把 AI agent 从 demo 送进生产环境，卡住企业的从来不是「选哪个模型」。DoorDash 与 Shippy 两个一手案例交叉印证：真正决定成败的是模型外围的 5 件工程事——确定性工具、编排与业务解耦的 MCP 层、分层记忆、「评估 agent 而非评估模型」的闭环，以及领域团队 × 平台团队的 FDE 式分工。本文逐条拆解，并给出一份可勾选的落地清单。
PoC 阶段跑得漂亮的 AI Agent,一进真实业务就崩——问题通常不在模型,而在缺了评估集、可观测、留痕审计、护栏与回滚这套生产工程系统。本文用 FDE 视角讲清从 demo 到生产的四道坎,附「能 demo vs 能上生产」对比表与可勾选落地清单。
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