Grab bouwde multi-agent AI om data warehouse-sores op te lossen

Het Analytics Data Warehouse-team van Grab zette een multi-agent systeem in — vijf gespecialiseerde agents voor schema-queries, codezoeken, on-call-triage en data-verrijking — om zo'n 40% van de engineeringtijd terug te winnen die verloren ging aan repetitieve operationele taken. De stack draait op FastAPI, LangGraph, Redis en PostgreSQL, waarbij elke agent is beperkt tot een smal domein in plaats van één monolithische LLM die alles doet. Die architectuurkeuze is bepalend. Teams bij Zuidoost-Azië's grootste super-app verdronken in Jira-tickets en Slack-vragen die geen diep engineeringoordeel vereisten, alleen snelle contextopvraging. Het patroon om sores op te splitsen in agent-geschikte brokken in plaats van een enkele chatbot te bouwen wordt een terugkerend draaiboek bij bedrijven die grote interne dataplatforms beheren.