Miro 聯手 Amazon Bedrock 打造 BugManager：透過 AI 自動分派軟體錯誤，將處理效率大幅提升 5 倍

線上協作平台 Miro 以其直觀的白板介面廣受全球 9,500 萬名用戶喜愛，但隨著產品功能的擴張，後端的軟體開發與維運面臨了巨大挑戰。在擁有超過一百個開發團隊的複雜環境下，如何將每日湧入的軟體錯誤（Bug）精準地分派給正確的負責團隊，成了 Miro 提升產品品質的最大絆腳石。根據 Miro 內部的統計，由於 Bug 報告經常缺乏完整脈絡、資訊雜亂（如夾雜堆疊追蹤碼或破碎文字），傳統的人工或規則分派極易發生誤判，導致 Bug 在不同團隊間頻繁流浪。這種無謂的「轉派」不僅造成每年累積估計高達 42 年的生產力損失，更直接導致修復時間（TTR）被拉長到數日之久。

為了突破這個瓶頸，Miro 選擇與 AWS 的原型開發與雲端工程（PACE）團隊合作，利用 Amazon Bedrock 平台開發出名為「BugManager」的 AI 驅動解決方案。這套系統的核心在於利用生成式 AI 強大的語意理解能力，去分析複雜且不標準化的 Bug 報告資訊。與過去僅依賴關鍵字比對的系統不同，BugManager 能夠跨越文字、技術日誌與過往的歷史紀錄，自動判斷該問題應該歸屬於哪一個專業領域的開發組。

這項技術的導入對軟體產業具有重要的啟示意義。在技術影響層面上，Miro 的案例證明了生成式 AI 已經從單純的「生產力助理」進化為企業內部工作流的「智慧中樞」。透過 Amazon Bedrock 提供的模型，Miro 成功將 Bug 重新轉派的次數降低了 6 倍，並將整體的處理效率從「以天計算」縮短到「小時」等級。這種效能的飛躍，對任何維護大規模分佈式系統的技術型企業來說，都是極具參考價值的轉型範本。

此外，這項發展也凸顯了「開發者體驗」（Developer Experience, DevEx）在現代企業競爭力中的核心地位。過去，開發者往往需要耗費大量精力在不必要的「脈絡切換」（Context-switching）上，頻繁的轉派會導致團隊挫折感增加。透過 AI 精準導航，開發者能更專注於程式碼本身的撰寫與優化，進而開發出更穩定的產品。這不僅僅是技術工具的升級，更是軟體開發文化的一種轉變：利用 AI 處理繁瑣的行政管理與路徑決策，讓專業人力回歸其核心價值。

總結來說，Miro 的 BugManager 案例展現了生成式 AI 在解決企業內部結構性問題上的龐大潛力。當企業不再僅將 AI 視為產品噱頭，而是將其整合進基礎建設以消除效率痛點時，所釋放出的生產力將直接轉化為市場競爭力。這也提醒了台灣的軟體研發團隊，在追逐 AI 應用浪潮時，回頭檢視內部流程中那些耗時、重複且高錯誤率的「隱形損耗」，或許才是導入 AI 獲益最豐厚的地方。