数据与平台

给要在客户既有 IT 版图里落地的 FDE。这一页写清 Palantir Foundry/AIP、海外三朵云、国内四家平台、向量与知识库、以及私有化部署选项，截至 2026 年 9 月各自是什么状态、哪些有公开价格、哪些没有。

时效声明：本页数据核实于 2026-09-06。这一层 2026 年的改名密度异常高——本页记录到八处产品或组织改名（AIP Agent Studio → AIP Chatbot Studio、Azure AI Foundry → Microsoft Foundry、Vertex AI Agent Builder → Gemini Enterprise Agent Platform、腾讯 LKE → ADP、文心千帆 → 千帆大模型平台、智谱 → Z.ai、llama.cpp 组织 ggerganov → ggml-org、LlamaParse 的 llama_cloud_services → llama-cloud）与两处产品线停售（Amazon Q Business 停止向新客户开放、Q Developer IDE 插件 2027-04-30 终止），老文档里的名字很多已经不对了。全章的改名与停摆清单见 README。凡本次未从官方页面取到的价格，本页写「未找到公开数据」，不用第三方转述的数字凑数。

一、Palantir Foundry / AIP

对 FDE 这个角色来说，Palantir 不只是一个平台选项，更是公开材料最完整的方法论来源。这一节按「能拿来用的东西」组织，历史脉络见 ../01-lineage/palantir-origins.md。

Ontology：这套体系的核心概念

Ontology（本体） 是 Foundry 把「数据」变成「决策对象」的那一层：把散在各系统的表映射成 object type（对象类型）与 link type（关系），再在其上定义 Action Type（用户可以对对象做的操作）。它的价值不在建模本身，在于让 AI 的输入输出对齐真实世界的操作，而不是对齐一张表。

官方文档公开免登录可读：palantir.com/docs/foundry/ontology/core-concepts。建模时区分三类对象：core（直接映射某个 source of truth）、derived（需要通过数据增强造出来）、use case（在运营工作流里被主动编辑的）。

Use Case Life Cycle：公开的完整交付方法论

这是 Palantir 公开材料里对 FDE 价值最高的一份，免登录可读，是逐字讲「怎么做 scoping、怎么设计方案、怎么排实施顺序、团队怎么分工」的方法论文本，不是 API 参考。

入口：palantir.com/docs/foundry/use-case-life-cycle/overview，下辖五页：Overview / Distilling functional requirements / Solution Design / Sequencing development / Use case roles。

几条可以直接拿去用的：

• 什么算一个 use case：官方定义是「一个专职团队在限定时间内，为一组用户在平台上交付新能力的努力」。官方明确写了什么不算：「接入数据源 X」不算，「应用 ML 技术 Y」不算。理由是「把开发工作框成 use case，会逼你立刻直面价值主张：谁的工作会因此变好？我们能测什么来判断是否成功？」
• scoping 六段模板：Summary / Decisions（最终要做什么决策，中间决策是什么，哪些用户对应哪些决策）/ Counterparts（利益相关方及各自视角）/ Functional Requirements / Outcomes and KPIs / Background and Context。
• 功能需求五元组句式：[User Type] [Interface] [Decision] [Decision Inputs] [Action]。官方的解释是，这个格式「促使你去理解用户意图，并保留了选择实现模式的灵活性，而不是一上来就锚定在具体的 UI 元素上」。这一条几乎是所有 FDE 写需求时都该会的句式。
• scoping 四个反模式（官方称为 Flags）：对现有痛点调研不足；需求被锚定在具体 UI 元素上；只盯着太窄的一群用户；scoping 没有一路贯穿到用户的决策。

方法论怎么和其他流派对照，见 ../04-methodology/frameworks-compared.md。

AIP 产品线（2026-09-06 官方文档口径）

官方 AIP 总览页 列出的当前功能：AIP Logic、AIP Chatbot Studio、AIP Evals、AIP Assist、AI FDE、AIP Evolve、AIP Analyst、AIP Document Intelligence、AIP Model Catalog、Realtime Audio、AIP Threads。

