很多開發者在剛開始接觸 AI Agent 時，容易陷入一個誤區：認為只要選擇最強大的 LLM（大型語言模型）並寫好 Prompt，就能做出好用的助手。但 DoorDash 的實務經驗告訴我們，在處理像外送與購物這種高複雜度的電商場景時，單靠 LLM 的推理能力是不夠的。
DoorDash 推出的 Ask DoorDash 購物助手，其核心設計理念是將 AI 的推理能力與業務邏輯徹底解耦。它不是讓 LLM 直接決定怎麼操作後端，而是將 LLM 當作一個協調者，去調用經過嚴格定義的工具與記憶系統。
解耦編排與業務能力
在 Ask DoorDash 的架構中，他們區分了 Assistant Runtime（助手運行時）與業務能力層。Runtime 負責協調不同 AI Agent 之間的互動，而具體的業務功能（如搜尋目錄、推薦、購物車管理、結帳、訂單歷史）則被封裝在一個基於 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協定）的工具層中。
MCP 是一種標準化的協定，讓 AI 模型能以統一的方式與外部數據或服務互動。這樣設計的最大好處是，開發團隊不需要將複雜的業務邏輯直接寫在 Prompt 裡，而是讓 AI 調用現有的後端服務。這意味著後端服務可以獨立升級，而不需要每次都去調整 AI 的提示詞，確保了系統的穩定性與可維護性。
解決 AI 的記憶問題：三層記憶系統
AI Agent 最常遇到的挑戰是缺乏上下文，或者無法在對的時間提供對的資訊。為了讓助手真正懂用戶，DoorDash 建立了一套智能記憶層，將記憶分為三種類型：
第一是長期記憶（Long-term Memory）。這是在後台離線生成的，分析用戶的歷史行為，例如偏好的菜系或飲食禁忌。
第二是會話記憶（Session Memory）。記錄當前對話的上下文，確保對話的連貫性。
第三是代理記憶（Agentic Memory）。儲存用戶在對話中明確告知的事實，例如我現在在開會，請在兩小時後配送。
系統會透過語義向量搜索（Semantic Vector Search）從中檢索最相關的記憶，將其注入到 Prompt 中。這種做法將記憶管理與模型推理分離，避免了 Prompt 過長導致的效能下降，同時大幅提升了個人化體驗。
量化 AI 質量的自動化評估框架
對於工程師來說，最痛苦的不是開發 AI，而是不知道 AI 表現得好不好。為了避免依賴人工隨機測試，DoorDash 建立了一套自動化評估框架。
他們利用 LLM 生成虛擬用戶，並搭配記錄好的工具執行結果（Tool Fixtures）來模擬真實的對話狀態。這讓他們能每天進行超過兩千次自動化評估，將原本需要六小時的迴歸測試縮短至二十分鐘。透過這種量化手段，他們成功驗證了模型遷移，在維持品質的前提下將延遲降低了百分之三十五。
實務成效與工程啟示
這套架構帶來了顯著的商業價值。數據顯示，透過精準的記憶系統，雜貨結帳的轉換率提升了百分之二十四，客單價增加百分之十七，且用戶完成訂單所需的對話輪數減少了百分之七。
對於想要構建 AI Agent 的團隊，DoorDash 的經驗提供了三個關鍵啟示：首先，不要依賴 LLM 處理業務邏輯，應透過標準化工具層（如 MCP）將其外掛；其次，將記憶系統分層管理，而非全部塞進上下文；最後，必須建立一套可量化的自動化評估機制，否則 AI 的優化將變成一種猜測遊戲。
來源：infoq.com
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