Jeder kann fragen, jeder bekommt Antworten: Wie Foam Teams hilft, zu wissen, was in ihrer Software, ihren Agenten und ihrem Unternehmen auf AWS passiert

Nachdem die Gründer von Foam jahrelang die Nacht durchgearbeitet hatten, um Produkte und Funktionen pünktlich auszuliefern, machten sie sich daran, eine Plattform aufzubauen, auf der jeder fragen kann, was seine Software, seine Agenten und sein Unternehmen tun, und eine evidenzgestützte Antwort erhalten kann. Foam basiert auf AWS und wird von Amazon Bedrock betrieben. Es installiert sich selbst, sammelt und bereichert Telemetriedaten über Apps, Agenten und Infrastruktur hinweg und setzt KI-Agenten für alles ein, von der Ursachenanalyse eines Problems bis hin zur Bereitstellung von Einblicken in das Produkt und das Geschäft​​. Es ist keine Konfiguration oder Einarbeitung erforderlich: Die Teams fragen einfach.

Foams Anfänge

Fragen war für Perla Gámez keine Option. Zu wissen, was die Software macht, bedeutete, zwischen einem Dutzend verschiedener Tools hin und her zu springen, Protokolle und Spuren von Hand zu durchforsten und Fragmente zu einer Antwort zusammenzufügen, oft um 2 Uhr morgens. Bei einem BNPL-Unternehmen (Buy Now, Pay Later) entwickelte Gámez als IC umsatzgenerierende Produkte und benutzerorientierte Funktionen und half so bei der Entscheidung, welche Funktionen überhaupt entwickelt werden sollten. Dadurch hatte sie den Überblick über das gesamte Produkt und war gleichzeitig dafür verantwortlich, dass das Licht an blieb. Der Großteil dieser Arbeit erforderte einen Kontextwechsel zwischen den Tools .

Heute sind Observability-Tools immer noch fragmentiert und weisen daher Lücken auf. Die meisten Teams haben mindestens 4 verschiedene Observabilitäten, bei größeren Unternehmen gibt es Dutzende. Dies führt zu fragmentierten Daten und einem Mangel an Kontext für Menschen und Agenten.

„Es ist unzureichend und ineffektiv“, erklärt Gámez, Mitbegründer und Ingenieur von Foam. „Warum ist dieses Problem noch nicht gelöst und wie kann ich mit diesem Setup möglicherweise schnellere und coolere Produkte bauen?“

Observability, die sich von selbst installiert

Foam wurde 2025 nach einer von Khosla Ventures angeführten Finanzierungsrunde gegründet und ermöglicht jedem Teammitglied – von Ingenieuren über den Kundensupport bis hin zu Gründern ohne technischen Hintergrund –, zu wissen, was in der Software, den Agenten und im Unternehmen vor sich geht.

Für einige besteht die offensichtliche Abkürzung darin, eine KI mit den Überwachungstools zu verbinden, über die ein Team bereits verfügt. Damit wird jedoch nur das Zusammenfügen automatisiert: Der limitierende Faktor der Beobachtbarkeit, Fragmentierung und Lücken wird nicht berücksichtigt.

Anstatt Daten zu präsentieren, die Menschen analysieren können, ermöglicht Foam KI-Agenten, die Arbeit direkt zu erledigen. Foam liest die Codebasis des Kunden, erstellt ein benutzerdefiniertes Open Telemetry (OTEL) -Paket, das auf den Stack jedes Dienstes zugeschnitten ist, und öffnet die Pull-Requests, mit denen es installiert wird, sodass das Team sie nur überprüft und zusammenführt. Die Installation erfolgt automatisch und dauert zwei bis fünf Stunden. Danach führt Foam den Testverkehr durch und überwacht ständig, ob neue Lücken vorliegen. Da Foam sicherstellt, dass die Instrumente ordnungsgemäß installiert sind, fehlt nichts: Alle Logs, Traces und Metriken werden über vereinheitlichende IDs miteinander verknüpft, sodass die Antworten vollständig und nachweisbar sind.

