把 AI agent 從 demo 送進生產環境,卡住企業的從來不是「選哪個模型」。DoorDash 與 Shippy 兩個一手案例交叉印證:真正決定成敗的是模型外圍的 5 件工程事——確定性工具、編排與業務解耦的 MCP 層、分層記憶、「評估 agent 而非評估模型」的閉環,以及領域團隊 × 平臺團隊的 FDE 式分工。本文逐條拆解,並給出一份可勾選的落地清單。
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