Grabs Central Data Team hat ein Multi-Agenten-System konzipiert, das repetitive Engineering-Support-Aufgaben auf der internen Data-Warehouse-Plattform automatisiert. Der Ansatz unterscheidet klar zwischen zwei Workflows: Einem Investigation-Agenten, der bei Incidents eigenständig Ursachen analysiert, und einem Enhancement-Agenten, der wiederkehrende Verbesserungsaufgaben übernimmt. Beide Agenten werden durch eine zentrale Orchestrierungsschicht koordiniert, die Anfragen klassifiziert und an den jeweils zuständigen Spezialisten weiterleitet. Das Ergebnis laut Grab: geringere operative Belastung, schnellere Problemlösung und eine spürbare Verlagerung der Engineering-Arbeit weg vom reaktiven Feuerlöschen hin zu strategischer Plattformentwicklung. Der Fallstudie-Bericht wurde von Leela Kumili verfasst und auf InfoQ veröffentlicht. Das Projekt ist ein Praxisbeispiel dafür, wie skalierte Datenplattformen Multi-Agenten-Architekturen nutzen können, um Support-Prozesse strukturiert zu entlasten, ohne monolithische Automatisierungslösungen einzusetzen.