AI 解决方案设计与落地
从场景筛选到上线验收，只做能跑在生产环境的方案，不做演示型 Demo。
- 场景可行性评估与 ROI 口径定义
- 私有化 / 混合部署方案与国产化适配
- Agent 工作流设计与上下文工程
- 上线后的效果度量与迭代机制
01 / Profile
把新科技产品，变成能被采购、能被交付的东西。
我是 Adam（王达峰），长期做一件事：站在技术团队和业务方中间，把「这个技术很厉害」翻译成「这件事可以签约、可以验收、可以持续」。
我的背景在新科技产品与大厂项目管理的交叉处——一端是模型、Agent、数据平台这些还在快速变化的东西，另一端是预算、验收、交付周期这些从不变化的东西。大部分项目死在两端之间，我的工作是让它们对上。
这个站点是这份工作的公开接口：关于我、商机交换路由、以及我对技术趋势的判断。完整履历在 LinkedIn。
01
Capabilities
我能交付什么
按结果口径描述，不按技能清单堆砌。每一项都对应一类可以被采购的交付物。
大厂项目管理与 FDE 交付
把复杂项目拆成可验收的里程碑，用工程化的方式管理预期和风险。
- 多干系人项目的节奏与风险管控
- FDE（前向部署工程师）模式落地
- 跨供应商交付的质量标准与验收清单
- 交付后的留存与服务体系搭建
数据结构化与业务智能体
把散落在流程里的业务数据整理成可被智能体调用的结构。
- 业务路径数据的梳理与建模
- 内部数据平台与知识库构建
- 面向具体岗位的智能体工作流
- 数据合规边界与留存策略
新业务线 0 → 1
在还没有成熟方法论的领域，先把第一个可复制的项目做出来。
- 新赛道的机会扫描与优先级排序
- 最小可行交付单元的设计
- 首个标杆客户的获取与打磨
- 可复制交付包的沉淀
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2024 — 至今
AI 解决方案与交付顾问
独立 / 合作制围绕 AI 私有化落地、企业数据结构化与智能体应用，为技术团队和业务方提供从评估到交付的端到端支持。同期自建一套机会情报与趋势追踪体系，用自动化的方式做行业扫描。
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2021 — 2024
大厂项目管理 · 新科技产品方向
互联网大厂体系负责跨部门、跨供应商的复杂项目推进，把产品能力包装成可被客户采购的交付物。这个阶段形成的判断是：技术差距会收敛，交付能力差距不会。
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2019 — 2021
行业解决方案负责人
企业服务 / 生态合作搭建行业解决方案体系与渠道网络，覆盖多省区。完成从「卖功能」到「卖结果」的口径转型。
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2016 — 2019
产品与技术负责人
早期阶段项目从零搭建产品与技术团队，第一次完整经历一条业务线的生死。这段经历决定了后来对「可验证」的执念。
03
Public Record
公开记录
履历、专利与代码都在公开渠道可查。需要交叉验证的时候，直接看原始来源。
04
Principles
我怎么工作
合作之前先看这几条，能省掉后面 80% 的摩擦。
先判断值不值得做
第一通电话不谈方案，只谈这件事的前提是否成立。前提不成立，后面所有努力都是成本。
只写能验证的东西
不用无法核实的数字支撑观点，也不承诺无法度量的效果。可验证是长期合作的基础。
交付物优先于关系
关系能带来第一次机会，第二次靠的是上一次的交付质量。交付标准写清楚，比什么都重要。
边界说在前面
能做什么、不能做什么、成本在哪里，在签约前说清楚。后面省下的摩擦远大于前面多花的沟通。
05
Stack
常用工具与技术面
工具会换，判断标准不换：能跑在生产环境、能被别人接手、成本能算清。
AI / LLM
- 私有化模型部署
- Agent 工作流
- 上下文工程
- RAG 与知识库
- 效果评测
Data
- 数据建模
- ETL 与数据管道
- 指标体系
- 数据合规边界
Delivery
- 里程碑拆解
- 验收标准设计
- 风险登记与升级机制
- 服务质量标准
Tooling
- 自动化工作流
- 静态站点与 CI
- 内部工具开发
- 文档与知识管理