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Grafana 借助 Claude 驱动的多智能体助手变革可观测性工作流
Grafana Labs 面临让不同专业水平的团队都能访问可观测性数据的挑战。为此，他们部署了一个由 Claude 驱动的智能多智能体助手，使用户能够通过自然语言对话与复杂数据交互。这一创新方法不仅自动化了仪表盘创建和查询生成等复杂任务，还让所有用户（无论技术背景如何）都能获得洞察。结果，Grafana 在一周内完成了原型构建，并在不到八周内实现了完整的私有预览，显著提升了工作流自动化，并通过自动查询生成消除了技术障碍。
01
业务背景
Grafana Labs 面临让不同专业水平的团队都能访问可观测性数据的挑战。为此，他们部署了一个由 Claude 驱动的智能多智能体助手，使用户能够通过自然语言对话与复杂数据交互。这一创新方法不仅自动化了仪表盘创建和查询生成等复杂任务，还让所有用户（无论技术背景如何）都能获得洞察。结果，Grafana 在一周内完成了原型构建，并在不到八周内实现了完整的私有预览，显著提升了工作流自动化，并通过自动查询生成消除了技术障碍。
02
遇到的问题
传统可观测性方法需要深厚技术专长来编写查询、创建仪表盘和导航复杂工作流，专业知识壁垒常将宝贵洞察锁住，使最需要的团队无法获取。
03
AI 解决方案
Grafana Labs 在界面侧边栏内部署由 Claude Sonnet 3.7 与 Haiku 3 驱动的多智能体助手 Grafana Assistant，结合 Grafana 最佳实践与可观测性工作流理解，通过自然语言对话帮助用户查询指标、导航视图、修复问题面板、调整视觉元素，自动化仪表盘创建与查询生成。
04
实施结果
该案例未在来源材料中披露量化效果指标，具体成效请参考下方信息来源。
05
风险与边界
未披露
““Grafana's AI evolution progressed in stages. Where we started with traditional methods to forecast and detect outliers, we rapidly moved into the GenAI space to provide auto-summaries for incidents or explain flame graphs. These tasks were mostly single prompt, single action, single outcome.””
Maurice Rochau · Senior Product Manager at Grafana Labs
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。