DoorDash 构建了一个多智能体大语言模型系统，用于自动化清理超过 60,000 个功能标志（feature flags）和 623 个仓库中的过期标志。该工作流结合了通过 MCP 获取的实时实验数据、工程师审批、隔离的 Git 工作树、并行智能体以及自动化验证。在对 50 个标志的评估中，45 个生成了可用的拉取请求（pull requests），平均耗时 13.8 分钟，单次清理成本为 4.79 美元。作者：Leela Kumili