把销售跟进流程做成可执行 Agent
梳理客户消息、报价状态、跟进记录和高意向信号，让 Agent 自动汇总上下文、判断优先级，并生成下一步动作建议。
客户上下文 · 优先级判断 · 跟进建议 · 销售闭环
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TL;DR — 核心要点
- Leif Yi 是一名专注 AI Agent 业务落地的 Forward Deployed Engineer（FDE）。
- 核心工作：进入业务现场，把流程、角色、约束和数据梳理成可执行的 Agent 系统。
- 已交付方向：销售跟进、运营协同、内容工作流、客服人机协同（案例已脱敏）。
- 交付原则：先跑通现场，再沉淀系统；合作以远程为主，邮件 [email protected]。
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从业务问题到可运行 Agent
以下案例来自私有项目经验，已按公开展示要求脱敏处理；重点展示业务梳理、Agent 设计和系统落地方式。
复杂多角色业务的运营协同 Agent
把供应方、平台、代理方和买方之间的状态、资料、待办和异常节点统一梳理，让 Agent 主动提示风险和下一步处理动作。
状态巡检 · 异常识别 · 多角色协作 · 运营闭环
从 AI 工具到业务工作流 Agent
把生成、审核、修改、人工确认和结果归档串成闭环，让 AI 不只是生成内容，而是进入真实业务流程。
生成任务 · 审核规则 · 人工确认 · 结果归档
面向客服现场的人机协同 Agent
接入知识库、订单状态和历史沟通，先为客服生成可确认回复和处理建议，保留人工判断同时提高响应一致性。
知识检索 · 订单上下文 · 回复建议 · 人工确认
| 案例 | 输入 | Agent 输出 | 人工角色 |
|---|---|---|---|
| 销售 Agent | 客户消息、报价状态、跟进记录 | 优先级排序与下一步跟进建议 | 确认并执行跟进动作 |
| 运营 Agent | 多角色状态、资料、待办与异常节点 | 风险提示与处理动作建议 | 处理异常升级与最终决策 |
| 内容工作流 Agent | 生成任务与审核规则 | 已审核、可归档的内容结果 | 审核与最终确认 |
| 客服知识 Agent | 知识库、订单状态、历史沟通 | 可确认的回复草稿与处理建议 | 确认后发送，保留最终判断 |
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FDE 能力：从现场到系统
01_field_immersion: 业务现场进入
把口头需求、手工流程、例外情况和角色边界梳理清楚。
02_workflow_mapping: Agent 业务梳理
识别哪些动作适合自动化、哪些节点必须保留人工判断。
03_agent_development: Agent 开发
把规则、工具、数据和反馈闭环组合成可运行的 Agent。
04_business_implementation: 业务实现
用系统承接真实流程，并在现场反馈中持续迭代。
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常见问题
什么是 Forward Deployed Engineer（FDE）？
FDE 是贴近业务现场的工程师：与真实用户一起梳理流程、角色、约束和数据，再把这些约束转化为可运行的 Agent、工作流和内部系统，而不是只交付通用工具。
FDE 和普通后端 / 全栈工程师有什么区别？
区别在起点：FDE 从业务问题而不是技术栈出发。先回答这个流程里哪些动作值得自动化、哪些必须保留人工判断，再选择实现方式；技术栈服务于业务实现。
一个 AI Agent 项目通常怎么交付？
三步：业务梳理（Discovery）→ Agent 设计（确定自动化边界与人工确认节点）→ 系统落地（把规则、工具、数据和反馈闭环组合成可运行系统）。交付原则：先跑通现场，再沉淀系统。
如何开始合作？
发邮件到 [email protected]，简单描述业务场景、当前流程和期望结果即可。适合的方向包括销售跟进、运营协同、内容工作流、客服人机协同等，支持中英文远程协作。
open contact/
聊聊业务实现、Agent 或 FDE 合作
如果你有真实业务流程需要梳理，或者想把团队经验做成 Agent / 内部系统，可以从这里联系我。