Qualquer pessoa pode fazer perguntas, e todos recebem respostas: como o Foam ajuda as equipes a saber o que está acontecendo em seus softwares, agentes e negócios na AWS

Após anos passando noites em claro para lançar produtos e funcionalidades dentro do prazo, os fundadores da Foam decidiram criar uma plataforma que permitisse a qualquer pessoa perguntar o que seu software, seus agentes e sua empresa estão fazendo e obter uma resposta baseada em evidências. Desenvolvida na AWS e com tecnologia do Amazon Bedrock, a Foam se instala automaticamente, coleta e aprimora dados de telemetria em aplicações, agentes e infraestrutura, e coloca agentes de IA para trabalhar em tudo, desde a identificação da causa raiz de um problema até o fornecimento de insights sobre o produto e os negócios​​. Não é necessária nenhuma configuração nem há curva de aprendizado: basta as equipes pedirem.

Onde o Foam começou

Para Perla Gámez, perguntar não era uma opção. Para saber o que o software estava fazendo, ela precisava alternar entre uma dúzia de ferramentas diferentes, vasculhar manualmente os logs e rastros e juntar fragmentos para chegar a uma resposta, muitas vezes às 2 da manhã. Em uma empresa do segmento “Compre Agora, Pague Depois” (BNPL), Gámez desenvolveu produtos geradores de receita e recursos voltados para o usuário como ​um IC, ajudando a decidir quais recursos desenvolver desde o início. Isso lhe proporcionou uma visão abrangente de todo o produto, enquanto continuava a ser o responsável por manter as luzes acesas. Para realizar esse trabalho era necessário alternar entre diferentes ferramentas.

Hoje em dia, as ferramentas de observabilidade ainda estão fragmentadas e, por isso, apresentam lacunas. A maioria das equipes conta com pelo menos quatro ferramentas de observabilidade diferentes, enquanto as empresas maiores chegam a ter dezenas delas. Isso resulta em dados fragmentados e na falta de contexto tanto para pessoas quanto para agentes.

“É insuficiente e ineficaz”, explica Gámez, cofundador e engenheiro da Foam. “Como é que esse problema ainda não foi resolvido, e como eu poderia criar produtos mais rápidos e mais legais com essa configuração?”

Observabilidade que se instala sozinha

Fundada em 2025, após uma rodada de financiamento liderada pela Khosla Ventures, a Foam oferece a todos os membros da equipe — desde engenheiros até a equipe de atendimento ao cliente e fundadores sem formação técnica — uma maneira de saber o que está acontecendo em seu software, com seus agentes e em seus negócios.

Para alguns, o atalho óbvio é integrar uma IA às ferramentas de monitoramento que a equipe já possui. Mas isso apenas automatiza a integração: não resolve o fator limitante que é a fragmentação e as lacunas na observabilidade.

Em vez de apresentar dados para que os humanos os analisem, o Foam habilita agentes de IA para que realizem o trabalho diretamente. O Foam analisa a base de código do cliente, cria um pacote personalizado do Open Telemetry (OTEL) adaptado à pilha de cada serviço e abre as solicitações de pull que o instalam, de modo que a equipe apenas revise e faça a fusão. A instalação é automática e leva de duas a cinco horas; depois disso, o Foam executa tráfego de teste e continua monitorando em busca de novas lacunas. Como o Foam garante que a instrumentação esteja bem instalada, nada fica faltando: cada log, rastreamento e métrica chega conectado por meio de IDs unificadores, de modo que as respostas são completas e comprováveis.

As perguntas nem sempre vêm dos engenheiros. Funcionários sem formação técnica podem ter dúvidas sobre a situação atual. Hoje, eles não têm o conhecimento especializado necessário para encontrar as respostas de que precisam. Com o Foam, a equipe de Suporte pode perguntar por que um cliente encontrou um erro, a equipe Financeira pode perguntar quanto custa operar um recurso e a equipe de Produto pode perguntar se os agentes da empresa estão deixando os usuários satisfeitos. Todos fazem perguntas em linguagem simples e todos recebem respostas com base nos mesmos dados, respaldadas pelas mesmas evidências.

O CEO Gámez acrescenta que o argumento de venda para quem não é da área de engenharia é que não é preciso saber nada: “Eles incorporam câmeras e sensores em todos os cantos dos produtos. E todos os dados são traduzidos para uma linguagem de atendimento ao cliente, apresentados de forma relevante e fácil de entender para quem não tem conhecimentos de programação.”

Outro diferencial do Foam é sua política de preços acessível ao cliente. As ferramentas já existentes se tornam mais úteis quanto mais dados de telemetria uma equipe envia, mas também ficam mais caras, o que incentiva as equipes a reduzirem o volume de dados enviados. O Foam eliminou esse dilema: os clientes pagam por créditos de IA e armazenamento; todo o restante está incluído.

“Os incentivos estão uma bagunça”, diz Gámez. “Quanto mais dados você envia, mais valor pode extrair deles… mas eles te penalizam por enviá-los. Não temos esse modelo de preços.”

Uma base para o crescimento.

