New Relic: Forward Deployed Engineers werden zum Schlüssel für den Erfolg von KI-Agenten

Warum FDEs an Bedeutung gewinnen

Der Beitrag stammt von Stela Udovicic, Senior Director of Solutions Product Marketing bei New Relic, und beruht auf einem Gespräch bei der hauseigenen Veranstaltung New Relic Now. Camden Swita, der bei New Relic das KI-Produktmanagement leitet, sprach dort mit Kevin Bai aus dem Applied-AI-Team von Anthropic. Bai hat vor seinem Wechsel zu Anthropic die FDE-Funktion bei Rippling mit aufgebaut.

Nach Darstellung von New Relic schaffen FDEs den größten Mehrwert, wenn eine hochtechnische Plattform auf einen Kunden trifft, dessen Expertise im Betrieb des eigenen Geschäfts liegt. Die Customer Engineers seien häufig mit anderen Prioritäten ausgelastet, während neue Plattformfunktionen rasch hinzukommen. Ein FDE verbinde tiefes Plattformwissen mit dem Geschäftswissen des Kunden und nehme einen Großteil der Komplexität ab. New Relic sagt, man habe kürzlich eine eigene FDE-Funktion formalisiert, die sich an Kunden richtet, die die neueren KI- und KI-Observability-Funktionen einführen.

Der Beitrag zitiert zudem das The Forward Deployed Engineer Handbook von Gartner aus dem Jahr 2026: "Forward deployed engineers bridge technical execution and business operations by embedding in customer teams to solve challenging technical problems and translate product capabilities into measurable client outcomes."

Kontext und Evals für Agenten

New Relic plädiert dafür, Agenten wie neue Mitarbeitende einzuarbeiten. Die Modelle würden zwar immer leistungsfähiger, bräuchten aber weiterhin konkretes Wissen darüber, wie ein Unternehmen funktioniert. Eine große Rolle spielten dabei Konnektoren; der Beitrag verweist auf das Model Context Protocol (MCP), einen von Anthropic eingeführten offenen Standard, um Modelle mit Systems of Record zu verbinden. Die Faustregel lautet: Braucht ein menschliches Teammitglied Zugriff auf Telemetriedaten, um eine Aufgabe zu erledigen, braucht ihn auch der Agent.

Der Beitrag nennt zwei Beispiele. Eine IT-Operations-Verantwortliche eines großen Unternehmens für Leistungsverwaltung berichtete, frühe Bots hätten IT-Tickets gelesen, aber die Telemetrie übersehen. Ein Ticket erfasse nur, was jemand gemeldet habe, die Telemetrie zeige dagegen, was in den Systemen tatsächlich passiert sei. Der Kunde Turo beschrieb einen Agenten, der bei einem Alarm New Relic abfragt, sodass eine Ursachenanalyse bereitliegt, bevor die Engineers online sind. Bei einem nächtlichen Vorfall habe er laut Beitrag die Ursache innerhalb einer Minute gefunden.

Zur Bewertung wird Bai mit den Worten zitiert: "You cannot understand what you cannot measure, and you definitely can’t improve something that you can’t benchmark." Der Rat lautet, zu definieren, wofür der Agent gedacht ist, von dort aus auf messbare Faktoren wie Tonalität, Zeitnähe und gemeinsam genutzte Ressourcen zurückzurechnen und die Evals weiterlaufen zu lassen, während sich Anwendungen, Konnektoren und Modelle ändern. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 70 % der Software-Engineering-Teams einen evalgetriebenen Entwicklungsansatz verfolgen werden, nach weniger als 20 % im Jahr 2026.

Vertrauen, Observability und neue Produkte

New Relic nennt Zahlen aus den eigenen Reports State of AI Coding und State of Observability Forecast 2026. Demnach sagen 67 % der Führungskräfte, dass KI in einer typischen Woche inzwischen den Großteil ihres Codes schreibt, und 78 % berichten von mehr Produktionsvorfällen. Jede vierte Organisation betreibe KI-Agenten im Produktivbetrieb völlig ohne Observability. Organisationen, die ihre Agenten aktiv beobachten, erzielen laut New Relic mit doppelt so hoher Wahrscheinlichkeit den dreifachen Return auf ihre Observability-Investitionen.

Chief Product Officer Brian Emerson beschrieb Zuverlässigkeit als Spektrum, das von agentischem Coding über Performance-Gesundheit, Nutzererlebnis und Geschäftsauswirkungen bis zu Kosten und ROI reicht. In der Keynote-Demo erfand ein Erstattungsagent eine eigene Erstattungsrichtlinie. Das Team führte das Problem auf eine einzige Änderung am Prompt zurück und baute aus Produktionsdaten einen eigenen Evaluator.

Zu den bei New Relic Now vorgestellten Produkten gehören:

• AI Evaluations, Prompt Ops, Experiments und Topic Discovery: Sie bringen Evals in dasselbe Datenmodell wie andere Telemetriedaten, wobei OpenTelemetry als vollwertiger Bestandteil gilt.
• New Relic Ground Truth: liefert New-Relic-Intelligenz in Coding-Tools und von Kunden gebaute Agenten, mit Fokus auf präzise, schnelle und tokeneffiziente Antworten.
• New Relic Autopilot: eine Reihe von SRE-Agenten, die Probleme anhand eines einheitlichen Kontexts untersuchen.

Was das für Unternehmensteams bedeutet

Die Botschaft des Beitrags an Verantwortliche in Engineering und Betrieb lautet, dass die KI-Strategie über Menschen, Prozesse und Agenten hinweg bewusst gestaltet sein sollte und es keine universelle Antwort gibt, wie man sie einführt. Kevin und Camden verglichen die Lage mit den Anfangstagen von Mobile, als Unternehmen zwischen Web, Mobile oder beidem wählten. Die gemeinsame Frage sei laut New Relic, wie Menschen eine Plattform heute nutzen und wie sie sie nutzen sollten, um morgen erfolgreich zu sein.

Ob FDEs von einem Anbieter oder aus einem internen Team kommen: Was sie bauen, muss laut New Relic auch nach Ende des Einsatzes weiterlaufen, sich verbessern und seinen Wert belegen. Dafür brauche es Einblick in jeden Agenten, die Systeme, auf die er zugreift, jeden Prompt und jeden verbrauchten Token. Zu beachten ist, dass es sich bei dem Beitrag um Anbieterinhalt handelt und die Umfragewerte von New Relic selbst stammen.