InfoQ relata sobre estudo de caso interno do Grab implantando uma arquitetura multiagente para suporte ao cliente em escala. O sistema orquestra agentes especializados (classificação de intenção, roteamento, escalação, busca de dados) para reduzir latência e custo de suporte, mantendo regras de transferência entre agentes e equipes de suporte humano.
O design demonstra tradeoffs no mundo real: cadeias de agentes simples falham em lógica de ramificação; raciocínio baseado em gráficos adiciona custo por solicitação, mas melhora taxas de resolução. A arquitetura final do Grab usa roteamento probabilístico para equilibrar regras de transferência determinísticas com estimativas de custo aprendidas.