两条重要变化：

1. AIP Agent Studio 已改名为 AIP Chatbot Studio，官方文档写着「formerly known as AIP Agent Studio」。老资料里的名字不对了。
2. Palantir 上线了一个叫 「AI FDE」 的产品。 官方文档写明它是 AI-powered Forward Deployed Engineer 的缩写，定义是「一个通过对话命令替你操作 Foundry 的交互式 agent」——能建改数据管道、创建更新 ontology 的对象/关系/action、写和测 Foundry function、生成连着 Foundry 数据的 React 应用、审计权限与治理控制。它按执行—观察—调整的闭环工作，遵守用户既有权限，需要开通 AIP。文档：palantir.com/docs/foundry/ai-fde/overview

第 2 条对这个 Wiki 的读者意义重大：发明 FDE 这个岗位的公司，自己发布了一个叫「AI FDE」的 agent 产品。它做的正是 FDE 工作里可被自动化的那一半（建管道、建模、写函数、生成应用），剩下的一半（选场景、谈干系人、定判定口径、争取授权）它一件也不做。这基本上是对「FDE 的护城河在哪」这个问题最权威的一次表态。 相关讨论见 ../03-role/what-is-an-fde.md。

Bootcamp 与免费学习资源

• AIP Bootcamp：官方口号是「From 0 to use case in 5 days」。入口 palantir.com/platforms/aip/bootcamp（本次自动抓取仅取到标题，报名状态请人工核对）。它的商业模式在 Palantir 的 SEC 10-K 里有明确口径：bootcamp 被放在客户获取流程的最前端，一般由 Palantir 自费、无回报保证地开展，会计上计入 Sales & Marketing。Alex Karp 在 2024 年 Q1 致股东信里写「仅上一个季度我们就办了 660 场以上的 bootcamp」。
• learn.palantir.com：官方 FAQ 的原话是「所有 Palantir Learning 课程免费，认证考试另有费用」。多数课程需要一个 Foundry 环境（通常由雇主提供），标「No Foundry Required」的除外。本次自动抓取该站返回 403，课程与认证清单的当前状态请人工打开核对。
• 认证：Palantir Foundry Certification Program 覆盖 App Developer 与 Data Engineering 两个方向。没有「Palantir Certified FDE」这种角色认证——官方从未把 FDE 这个角色认证化。
• build.palantir.com：可下载到自己环境的参考用例与 starter pack 集合（本次抓取只取到标题）。

价格

未找到任何公开价格数据。 官网、AWS Marketplace、Azure Marketplace 本次均未取到 Foundry / AIP 的具体价格。这不是遗漏——Palantir 从不公开挂牌价。任何声称「Foundry 一年多少钱」的中文文章都请当作二手推测处理。

二、海外三朵云与数据平台

Databricks

• 产品：Mosaic AI（模型与 agent）、Agent Bricks（2025-06-11 发布，截至 2026-08 官方文档仍标 Beta，未找到 GA 公告）、Unity Catalog（平台原生的治理层：访问控制、血缘、内容防护）。
• 价格：databricks.com/product/pricing 不公开产品级价格，按 DBU 计费，具体费率联系销售。
• 什么时候选它：客户的数据已经在 Databricks 上。在这种情况下，把 agent 建在数据旁边比把数据搬到 agent 旁边省太多事——这条判断对下面每一家都成立。

