交付参考Field notes.

业务问题

智能体与工具分散在不同技术团队，缺少统一清单，已有能力难以发现和复用。

工程做法

建立受治理的统一目录，记录部署、负责人和审核状态，通过语义搜索发现已批准的能力。

借鉴到项目

给可复用能力补齐用途、负责人和审核状态，让团队先查找已有实现，再决定是否新建。

AWS 官方客户实践自述；本篇未明确该 Registry 项目的 FDE 分工，也未公开客户权限配置或完整集成清单。

业务问题

一级、二级支持问题的处理周期需要缩短，同时保持客户满意度。

已披露做法

FDE 部署能够自主解决一级、二级问题的 AI，并观察解决用时与客户满意度。

借鉴到项目

先界定可自动处理的问题类型，再同时检查解决速度和服务质量，避免只看自动化比例。

官方未披露客户身份、模型、系统接口与人工升级规则。与同篇半导体案例分别列示；本站不推断其具体技术栈。

业务问题

客服需要反复寻找权威答案，业务增长让响应速度与服务质量更难兼顾。

工程做法

接入知识库并调整沟通方式，将变更与生产基线比较，持续检查回答质量与问题解决情况。

借鉴到项目

先整理常见问题和可靠依据，再明确自动回答与人工处理的边界；每次调整都保留对照结果。

官方应用案例自述，未明确披露 FDE 参与。完整检索、模型路由及评测样本未公开。

业务问题

在复杂代码库中推进任务，同时兼顾开发效率和交付质量。

工程做法

将代码助手接入工程流程，结合单元测试、代码评审与并行任务使用。

借鉴到项目

先选边界清楚的任务，保留验收测试、修改记录和人工评审依据，再扩大使用范围。

本卡仅整理 Claude Code 部分；不与同页 Managed Agents 内容混算。官方未明确披露 FDE 参与，也未公开完整评测集。

业务问题

维修估价涉及多个信息和判断环节，复杂任务需要较长处理时间。

工程做法

使用 Bedrock、AgentCore 与 Strands Agents，加入交互记录、角色权限和跨会话上下文。

借鉴到项目

围绕一个具体业务环节先验证价值，同时准备错误定位与权限边界，再考虑相邻任务。

AWS 官方自述；该个案未明确说明 FDE 职责，部分后续驾驶员服务仍为试点。

业务问题

任务分诊需要提效，同时必须满足复杂的企业治理要求。

已披露做法

官方明确提到 FDE 构建定制分诊 Agent，并处理治理要求对上线的限制。

借鉴到项目

在原型阶段就确认责任人、权限与人工接管方式，避免到上线前才补齐协作约束。

客户身份、具体系统、分诊算法与权限实现未披露。借鉴方法是本站归纳，不代表该客户采用了相同设计。

业务问题

已有知识内容量大，持续整理与维护消耗运营时间。

工程做法

FDE 与客户协作，把 AI 内容运营接进现有工作环境。

借鉴到项目

从一个高频任务起步，记录人工基线，再检验实际节省的时间与质量变化。

品牌官方自述；未公开的算法与权限实现不作推断。

业务问题

拥有统计数据，并不意味着模型掌握了分析师的判断方式。

工程做法

结合专家推理方式、语义数据字典与工具接口，并通过分析师评估持续迭代。

借鉴到项目

世界杯产品后续可参考：先定义代表性分析问题，再检验数据依据、分析过程与输出。

Amazon 官方将 NFL 合作列为 FDE 实践；论文中的回答认可率不等于赛事预测准确率。

业务问题

排程、班次、零件与缺陷信息分散，团队难以共同判断剩余工作及其优先级。

工程做法

将相关数据接入 Foundry，以统一界面帮助现场团队协同。

借鉴到项目

先围绕一个业务瓶颈理清数据口径与协作环节，再扩展界面和流程。

官方合作材料，第 4 页。属于工程派驻与数据协同参考，并非生成式 AI 案例。