痛点： 跨境物流装车高度依赖老师傅经验，不同规格货物靠现场反复试错，装车时间长、空间利用率不稳定，而且老师傅经验难以复制。
解决方案： 先通过 LiDAR / 激光测距获取真实车厢尺寸，再结构化货物尺寸、重量、旋转方式和摆放约束，由 3D Bin Packing 等优化算法计算装载方案；Agent 负责理解需求、调用算法和解释结果，最后把算法结果转成工人能直接执行的截面图、装载顺序和摆放方向。
亮点： 真正体现 FDE 的地方不是“用了大模型”，而是把现场经验转成算法约束，并发现“数学最优 ≠ 现场可执行”，最终为了工人重新设计交付形态；业务指标直接对应利润，而不是追求模型指标。
可能的问题： 老师傅的隐性约束是否采集完整；算法方案与现场执行发生偏差时如何定位失败原因；实际装车结果能否持续回流更新约束；以及如果 Agent 只是简单调用固定算法，它本身的必要性有限，真正价值要体现在经验采集、异常分析和反馈闭环上。