Snowflake

• 计费口径 2026 年有重要变化：自 2026-04-01 起新增独立的 AI Credit 体系，官方文档写明「AI Credits 独立于 Platform Credits，且不随 Snowflake 版本变化」。全局路由 $2.00 / AI Credit，区域路由（用于合规场景，限定地区）$2.20 / AI Credit。
• AI Credit 覆盖：Cortex Code、Cortex Agents、Snowflake CoWork、Cortex REST API、AI Functions、Cortex Search 与 Cortex Batch Search、AI Parse Doc。Cortex Fine-tuning 与 Cortex Analyst API 仍走原来的 Platform Credit。
• 官方口径：AI 成本随用量走，没有按席位收费，按年度合同额自动折扣。
• 文档：docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/pricing
• 纯公有云 SaaS，没有本地私有化选项——这一条在中国的国企金融现场通常直接出局。

微软

• 重要改名：Azure AI Foundry 已改为 Microsoft Foundry。 Anthropic 官方文档里也用「Claude in Microsoft Foundry」这个名字（平台文档），可交叉印证。老文档里的「Azure AI Studio」「Azure AI Foundry」都是同一样东西的旧名。
• Copilot Studio：计费口径自 2025-09-01 起从「消息包」改为 Copilot Credits（预付包 + 按量混合）。官方定价页未公开具体单价数字，网上流传的每 Credit 单价均为第三方来源，本页不引用。入口：microsoft.com/microsoft-copilot/microsoft-copilot-studio/pricing
• Foundry Agent Service：托管的 agent 平台，官方宣传的规模是 10,000+ 模型目录、1,400+ MCP 工具目录。
• Microsoft Agent Framework：开源 SDK，不是托管服务，见 agent-dev-stack.md。
• 什么时候选它：客户是 Microsoft 365 深度用户。Copilot Studio 的真正优势不是 agent 能力，是它天然坐在客户已经在用的 Teams / SharePoint / Outlook 里——采纳率的仗打一半就赢了。

AWS

• Bedrock：多模型托管，按 token / Provisioned Throughput / Batch 三种模式计费，逐模型单价见 aws.amazon.com/bedrock/pricing。
• Bedrock AgentCore：2025 年 10 月整体 GA；2026 年内各子模块（Harness、Policy、Runtime Instances、Payments 等）陆续分别 GA，最晚一批在 2026 年 8 月。它解决的是「agent 的运行时、身份、记忆、网关」这一层，而不是 agent 逻辑本身。
• 产品线变化（2026）：Amazon Q Business 已停止向新客户开放，继任产品是 Amazon Quick（Quick Suite），分 Free / Plus / Max / Pro / Enterprise 多档（具体金额未公开）；Q Developer 仍在，但官方公告其 IDE 插件支持将于 2027-04-30 终止，建议转向新产品 Kiro。如果客户现场有 Q Developer 的存量部署，这是一个必须提前告知的迁移点。
• SageMaker 已重组为三件套：SageMaker AI（建模训练）+ SageMaker Unified Studio（统一入口）+ SageMaker Catalog（基于 DataZone 的治理层）。

Google

• Gemini Enterprise：2025-10-10 发布（Google Cloud 官方博客）。六个组成部分：先进模型、无代码 agent 编排、预置 + 自定义 agent、企业数据连接（Workspace / Microsoft 365 / Salesforce / SAP）、中央治理框架、生态伙伴。
• 品牌整合：原 Vertex AI Agent Builder / Agent Engine 的文档已跳转并整合进 Gemini Enterprise Agent Platform。未找到「正式弃用 Vertex AI 品牌」的独立声明，应表述为品牌整合而非完全弃用。
• 价格：未找到 Gemini Enterprise 的公开定价数字。模型本身的 API 价格见 models-2026.md。

