DoorDash 用多 Agent 清理技术债：每个过时 flag 花 4.79 美元

DoorDash 公开了其用 LLM 多 Agent 系统批量清理 feature flag 技术债的实践。在覆盖 60,000 多个 flag 和 623 个仓库的系统中，他们让 Agent 自动识别、验证并提交移除过时 flag 的 PR，平均每个清理成本 4.79 美元、耗时 13.8 分钟。

架构要点

1. MCP 作为数据通道：实时实验数据通过 MCP 进入 Agent 上下文。
2. 独立 Git worktree：每个 Agent 在隔离环境中工作，并行运行不会互相冲突。
3. 人在回路：工程师审核通过后才合并。
4. 自动化验证：PR 生成后自动跑测试与验证。

在 50 个 flag 的评估中，45 个成功生成了可用的 PR。

值得关注的原因

这不是一个炫酷的 demo，而是一个可量化的生产级 Agent 落地案例。它回答了"Agent fan-out 到底长什么样"这个问题：任务机械、blast radius 可控、人在回路把关、用 MCP 连接数据。对于拥有大量历史代码和配置债务的团队，这种"小范围、高并发、低单价"的 Agent 工作流，可能比一次性重写更值得优先尝试。