DoorDash 部署多 Agent 系統清理過期 Feature Flag，單次成本 4.79 美元並省下逾小時人工

據報導，DoorDash 建構了一套基於 Google Agent Development Kit 的多 Agent LLM 系統，用於自動清理程式碼庫中不再活躍的 Feature Flag。該公司在 623 個程式碼倉庫中管理逾 6 萬個 Flag，每月新增約 2,300 個，其中逾千個已過期（90 天未修改且仍被引用）。 由於 DoorDash 使用依賴注入式 Wrapper，單一 Flag 可能需修改 5 到 20 個檔案。傳統如 Uber 開源的 Piranha（基於抽象語法樹）無法處理此類語義層面的關聯，因此 DoorDash 轉向基於 LLM 的解決方案。 新系統分為兩階段：首先由 Claude Sonnet 驅動的編排 Agent 透過 Model Context Protocol（MCP）查詢實驗平台獲取元數據，經工程師審核後；再由 Claude Opus 驅動的清理 Agent 在隔離的 Git Worktree 中修改原始碼與測試。清理 Agent 會執行建置、測試、JaCoCo 覆蓋率檢查與 Detekt 靜態分析，全數通過後才會建立 Pull Request。 在 50 個過期 Flag 的評估中，系統成功為 45 個生成可用 PR（31 個首次提交即合併），簡單 Flag 成功率達 100%，複雜 Flag 為 85%。系統平均每次清理耗時 13.8 分鐘，成本為 4.79 美元，而人工處理估計需 1 至 2 小時。評估的 50 項變更中未發現 Bug 或回歸問題，該專案已被 ICSME 2026 Industry Track 收錄。