三、国内平台

国内这一层的共同特点：定价分散在各模型卡片里、没有统一定价页、控制台是前端渲染。本次自动抓取拿到的结构化数据有限，下面只写从官方页面确认到的部分。

阿里云百炼（Model Studio）

• 入口：阿里云百炼；计费文档 help.aliyun.com/zh/model-studio/billing-for-model-studio
• 定位已从「模型服务平台」升级为智能体工具链：有可视化工作流编排、企业级 RAG、以及 CLI 侧的 MCP / Skills 支持。
• 平台上同时上架第三方模型：DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax 都能在同一个控制台调用（见 models-2026.md）。对「客户只批了一个云厂商」的现场，这意味着换模型不用换供应商关系，这是一个被低估的实操优势。
• 计费：按量为主，有阶梯计价、缓存折扣与包月套餐，新用户有免费额度（各地域政策不同）。具体单价【待核实】。私有化部署选项官网未明确说明。

火山方舟（豆包）

• 入口：volcengine.com/product/ark
• 本次多次抓取均为前端渲染，未取到任何豆包模型的具体价格数字。请以控制台价格表为准。
• HiAgent 是其面向政企 / 金融 / 制造的企业级 agent 开发平台。3.0 版本的发布信息本次只从搜索摘要交叉验证到，未找到一手公告，标【待核实】。

腾讯

• 元器（yuanqi.tencent.com）：智能体创建与分发平台，底层混元模型。
• 大模型知识引擎 LKE：原域名 lke.cloud.tencent.com 已 302 重定向到 cloud.tencent.com/product/adp（ADP，Agent Development Platform），但独立的知识引擎原子能力 API 文档仍存在。LKE 是否已完全并入 ADP，本次未能确认，标【待核实】。
• 混元（cloud.tencent.com/product/hunyuan）：当前列出 Hy4 preview、Hy-MT2-Pro、Hy-Role-Latest 等。价格未给出具体数字。

百度千帆

• 入口：cloud.baidu.com/product/wenxinworkshop
• 品牌已从「文心千帆」淡化为「千帆大模型平台」，「文心」保留作模型前缀（文心 5.0、文心 4.5 Turbo）。平台同时接入第三方模型（如 DeepSeek）。
• 明确提供三种交付模式：公有云 / 私有化 / 软硬一体。 私有化报价需联系销售。在国内 FDE 现场，这一条比模型分数重要——很多单子的门槛是「能不能进机房」而不是「能不能拿高分」。

其他

• 智谱：对外品牌已用 Z.ai，BigModel 是其 MaaS 产品线（open.bigmodel.cn）。私有化方案未找到官网公开说明。
• 华为云盘古 / 昇腾：昇腾（hiascend.com）提供 Ascend 芯片、Atlas 服务器与加速卡、超节点方案，构成国产芯片上的私有化训推能力。在必须国产化的客户那里，这条链路是绕不开的。openPangu 2.0 的开源发布信息本次只从搜索摘要交叉验证到，标【待核实】。

四、向量库、知识库与文档解析

向量数据库

产品	许可证	规模（2026-09-06）	托管定价	备注
Milvus	Apache 2.0	45,985 ★	Zilliz Cloud 有档位	2026-07-27 发布 Milvus 3.0（lake-native 架构）
Qdrant	Apache 2.0	34,400 ★	Free / Standard / Premium / Hybrid-Private Cloud 四档，无公开数字	Rust 写的，单机性能好
Weaviate	BSD-3-Clause	16,785 ★	Free / Flex 起 $45 / Premium 起 $400	定价是本组里最透明的
Chroma	Apache 2.0	29,231 ★	Starter 免费 / Team $250 月起 + 用量 / Enterprise 定制	上手最快，适合原型
pgvector	PostgreSQL License	22,922 ★	依附各云的 Postgres 服务	客户已经有 Postgres 的话，先试它
LanceDB	Apache 2.0	11,359 ★	定价页仅为联系表单	列式存储，适合多模态
Elasticsearch / OpenSearch	各自条款	—	ES 有 Hosted / Serverless / Self-managed 三模式	OpenSearch 2026-08-04 发布 3.8，增强向量能力