Fragen kommen nicht immer von Ingenieuren. Mitarbeiter ohne technischen Hintergrund haben möglicherweise Fragen zum Stand der Dinge. Heute fehlt ihnen das Fachwissen, um die Antworten zu finden, die sie benötigen. Mit Foam kann der Support fragen, warum ein Kunde auf einen Fehler gestoßen ist, die Finanzabteilung kann fragen, was die Ausführung einer Funktion kostet, und das Produkt kann fragen, ob die Agenten des Unternehmens die Benutzer zufrieden stellen. Jeder fragt im Klartext, und jeder erhält Antworten auf der Grundlage derselben Daten, gestützt auf dieselben Beweise.

CEO Gámez fügt hinzu, dass Nicht-Ingenieure nichts wissen müssen: „Sie integrieren überall Kameras und Sensoren in die Produkte. Und alle Daten werden in eine Sprache des Kundensupports übersetzt, die so gestaltet ist, dass sie für jemanden, der keine Programmierkenntnisse hat, relevant und leicht lesbar sind.“

Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal für Foam ist die kundenfreundliche Preisgestaltung. Etablierte Tools werden immer nützlicher, je mehr Telemetriedaten ein Team sendet, aber sie werden auch teurer, sodass die Teams einen Anreiz haben, das, was sie senden, zu drosseln. Foam hat diesen Kompromiss aufgehoben: Kunden zahlen für KI-Credits und Speicherplatz; alles andere ist enthalten.

„Die Anreize sind durcheinander geraten“, sagt Gámez. „Je mehr Daten Sie senden, desto mehr Wert können Sie daraus ziehen... aber sie bestrafen Sie dafür, dass Sie sie senden. Dieses Preismodell haben wir nicht.“

Das ideale Wachstumsfundament

Als Cloud-natives Startup baute Foam vom ersten Tag an auf AWS auf. Das Team verwendet Amazon Elastic Container Service (ECS) und Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) zur Ausführung von Workloads, Amazon Simple Storage Service (S3) für die Speicherung und Amazon Virtual Private Cloud (VPC) um Kundenumgebungen zu isolieren, und Amazon Route 53 für Netzwerke. AWS stellte dem Startup eine ausgereifte Plattform zur Verfügung, die die Ingenieure bereits verstanden hatten. Dadurch wurde es für ein kleines Team einfacher, ohne tiefgreifende Infrastrukturkenntnisse schnell zu entwickeln.

„Es war eine himmlische Kombination“, erklärt Gámez. „Wir schätzen es sehr, dass AWS ein robustes Produkt mit diesem großartigen Ökosystem ist, mit dem wir uns im Zuge unseres Wachstums immer mehr verbinden können. Und es ist eine Sprache, die andere Ingenieure verstehen, sodass es einfach ist, neue Leute für uns zu gewinnen.“

Dieselbe Grundlage ermöglicht es Foam, sich schnell weiterzuentwickeln, wenn sich sein Produkt weiterentwickelt. Da alles auf AWS läuft, dauert die Neugestaltung der Architektur Tage statt Monate. „AWS bietet Ihnen die Komponenten für den Aufbau komplexer Architekturen“, sagt Gámez. „Sie vergrößern die Instanz oder fügen etwas von der Stange hinzu, und Sie erhalten etwas Neues, das sehr leistungsfähig ist.“

Skalierung der KI mit Amazon Bedrock

Foam verlässt sich auf Amazon Bedrock, um seiner KI-Plattform die Flexibilität, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit zu bieten, die sie benötigt, um Kunden bei der Produktion zu unterstützen. „Bedrock ist ein großartiges Produkt für uns“, sagt Gámez. „Wir lieben es, Modelle zu wechseln, sobald sie herauskommen. Wir wechseln regelmäßig, um alle unsere Lösungen zu optimieren.“

Anstatt sich direkt mit Modellanbietern zu integrieren, verwendet Foam Bedrock aufgrund seiner Verfügbarkeit und Betriebskonsistenz. Und da die Nachfrage gestiegen ist, benötigte Foam einen höheren Token-Durchsatz. „Es gab ein paar Mal, in denen wir mehr Token pro Minute benötigten, und niemand außer AWS konnte uns helfen“, fügt Gámez hinzu. Da der Kundenstamm von Foam wächst, ist Bedrock zu einem wichtigen Bestandteil seiner Fähigkeit geworden, zuverlässig zu skalieren und gleichzeitig die KI-Fähigkeiten weiterzuentwickeln.

