈带回下一轮迭代。
我们解决的不是一次回答
真正的难点，是让 Agent 在企业规则里长期运行。
企业数据不会天然适合模型使用。我们需要处理字段含义、历史口径、权限继承、敏感信息和数据更新，并把模型输出变成业务系统能够接收的结构化动作。
Agent 也不应拥有无限权限。我们为高风险动作设置最小权限、人工确认、幂等控制、重试策略和审计记录，让系统既能行动，也能解释自己做过什么。
最终交付不仅是一段提示词，还包括可运行的工作流、数据与工具接入层、任务数据、评测集、运行监控和演进文档。FDE 工程师对上线后的实际采用和流程改善负责。
04SELECTED WORK
过往项目
技术不是名词，
项目才是答案。
下面内容来自真实研发记录。我们保留工程阶段标签，不把验证中的系统包装成已经量产的产品。
AGENT RUNTIME
01plan任务拆解完成ready
02tool检索 / 代码 / 浏览器linked
03eval约束与结果评测pass
04ship进入业务工作流running
AI Agent 训练与工程化
围绕企业内部升级与优化，把模型接入文档、数据、审批和任务工具，减少重复劳动，让关键流程和真实状态更透明。
- 训练策略与任务数据设计
- 企业工具与数据接入
- 评测门禁与失败恢复
密集盘子数量识别
面向洗碗厂、餐饮周转等交接场景，拍照估计密集盘堆数量，以可追溯记录降低人工盘点成本，辅助数量复核与交接争议处理。
- 曲线级数据与协作标注
- 热力图、密度图与方向场
- 端侧/API 推理与留痕
物流体积与空间测量
把双目/RGB-D 感知、点云、对象选择和三维外接框计算放到边缘设备上，输出可复核的尺寸结果。
- 相机标定与深度质量检查
- 点云过滤、分割与 OBB
- Android 交互和端侧部署
小程序与移动端产品
把复杂能力压缩成现场人员能够快速理解的操作流，在小程序与 Android 端承接采集、任务和结果。
- 业务流程和高保真交互
- 拍摄、上传、任务与结果回传
- 设备状态与异常反馈
RESEARCH NOTE / 2026研究论文稿
盘子模型的方法研究
《基于曲线级监督与多扫描波形分析的密集金属盘堆计数方法》
论文将一个盘子的可见盘沿建模为一条曲线，联合盘沿热力图、单位质量密度图和方向场，再通过多条扫描路径把二维响应转换为一维波形进行计数。当前为中文研究论文稿，尚不表述为已发表或已经同行评审。
- 45 图 / 3,805 条曲线
- 冻结研发快照
- MAE 6.6
- 固定 10 图开发集，非独立测试
- 8 图
- 永久封存，尚未评估
05EDGE LAB / FIELD NOTES
NANOPI SERIES × COMPUTER VISION
模型在云上开始，
价值在现场发生。
从 NanoPi 系列板卡、双目与 RGB-D 相机，到标定、点云算法、结构件和移动端交互，我们把每一层放到真实设备上联调。背景沿用早期 NanoPi M6 原型页面；当前实体样机以 M5 + OV4689 USB 双目记录为准。
01CAMERA / CALIBRATION02POINT CLOUD / OBB03EDGE RUNTIME / UI
06HOW WE DELIVER
合作方式
先定义成功，
再开始写代码。
我们会把无法验证的想法改写成可验证的工程问题，再用最短闭环决定技术路线是否值得继续投入。
- 01DISCOVER
对齐问题
场景、用户、输入、输出与失败代价。
- 02VERIFY
验证数据
样本、设备、接口和现场约束是否足够。
- 03BUILD
构建闭环
用最小原型跑通真实任务，而非只做展示。
- 04EVALUATE
量化验收
性能、稳定性、异常路径和可重复结果。
- 05SHIP
交付演进
部署、文档、监控与下一阶段决策。
07START A PROJECT
有一个复杂问题？
带着现场约束来，
我们一起把它做成。
告诉我们目标用户、已有数据、运行环境和希望看到的结果。联系入口接入前，可先通过现有项目联系人发起沟通。