给 FDE 的判断：在企业现场，「客户运维团队会不会用」通常比向量检索性能重要一个数量级。 客户已经有 PostgreSQL 就上 pgvector，已经有 Elasticsearch 就用 ES 的向量能力，都不如引入一个新组件的维护成本高。只有当数据量真的到了亿级向量、或者需要复杂的混合检索时，专用向量库才值得引入。

文档解析

这是 RAG 链路里最容易被低估、也最容易翻车的一环。在中国企业现场，输入侧是扫描件 PDF、带合并单元格的 Excel、和二十年前的 Word 模板，解析质量直接决定项目上限。

工具	归属	许可证	规模	备注
MinerU	上海 AI Lab / OpenDataLab	自定义开源许可	79,277 ★（本组最高）	2026 年迭代密集（v3.x，新增 PPTX/XLSX 解析、VLM + OCR 双引擎）。中文文档解析的默认起点
Docling	IBM	MIT	66,045 ★	已捐赠给 LF AI & Data Foundation，治理从单一公司转为基金会托管
Unstructured	Unstructured.io	Apache 2.0	15,399 ★	开源库 + 商业托管平台并行
LlamaParse / LlamaCloud	LlamaIndex	商业	—	旧包 llama_cloud_services 已弃用（维护至 2026-05-01），迁移到新包 llama-cloud
Reducto	Reducto	闭源商业	—	三档：Standard 按量 / Growth 定制含合规 / Enterprise 定制含 VPC 私有化

五、私有化部署

这是国内 FDE 现场出现频率最高的约束条件。分两件事：模型怎么跑、平台怎么跑。

推理运行时

运行时	许可证	规模（2026-09-06）	适用场景
vLLM	Apache 2.0	91,041 ★	企业级 GPU 集群、高吞吐。生产环境的默认选择
SGLang	Apache 2.0	35,510 ★	高性能推理，结构化输出与复杂调度上有优势
llama.cpp	MIT	127,171 ★	CPU / 边缘设备。注意：组织已从 ggerganov 迁到 ggml-org
Ollama	MIT	180,253 ★	个人与小规模。2026 年已推出订阅体系：Free / Pro $20 月 / Max $100 月 / Team $500 月 / Enterprise，另有按 token 计费
Xinference	Apache 2.0	9,544 ★	异构硬件、分布式部署的中间层
LM Studio	见官网	—	桌面端，适合本地试模型；2026 年在向轻量 agent 客户端演化

一条常被忽略的实操：Ollama 在 2026 年已经从「纯免费本地工具」变成了有订阅体系的商业产品。做技术方案时不要再默认写「Ollama 免费」，要看清你用的是哪一部分。

私有化的三个真实成本

写方案时把这三条明确列出来，比列一堆架构图有用：

1. 硬件。一台能跑 70B 级模型推理的机器，采购加机房加运维，成本经常超过同等工作量一整年的 API 费用。先算这笔账。
2. 升级。私有化的隐性成本不在部署那天，在第六个月——开源社区已经迭代了三代，客户机房里还是老权重，而升级要重新走一遍测试与验收。方案里必须写明谁负责升级、多久一次。
3. 人。私有化系统需要客户有人能重启它、能看日志、能扩容。没有这个人的私有化部署，交付完成那天就是系统开始腐烂的那天。 这一条应该写进 templates.md 里的客户准备协议。

平台侧的私有化选项（截至 2026-09-06）

• 明确支持私有化 / 本地部署：百度千帆（公有云 / 私有化 / 软硬一体三种模式）、Dify 社区版、RAGFlow、BISHENG、FastGPT、MaxKB、n8n 社区版、Langfuse 自托管（见 eval-tools.md）、华为昇腾 + openPangu 路线。
• 不支持本地部署：Snowflake（纯 SaaS）。
• 需要谈：Palantir、Databricks、各家云的企业档。
• 注意许可证：n8n 是 Fair-code / Sustainable Use License，Dify / FastGPT 在 GitHub 上标注为非标准许可。允许自托管 ≠ 允许打包转售，交付合同签之前让法务读一遍。