Como uma startup nativa da nuvem, a Foam foi desenvolvida na Nuvem AWS desde o primeiro dia. A equipe utiliza o Amazon Elastic Container Service (ECS) e o Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) para executar workloads, o Amazon Simple Storage Service (S3) para armazenamento, o Amazon Virtual Private Cloud (VPC) para isolar os ambientes dos clientes e o Amazon Route 53 para o trabalho em rede. A AWS ofereceu à startup uma plataforma madura que os engenheiros já conheciam, facilitando que uma equipe pequena desenvolvesse soluções rapidamente, sem a necessidade de profundo conhecimento em infraestrutura.

““Foi uma combinação perfeita”, explica Gámez. “Valorizamos muito o fato de a AWS ser um produto robusto, com esse ecossistema incrível ao qual podemos nos conectar cada vez mais à medida que crescemos. Além disso, é uma linguagem que outros engenheiros entendem, o que facilita a integração de novos profissionais.”

Essa mesma base permite que a Foam se adapte rapidamente à medida que seu produto evolui. Como tudo é executado na AWS, reformular a arquitetura leva dias, em vez de meses. “A AWS oferece os componentes necessários para construir arquiteturas complexas”, diz Gámez. “Basta aumentar a instância ou adicionar algum recurso pronto para uso da AWS para obter algo novo e muito poderoso.”

Escalar a IA com o Amazon Bedrock

A Foam confia na Amazon Bedrock para dar à sua plataforma de IA a flexibilidade, a disponibilidade e a escala necessárias para oferecer suporte aos clientes na produção. “O Bedrock é um produto incrível para nós”, diz Gámez. “Adoramos mudar os modelos assim que eles são lançados. Mudamos regularmente para ajustar todas as nossas soluções.”

Em vez de se integrar diretamente com fornecedores de modelos, a Foam usa o Bedrock por sua disponibilidade e consistência operacional. E com o aumento da demanda, o Foam exigiu uma maior taxa de transferência de tokens. “Algumas vezes precisávamos de mais tokens por minuto e ninguém conseguiu nos ajudar, exceto a AWS”, acrescenta Gámez. À medida que a base de clientes da Foam cresce, a Bedrock se tornou uma parte essencial de sua capacidade de escalar de forma confiável e, ao mesmo tempo, continuar desenvolvendo os recursos de IA.

Os créditos do AWS Activate também financiam a pesquisa por trás do produto. A Foam publica suas descobertas, incluindo um benchmark de precisão da causa raiz e um estudo de agrupamento e redução de ruído em onze ambientes de produção. “Realizamos muitos experimentos”, diz Gámez. “De jeito nenhum poderíamos pagar isso sem os USD 100.000 que recebemos em créditos da AWS.”

Construindo confiança por meio do isolamento e de sandboxes em grande escala

Para clientes corporativos, a inteligência por si só não é suficiente, e os agentes de IA também devem operar com segurança. Portanto, os agentes da Foam precisam permanecer isolados de sistemas e credenciais confidenciais e, ao mesmo tempo, ter visibilidade das bases de código e da telemetria dos clientes.

O produto de instalação automática aumentou os riscos desse trabalho. Como a Foam escreve a instrumentação em si, ela precisa de uma caixa de areia que reflita o que cada cliente executa na produção para que a instalação e a verificação possam ser ensaiadas com segurança antes que uma solicitação de pull chegue. A Foam cria essas sandboxes por cliente na AWS, usando o Amazon ECS e snapshots para sustentá-las e mantê-las consistentes. A capacidade já está ativa e se expandindo à medida que o produto cresce.

“Os clientes nos ofereceram contas diretas da AWS e disseram: 'Crie toda a sua infraestrutura aqui para que haja isolamento de nossos sistemas e de seus sistemas'”, acrescenta Gámez. “Então, a AWS é a linguagem chave quando se trata de segurança para essas empresas. Eles sabem que, se estivermos na AWS, temos a criptografia correta.”

Movendo-se na velocidade de inicialização

Como uma startup em estágio inicial em uma das áreas de maior evolução da IA, a Foam confia na AWS para acompanhar o rápido crescimento. Gámez diz que ter acesso direto à equipe de startups da AWS permite que a empresa responda perguntas técnicas rapidamente e se adapte à medida que os requisitos mudam.

“Nós nos movemos tão rápido”, diz ela. Por meio de um canal dedicado no Slack e do envolvimento regular com arquitetos de soluções da AWS, a equipe da Foam pode validar suas decisões de infraestrutura e obter orientação valiosa à medida que a startup continua crescendo. “Ter uma linha direta com a equipe da AWS tem sido muito bom”, diz Gámez. “Eles até vieram para dar uma olhada em nossa infraestrutura e nos dar dicas.”

Para Gámez, o fato de a AWS raramente aparecer é a questão. “A ausência de ideias sobre a AWS significa que eles entregaram. Eu nunca preciso pensar nisso, eu só o uso. E se eu precisar aumentar os limites de solicitações, as pessoas no canal responderão. É incrível, a AWS é o único provedor com o qual temos um canal.”

Olhando para um futuro que priorize o agente

Para seus fundadores, a Foam está construindo um futuro em que os agentes de IA participam ativamente do software e das operações comerciais. Essa visão continua moldando o roteiro de produtos da Foam. “Não estamos satisfeitos com um produto que simplesmente funciona ou que é útil”, diz ela. “Nosso objetivo é criar um produto que seja agradável de usar.” Gámez vê a AWS como uma parte fundamental dessa jornada. “Você não poderia esperar ter um parceiro melhor do que a AWS. “