Chiunque può chiedere, tutti ottengono risposte: in che modo Foam aiuta i team a sapere cosa sta succedendo nel loro software, agenti e attività su AWS

Dopo anni passati a lavorare tutta la notte per consegnare prodotti e funzionalità in tempo, i fondatori di Foam hanno deciso di creare una piattaforma che consenta a chiunque di chiedere cosa stanno facendo il proprio software, i propri agenti e la propria azienda e di ottenere una risposta supportata da prove. Basato su AWS e potenziato da Amazon Bedrock, Foam si installa da solo, raccoglie e arricchisce la telemetria tra app, agenti e infrastruttura e mette gli agenti di intelligenza artificiale al lavoro su tutto, dalla ricerca della causa principale di un problema alla fornitura di approfondimenti sul prodotto e sul business​​. Non è necessaria alcuna configurazione né curva di apprendimento: i team si limitano a chiedere.

Dove ha avuto inizio Foam

Chiedere non era un'opzione per Perla Gámez. Sapere cosa stava facendo il software significava scegliere tra una dozzina di strumenti diversi, scavare a mano tra registri e tracce e ricucire frammenti in una risposta, spesso alle 2 del mattino. In una società Buy Now, Pay Later (BNPL), Gámez ha creato prodotti generatori di entrate e funzionalità rivolte agli utenti come IC, aiutando a decidere quali funzionalità sviluppare in primo luogo. Questo le ha dato visibilità sull'intero prodotto ed era anche responsabile del mantenimento delle luci accese. La maggior parte di quel lavoro richiedeva il cambio di contesto tra gli strumenti.

Oggi gli strumenti di osservabilità sono ancora frammentati e, di conseguenza, presentano delle lacune. La maggior parte dei team ha almeno 4 diverse osservabilità, mentre le aziende più grandi ne hanno dozzine. Ciò si traduce in dati frammentati e in una mancanza di contesto per umani e agenti.

«È insufficiente e inefficace», spiega Gámez, cofondatore e ingegnere di Foam. «Come mai questo non è già un problema risolto e come posso realizzare prodotti più veloci e più efficienti con questa configurazione?»

Osservabilità che si installa da sola

Fondata nel 2025 dopo aver raccolto fondi guidati da Khosla Ventures, Foam offre a ogni membro del team, dagli ingegneri all'assistenza clienti ai fondatori non tecnici, un modo per sapere cosa sta succedendo nel loro software, agenti e attività.

Per alcuni, l'ovvia scorciatoia è collegare un'intelligenza artificiale agli strumenti di monitoraggio di cui già dispone un team. Ma questo non fa che automatizzare l'incollaggio: non risolve il fattore limitante dell'osservabilità, della frammentazione e delle lacune.

Anziché presentare dati da analizzare agli umani, Foam consente agli agenti di intelligenza artificiale di svolgere il lavoro direttamente. Foam legge la base di codice del cliente, crea un pacchetto Open Telemetry (OTEL) personalizzato su misura per lo stack di ogni servizio e apre le pull request che lo installano, in modo che il team si limiti a esaminarli e unirli. L'installazione è semplice e richiede da due a cinque ore, dopodiché Foam esegue il traffico di test e continua a monitorare l'eventuale presenza di nuove lacune. Poiché Foam garantisce che la strumentazione sia ben installata, non manca nulla: ogni registro, traccia e metrica arriva connesso tramite ID unificanti, quindi le risposte sono complete e dimostrabili.

Le domande non vengono sempre dagli ingegneri. Il personale non tecnico può avere domande sullo stato delle cose. Oggi non hanno le conoscenze specialistiche per trovare le risposte di cui hanno bisogno. Con Foam, l'assistenza può chiedere perché un cliente ha riscontrato un errore, Finance può chiedere quanto costa l'esecuzione di una funzionalità e Product può chiedere se gli agenti dell'azienda stanno soddisfacendo gli utenti. Tutti chiedono in un linguaggio semplice e tutti ricevono risposte dagli stessi dati, supportati dalle stesse prove.

Il CEO Gámez aggiunge che la proposta per i non ingegneri è che non devono sapere nulla: «Inseriscono fotocamere e sensori ovunque nei prodotti. E tutti i dati vengono tradotti nel linguaggio dell'assistenza clienti in modo da essere pertinenti e di facile lettura per chi non è esperto di programmazione».

Un altro elemento di differenziazione per Foam è la convenienza dei prezzi. Gli strumenti esistenti diventano più utili quanto più telemetria invia un team, ma diventano anche più costosi, quindi i team sono incentivati a limitare ciò che inviano. Foam ha eliminato questo compromesso: i clienti pagano i crediti di intelligenza artificiale e lo spazio di archiviazione; tutto il resto è incluso.

«Gli incentivi sono incasinati», afferma Gámez. «Più dati invii, più valore puoi ricavarne... ma ti puniscono per l'invio. Non abbiamo quel modello di prezzo».

Una base per la crescita

Essendo una startup nativa del clou, Foam si è basata su AWS sin dal primo giorno. Il team utilizza Amazon Elastic Container Service (ECS) e Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) per eseguire carichi di lavoro, Amazon Simple Storage Service (S3) per lo storage, Amazon Virtual Private Cloud (VPC) per isolare gli ambienti dei clienti e Amazon Route 53 per il networking. AWS ha fornito alla startup una piattaforma matura che gli ingegneri già conoscevano, rendendo più facile per un piccolo team creare rapidamente senza una profonda conoscenza dell'infrastruttura.