延伸阅读

• agent-dev-stack.md — 平台之上，agent 本身怎么写
• models-2026.md — 平台之内，选哪个模型
• eval-tools.md — 自托管观测方案
• ../01-lineage/palantir-origins.md — Palantir 与 FDE 这个岗位的起源
• ../04-methodology/frameworks-compared.md — Palantir 的 Use Case Life Cycle 与其他交付框架的对照
• ../05-practice/security-procurement-legal.md — 安全、采购、法务：私有化落地的真实卡点
• Palantir Use Case Life Cycle 全系列 https://www.palantir.com/docs/foundry/use-case-life-cycle/overview/ — 免费、免登录、公开材料里最完整的一份 FDE 交付方法论

来源

1. Palantir, Ontology core concepts，https://www.palantir.com/docs/foundry/ontology/core-concepts，核实 2026-09-06
2. Palantir, Use Case Life Cycle: Overview / Distilling Functional Requirements / Solution Design / Sequencing development / Use case roles，https://www.palantir.com/docs/foundry/use-case-life-cycle/overview/，核实 2026-09-06
3. Palantir, AIP overview（AIP 功能清单、AIP Chatbot Studio 改名说明），https://www.palantir.com/docs/foundry/aip/overview/，核实 2026-09-06
4. Palantir, AI FDE overview，https://www.palantir.com/docs/foundry/ai-fde/overview/，核实 2026-09-06
5. Palantir, AIP Bootcamp，https://www.palantir.com/platforms/aip/bootcamp/；Palantir Blog,《Deploying Full Spectrum AI in Days: How AIP Bootcamps Work》，https://blog.palantir.com/deploying-full-spectrum-ai-in-days-how-aip-bootcamps-work-21829ec8d560
6. Palantir, Q1 2024 致股东信（660 场 bootcamp），https://www.palantir.com/q1-2024-letter/en/
7. Palantir Learning FAQ（课程免费、认证收费），https://learn.palantir.com/page/faqs（本次自动抓取返回 403，需人工核对）
8. Databricks 定价页，https://www.databricks.com/product/pricing
9. Snowflake, Cortex AI pricing（AI Credit 体系与单价），https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/pricing，核实 2026-09-06
10. Microsoft Copilot Studio 定价页，https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/microsoft-copilot-studio/pricing；Anthropic, Claude in Microsoft Foundry（可交叉印证 Microsoft Foundry 命名），https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/claude-in-microsoft-foundry
11. AWS Bedrock 定价页，https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/；AWS What's New（AgentCore GA、Amazon Quick、Kiro、Q Developer IDE 插件终止日期）
12. Google Cloud Blog, Gemini Enterprise 发布（2025-10-10）
13. 阿里云百炼，https://www.aliyun.com/product/bailian；计费文档 https://help.aliyun.com/zh/model-studio/billing-for-model-studio
14. 火山引擎方舟，https://www.volcengine.com/product/ark（本次未取到结构化数据）
15. 腾讯元器 https://yuanqi.tencent.com/；腾讯云 ADP https://cloud.tencent.com/product/adp；混元 https://cloud.tencent.com/product/hunyuan
16. 百度智能云千帆，https://cloud.baidu.com/product/wenxinworkshop
17. 智谱 BigModel，https://open.bigmodel.cn/；华为昇腾，https://www.hiascend.com/
18. GitHub REST API，向量库 / 文档解析 / 推理运行时的 star 数、最近提交、许可证，拉取于 2026-09-06
19. Milvus 官方博客，Milvus 3.0 发布（2026-07-27）；OpenSearch 3.8 发布（2026-08-04）
20. Ollama 定价页，https://ollama.com/pricing
21. Weaviate 定价页 https://weaviate.io/pricing；Chroma 定价页 https://www.trychroma.com/pricing；Reducto 定价页 https://reducto.ai/pricing