Mendral analysiert wöchentlich tausende CI-Failures mit einem LLM-gestützten Agentensystem. Nach dem Wechsel von Sonnet 4.0 auf Claude Opus 4.6 als Hauptmodell sanken die Gesamtkosten, weil eine vorgelagerte Haiku-Stufe 80 % aller Fehler als bereits bekannte Duplikate klassifiziert und stoppt. In einer Stichprobe von ~4.000 CI-Failures waren 3.187 Wiederholungen bekannter Probleme; nur 818 waren neue Ereignisse, die eine vollständige Untersuchung rechtfertigten. Der Haiku-Triager nutzt zwei Suchwerkzeuge – exaktes String-Matching und semantische Suche via pgvector –, um semantisch ähnliche, aber textuell unterschiedliche Fehlermuster zu erkennen. Opus übernimmt die Orchestrierung: Es bildet Hypothesen und beauftragt Haiku-Sub-Agenten mit konkreten Teilaufgaben. Sub-Agenten dürfen keine eigenen Sub-Agenten spawnen, um unkontrolliertes Fan-out zu verhindern. Logs werden nicht in den Prompt gepusht, sondern per SQL-Interface gegen ClickHouse abgefragt, was Bias durch vorselektierte Log-Zeilen vermeidet. Haiku verarbeitet ca. 65 % aller Input-Tokens, macht aber nur 36 % der LLM-Ausgaben aus – das teure Modell denkt, das günstige liest.