«È stata una combinazione perfetta», spiega Gámez. «Apprezziamo molto il fatto che AWS sia un prodotto consolidato con questo straordinario ecosistema a cui possiamo connetterci sempre di più man mano che cresciamo. Ed è un linguaggio che altri ingegneri comprendono, quindi è facile coinvolgere nuove persone».

La stessa base consente a Foam di muoversi rapidamente man mano che il suo prodotto si evolve. Poiché tutto viene eseguito su AWS, il rimodellamento dell'architettura richiede giorni anziché mesi. «AWS ti offre i componenti per creare architetture complesse», afferma Gámez. «Ingrandisci l'istanza o aggiungi qualcosa di AWS pronto all'uso e ottieni qualcosa di nuovo molto potente.»

Scalabilità dell'IA con Amazon Bedrock

Foam si affida ad Amazon Bedrock per fornire alla sua piattaforma di intelligenza artificiale la flessibilità, la disponibilità e la scalabilità di cui ha bisogno per supportare i clienti nella produzione. «Bedrock è un prodotto fantastico per noi», afferma Gámez. «Ci piace cambiare modello non appena escono. Passiamo regolarmente per mettere a punto tutte le nostre soluzioni».

Piuttosto che integrarsi direttamente con i fornitori di modelli, Foam utilizza Bedrock per la sua disponibilità e coerenza operativa. E con l'aumento della domanda, Foam ha richiesto un throughput di token più elevato. «Ci sono state un paio di volte in cui avevamo bisogno di più token al minuto e nessuno è stato in grado di aiutarci tranne AWS», aggiunge Gámez. Man mano che la base clienti di Foam cresce, Bedrock è diventato un elemento fondamentale della sua capacità di scalare in modo affidabile continuando a evolvere le funzionalità di intelligenza artificiale.

I crediti AWS Activate sono anche alla base della ricerca alla base del prodotto. Foam pubblica i suoi risultati, tra cui un benchmark tra le cause principali e l'accuratezza e uno studio sul clustering e sulla riduzione del rumore in undici ambienti di produzione. «Facciamo molti esperimenti», afferma Gámez. «Non potremmo permettercelo senza i 100.000 dollari che abbiamo ricevuto in crediti AWS».

Costruire la fiducia attraverso l'isolamento e le sandbox su larga scala

Per i clienti aziendali, l'intelligenza da sola non è sufficiente e anche gli agenti di intelligenza artificiale devono operare in sicurezza. Gli agenti di Foam devono quindi rimanere isolati dai sistemi e dalle credenziali sensibili, pur avendo visibilità sulle basi di codice e sulla telemetria dei clienti.

Il prodotto autoinstallante ha alzato la posta in gioco su quel lavoro. Poiché Foam scrive la strumentazione da sola, ha bisogno di una sandbox che rispecchi ciò che ogni cliente esegue in produzione, in modo che l'installazione e la verifica possano essere provate in sicurezza prima che arrivi una pull request. Foam crea queste sandbox per cliente su AWS, utilizzando Amazon ECS e istantanee per supportarle e mantenerle coerenti. La funzionalità è già attiva e si sta espandendo man mano che il prodotto cresce.

«I clienti ci hanno offerto account AWS diretti e ci hanno detto: 'Costruisci qui tutta la tua infrastruttura in modo che ci sia isolamento dai nostri sistemi e dai loro sistemi'», aggiunge Gámez. «Quindi, AWS è il linguaggio chiave quando si tratta di sicurezza per queste aziende. Sanno che se utilizziamo AWS, abbiamo la crittografia giusta».

Muoversi alla velocità di avvio

Essendo una startup in fase iniziale in una delle aree in più rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, Foam si affida ad AWS per tenere il passo con la rapida crescita. Gámez afferma che avere accesso diretto al team di AWS Startups consente all'azienda di rispondere rapidamente a domande tecniche e di adattarsi al cambiamento dei requisiti.

«Ci muoviamo così velocemente», dice. Attraverso un canale Slack dedicato e un dialogo regolare con AWS Solution Architects, il team Foam può convalidare le proprie decisioni relative all'infrastruttura e ottenere una guida preziosa man mano che la startup continua a crescere. «Avere un contatto diretto con il team AWS è stato davvero bello», afferma Gámez. «Sono persino venuti per dare un'occhiata alla nostra infrastruttura e darci consigli».

Per Gámez, il punto è il fatto che AWS si presenti raramente. «L'assenza di opinioni su AWS significa che hanno dato i risultati. Non ci devo mai pensare, lo uso e basta. E se mai avessi bisogno di aumentare i limiti di richieste, le persone del canale sono reattive. È fantastico, AWS è l'unico provider con cui abbiamo un canale».

Alla ricerca di un futuro in cui gli agenti siano al primo posto

Per i suoi fondatori, Foam sta costruendo un futuro in cui gli agenti di intelligenza artificiale partecipino attivamente al software e alle operazioni aziendali. Questa visione continua a plasmare la roadmap dei prodotti di Foam. «Non siamo soddisfatti di un prodotto che semplicemente funziona o di un prodotto utile», afferma. «Il nostro obiettivo è creare un prodotto piacevole da usare». Gámez considera AWS una parte fondamentale di questo percorso. «Non potresti sperare di avere un partner migliore di AWS.»