2026年6月30日，AWS 宣布投入 10 亿美元成立 Forward Deployed Engineering（FDE）组织，计划把数千名 AI 工程专家直接派进客户团队，共同构建和部署智能体系统。AWS 给出的目标是把项目周期从数月压缩到数日，并在工程师离场后让客户能够自行运营。

这项投入意味着云厂商正在补上模型、算力与业务流程之间最昂贵的一段：不是再交付一套文档或演示，而是派人进入客户的数据、权限、安全和工程体系，把智能体真正接到生产环境。

驻场工程首先是一种云采用策略

FDE 团队会和客户的业务、工程及安全人员一起工作，系统运行在客户自己的 AWS 环境中。每个项目还会留下知识图谱、运行手册、架构文档和内部负责人。对 AWS 来说，这些成果不仅解决单个需求，也把客户的数据语义、流程和治理方式沉淀在其云服务周围。

AWS 强调这不同于按工时收费的传统咨询，项目围绕业务结果设计。但从客户视角看，仍需要问清楚交付物是否可以由内部团队独立维护、核心逻辑是否依赖专有服务、后续换模型或换云需要付出多大成本。“客户自给自足”应成为合同验收项，而不是发布稿里的愿景。

数日上线不应跳过四项验收

AWS 披露 NFL、NBA、Allen Institute、Ricoh 和 Southwest Airlines 等机构已经使用 FDE。案例说明这套模式已进入实际项目，但没有公开统一价格、失败率和从试点到规模化的完整周期。

企业评估此类服务时，至少应保留四份可移交材料：

  • 每个 agent 可访问的数据与动作权限清单。
  • 失败、重复执行和人工接管的运行记录。
  • 不依赖驻场人员即可重建的部署与回滚文档。
  • 替换模型、连接器或云服务时的迁移路径与成本。

AWS 把工程师放到客户身边，反映出企业 AI 的瓶颈已经从“有没有模型”转向“谁能把系统安全地跑起来”。10 亿美元能否形成长期优势，不只取决于上线速度，还取决于客户在团队离场后是否真的掌握系统，而不是获得一套更深的云绑定。

官方参考：AWS