AWS Activate Credits unterstützen auch die Forschung hinter dem Produkt. Foam veröffentlicht seine Ergebnisse, darunter einen Benchmark zur Ursachengenauigkeit und eine Studie zur Clusterbildung und Geräuschreduzierung in elf Produktionsumgebungen. „Wir führen viele Experimente durch“, sagt Gámez. „Ohne die 100.000 USD, die wir an AWS-Guthaben erhalten haben, könnten wir uns das auf keinen Fall leisten.“

Vertrauensbildung durch Isolierung und skalierbare Sandboxen

Für Unternehmenskunden reichen Informationen allein nicht aus, und KI-Agenten müssen auch sicher arbeiten. Die Agenten von Foam müssen daher von sensiblen Systemen und Anmeldeinformationen isoliert bleiben und gleichzeitig Einblick in die Codebasen der Kunden und Telemetrie haben.

Das selbstinstallierende Produkt hat die Leistung dieser Arbeit erhöht. Da Foam die Instrumentierung selbst schreibt, benötigt es eine Sandbox, die widerspiegelt, was jeder Kunde in der Produktion ausführt, sodass Installation und Überprüfung sicher geprobt werden können, bevor ein Pull-Request eintrifft. Foam erstellt diese kundenspezifischen Sandboxes auf AWS und verwendet Amazon ECS und Snapshots, um sie zu verwalten und konsistent zu halten. Die Funktion ist bereits verfügbar und wird mit dem Wachstum des Produkts erweitert.

„Kunden haben uns direkte AWS-Konten angeboten und gesagt: „Bauen Sie Ihre gesamte Infrastruktur hier auf, damit Sie von unseren und ihren Systemen isoliert sind“, fügt Gámez hinzu. „AWS ist also die Schlüsselsprache, wenn es um Sicherheit für diese Unternehmen geht. Sie wissen, dass wir, wenn wir auf AWS sind, die richtige Verschlüsselung haben.“

Mit Start-up-Geschwindigkeit vorankommen

Als Startup in einem der sich am schnellsten entwickelnden Bereiche der KI in der Anfangsphase verlässt sich Foam auf AWS, um mit dem schnellen Wachstum Schritt zu halten. Laut Gámez ermöglicht der direkte Zugang zum Team von AWS Startups dem Unternehmen, technische Fragen schnell zu beantworten und sich an veränderte Anforderungen anzupassen.

„Wir bewegen uns so schnell“, sagt sie. Über einen speziellen Slack-Channel und die regelmäßige Zusammenarbeit mit AWS Solution Architects kann das Foam-Team seine Infrastrukturentscheidungen validieren und wertvolle Hinweise erhalten, während das Startup weiter skaliert. „Es war wirklich nett, einen direkten Draht zum AWS-Team zu haben“, sagt Gámez. „Sie sind sogar gekommen, um sich unsere Infrastruktur anzusehen und uns Tipps zu geben.“

Für Gámez ist die Tatsache, dass AWS selten auftaucht, der Punkt. „Das Fehlen von Gedanken über AWS bedeutet, dass sie geliefert haben. Ich muss nie darüber nachdenken, ich benutze es einfach. Und wenn ich jemals eine Erhöhung der Anforderungslimits benötige, reagieren die Leute im Kanal darauf. Es ist großartig, AWS ist der einzige Anbieter, mit dem wir einen Kanal haben.“

Wir blicken in eine Zukunft, in der Agenten an erster Stelle stehen

Für seine Gründer baut Foam eine Zukunft auf, in der KI-Agenten sowohl am Software- als auch am Geschäftsbetrieb aktiv teilnehmen. Diese Vision prägt auch weiterhin die Produkt-Roadmap von Foam. „Wir sind nicht zufrieden mit einem Produkt, das einfach funktioniert, oder einem Produkt, das nützlich ist“, sagt sie. „Unser Ziel ist es, ein Produkt zu entwickeln, das sich wunderbar nutzen lässt.“ Gámez betrachtet AWS als einen wichtigen Teil dieser Reise. „Sie können nicht hoffen, einen besseren Partner als AWS zu haben.“