DoorDash Uses Multi Agent LLMs to Clean up...

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核心要点

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来源信息

原文标题：DoorDash Uses Multi Agent LLMs to Clean up 60,000 Feature Flags

DoorDash built a multi-agent LLM system to automate stale feature flag cleanup across more than 60,000 flags and 623 repositories. The workflow combines live experimentation data through MCP, engineer approval, isolated Git worktrees, parallel agents, and automated validation. In an evaluation of 50 flags, 45 produced usable pull requests at an average of 13

原文摘要：DoorDash built a multi-agent LLM system to automate stale feature flag cleanup across more than 60,000 flags and 623 代码仓库. The 工作流 combines live experimentation data t 来源：InfoQ AI ML Data Engineering。建议继续查看原文，重点核对它影响的工具入口、成本、风险和真实使用场景。

来源信息：InfoQ AI ML Data Engineering，发布时间或入库日期为 2026-09-18。页面底部保留原文入口，适合继续核对完整上下文、原始表述和附带链接。

原文摘录

来源摘要

DoorDash built a multi-agent LLM system to automate stale feature flag cleanup across more than 60,000 flags and 623 repositories. The workflow combines live experimentation data through MCP, engineer approval, isolated Git worktrees, parallel agents, and automated validation. In an evaluation of 50 flags, 45 produced usable pull requests at an average of 13

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下一步怎么用

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