RunLLM, das inzwischen unter der Marke Herald operiert, hat sich vom Enterprise-Support-Assistenten zu dem entwickelt, was es einen KI-SRE nennt: ein Agent, der Produktionsprobleme erkennt, bevor Ingenieure überhaupt alarmiert werden. Die These ist, dass klassische Observability kaputt ist: Man muss jeden Datenstrom instrumentieren, Alarm-Schwellenwerte abstimmen und für jeden Fehlermodus Runbooks schreiben – und alles, was niemand dokumentiert hat, bleibt unsichtbar.
Herald geht anders vor. Bevor irgendein Alarm ausgelöst wird, baut es einen Kontextgraphen über Observability, Codebasis, CI/CD, Dokumentation und Abhängigkeiten auf, um zu lernen, wie Normal aussieht. Anschließend baut es für jeden Datenstrom ein individuelles Anomalie-Erkennungsmodell – keine Schwellenwerte nötig – und macht validierte Signale sichtbar, bevor Kunden sie bemerken. Wenn etwas falsch aussieht, bewertet der Agent mehrere Hypothesen gleichzeitig gegen die passenden Datenquellen und liefert in Minuten eine Root-Cause-Analyse, ganz ohne Runbook.
Das Unternehmen berichtet von 100 % RCA-Genauigkeit bei bekannten Problemen und über 70 % bei neuen Vorfällen für eine der größten B2B2C-Plattformen der Welt, und betont, dass der Agent aus jeder Untersuchung lernt und denselben Fehler nie zweimal macht. Herald wurde von promovierten Forschern und Professoren des RISELab der UC Berkeley gegründet und vereint Expertise in KI, LLMs, Datensystemen und skalierbarer Infrastruktur.
