为规模化工程支持设计多智能体系统：Grab案例研究

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重新思考AI分析时代下的日志管理（7月9日网络研讨会）

设计规模化工程支持的多智能体系统：Grab 实战案例研究

2026年5月20日 2分钟阅读

作者：

• Leela Kumili

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Grab的分析数据仓库（ADW）团队引入了多智能体AI系统，旨在自动化其大规模数据平台上的工程支持工作流，减少重复性运维工作并提升问题解决效率。该系统设计用于处理内部工程请求，涵盖数据仓库故障排查、SQL调试及平台支持，同时将工程师的工作重心转向更高价值的开发任务。

ADW平台支持超过1,000名内部用户，管理着15,000多张数据表，是Grab的核心分析基础设施组件。随着使用量增长，工程团队发现大量运维精力被重复性支持任务和临时调查消耗，导致平台改进和系统设计工作时间受限。

Grab分析团队负责人Sneh Agrawal在LinkedIn文章中强调：

Grab的中央数据团队通过多智能体系统实现了重复性运维工作的自动化，每月节省数百个工程工时。这一转变释放了关键工程资源，推动团队从被动救火转向高价值系统构建。

为解决这一问题，团队采用多智能体架构，将工程请求分为两大核心工作流：调查型和增强型。调查型工作流用于诊断任务，包括查询分析、日志检索、模式查询和问题摘要生成。增强型工作流则专注于生成可执行输出，如代码变更、SQL修复及自动化合并请求。

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_多智能体系统技术栈（来源：Grab技术博客文章）_

该系统通过基于LangGraph的工作流引擎与FastAPI服务协同运作，协调代理间的路由、工具执行和状态管理。请求首先被分类，再路由至负责上下文检索、代码搜索或解决方案生成等特定任务的专业代理。每个代理被赋予有限职责，以减少歧义并提升输出的可预测性。

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_Agent工作流，通过Supervisor控制通信流和任务分配（来源：Grab技术博客文章）_

根据Grab工程师的描述：

调查路径与增强路径的分离帮助我们降低了代理推理的复杂性，并提升了生产工作流的可靠性。

一个关键的架构决策是整合工具生态系统。系统最初在数据访问、日志记录和代码系统中暴露了超过30个内部工具。后来这些工具被精简为一个更小的精选工具集，以提升可维护性并减少代理的不可预测工具选择。工具层包含受控的SQL执行、元数据访问、日志检索系统，以及与基于Git的工作流集成的变更管理功能。

安全与治理被深度融入系统设计。SQL执行通过验证层进行约束，敏感数据处理包含检测和缓解暴露风险的机制。此外，所有生成代码变更的增强工作流在部署前都需要人工介入审查，确保自动化输出仍受工程团队监督。

上下文管理成为重要的技术挑战。多步骤代理推理需要在符合token限制的前提下，跨交互保持相关状态。系统通过结构化上下文压缩和选择性检索策略解决这一问题，使代理能在不超出操作限制的情况下保留必要信息。

该系统的成效体现在减少常规工程支持任务的时间消耗，以及更快解决常见问题的周期。尽管具体性能指标未公开，团队指出工程资源已从“救火”转向平台工程和系统改进。

关于作者

#### Leela Kumili

Leela是星巴克的首席软件工程师，擅长构建可扩展的云原生系统和分布式平台。她在奖励平台架构、交付和运营卓越方面发挥领导作用，推动系统现代化、提升可扩展性并增强可靠性。除技术领导力外，Leela还担任组织的AI倡导者，利用基于LLM的工具提升开发人员生产力和工作流，制定AI采用的最佳实践。她热衷于构建生产就绪系统、优化开发者体验，并指导工程师在技术与战略影响方面成长。她的兴趣领域包括平台工程、分布式系统、开发者生产力，以及将技术解决方案与业务及产品目标结合。

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