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Miro beschleunigt Fehlerbehebung um das Fünffache mit Amazon Bedrock AI agents

Amazon Bedrock AI agents

Miro hat erfolgreich ein automatisiertes Bug-Triaging-System implementiert, das die Zeit zur Behebung von Softwarefehlern von Tagen auf Stunden reduziert. Durch den Einsatz von Amazon Bedrock konnte die Plattform für visuelle Zusammenarbeit die Geschwindigkeit der Fehlerbehebung verfünffachen und so die logistische Herausforderung bewältigen, Fehlermeldungen für ihre 95 Millionen Nutzer zu verwalten. Das System namens BugManager wurde in Zusammenarbeit mit dem AWS Prototyping and Cloud Engineering Team entwickelt, um die Weiterleitung technischer Probleme an mehr als 100 interne Softwareteams zu optimieren.

Die Implementierung von Amazon Bedrock AI agents hat die betriebliche Effizienz erheblich gesteigert, indem die Anzahl der Team-Neuzuweisungen um das Sechsfache reduziert wurde. Vor dieser Einführung sah sich Miro mit einem komplexen manuellen Triaging-Prozess konfrontiert, bei dem Berichte oft zwischen verschiedenen Engineering-Gruppen hin- und hergeschoben wurden, bevor sie die richtigen Entwickler erreichten. Das Unternehmen schätzt, dass dieser automatisierte Ansatz jährlich etwa 42 Jahre kumulierte Produktivität einspart, die andernfalls durch ineffizientes Routing und Verzögerungen bei der Fehlerbehebung verloren ginge.

Technische Architektur und RAG-Integration

Die BugManager-Lösung basiert auf Amazon Bedrock und dem Amazon Nova Modell, um eingehende Berichte zu verarbeiten. Um sicherzustellen, dass die KI ein präzises Routing ermöglicht, nutzt Miro Retrieval-Augmented Generation (RAG), um das System in seinen eigenen internen Daten zu verankern. Dies umfasst Produktdokumentationen und technische Screenshots, wodurch die KI den Kontext eines Fehlers innerhalb der spezifischen Architektur der Miro-Plattform versteht. Durch die Anbindung dieser Modelle an interne Knowledge Bases kann das System mit hoher Präzision identifizieren, welches Team für den spezifischen Code oder die im Bericht erwähnte Funktion verantwortlich ist.

Diese Implementierung unterstreicht einen wachsenden Trend bei Enterprise-Softwareunternehmen, generative KI für die interne Entwicklerproduktivität zu nutzen. Anstatt sich auf statische Regeln oder manuelle Aufsicht zu verlassen, nutzt Miro KI-Agenten, um unstrukturierte Daten aus Nutzerberichten zu interpretieren. Die Integration von Amazon Bedrock AI agents ermöglicht es dem System, das Problem nicht nur zu kategorisieren, sondern auch die Routing-Logik auszuführen, die erforderlich ist, um das Ticket sofort in die richtige Engineering-Queue einzustellen.

Strategische Auswirkungen auf die Unternehmensproduktivität

Für Plattformen in dieser Größenordnung können die Kosten für technische Schulden und eine langsame Fehlerbehebung die Nutzerbindung und die Moral der Ingenieure beeinträchtigen. Miros Entscheidung, diesen Workflow zu automatisieren, deutet darauf hin, dass KI-Agenten über einfache Chatbots hinauswachsen und funktionale Rollen übernehmen, die komplexe interne Logistik verwalten. Die Fähigkeit, die Behebungszeiten um 80 % zu verkürzen, bietet einen Wettbewerbsvorteil bei der Geschwindigkeit der Softwarebereitstellung und ermöglicht es den Ingenieuren, sich auf die Feature-Entwicklung statt auf das administrative Triaging zu konzentrieren.

Der Erfolg des BugManager-Projekts demonstriert den praktischen Nutzen der Verankerung großer Sprachmodelle in proprietärer technischer Dokumentation. Seit Mai 2026 verfeinert Miro diese Agenten kontinuierlich, um zunehmend komplexe Diagnoseaufgaben zu bewältigen. Der Übergang von manueller Aufsicht zu KI-gesteuertem Routing ist ein bedeutender Meilenstein in der Art und Weise, wie moderne Softwareorganisationen die Skalierung globaler Nutzerbasen bewältigen.

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