AI-ИНФРАСТРУКТУРА ДЛЯ ПРОДУКТОВЫХ КОМАНД

Интеграция LLM в SaaS-продукт без R&D-боли

Готовые AI-модули под встраивание: агенты, память, MCP-серверы. Вы фокусируетесь на продукте — мы доводим AI до прода.

Обсудить проект →

Что болит

Почему AI-фичи застревают в бэклоге

01

Клиенты требуют AI прямо сейчас

Конкуренты уже анонсируют AI-ассистентов. Каждый квартал без встроенного AI — это отток и потерянные сделки.

02

Эксперименты не доживают до прода

Прототип на OpenAI работает в Jupyter. Когда дело доходит до продакшена — надёжность, latency и контекст разваливаются.

03

R&D стоит дорого и долго

Нанять ML-инженеров, выстроить инфраструктуру, накопить экспертизу — 6–12 месяцев и бюджет, который легко уйдёт не туда.

Решение BASEMIND

Готовые AI-модули: от прототипа до прода за недели

BASEMIND поставляет production-ready AI-компоненты на основе многоагентной архитектуры и G-Brain — корпоративной AI-памяти, которая удерживает контекст между сессиями. Вы получаете не консалтинг, а работающий код, который встраивается в ваш продукт без переписки внутреннего стека.

LLM-агенты под ваш домен

Кастомные агенты с инструментами, памятью и бизнес-логикой — спроектированы под ваш продукт, не под демо.

G-Brain: корпоративная AI-память

Долгосрочная память для агентов сохраняет контекст пользователей и сессий. AI помнит — клиенты остаются.

MCP-серверы и интеграции

Собственные MCP-серверы подключают агентов к вашим данным, API и инструментам без фрагментации архитектуры.

Как это работает

Четыре шага от задачи до работающего AI в продукте

  1. 01

    Аудит продукта и требований

    Разбираем архитектуру, данные и user flow. Определяем, где AI даст наибольший эффект и что технически осуществимо прямо сейчас.

  2. 02

    Проектирование агентной системы

    Проектируем многоагентную схему: роли, инструменты, потоки данных, слой памяти G-Brain. Согласовываем с вашей командой до строчки кода.

  3. 03

    Разработка и интеграция

    Пишем агентов, MCP-серверы и адаптеры для ваших API. Всё покрыто тестами, задокументировано и готово к деплою в вашу инфраструктуру.

  4. 04

    Запуск и передача команде

    Выкатываем в прод, настраиваем мониторинг, передаём исходники и документацию. Поддержка — по договорённости.

Ожидаемый эффект

Что получает продукт после интеграции LLM

-40%

Сокращение затрат на R&D — инфраструктуру и экспертизу берём на себя

×3

Ускорение выхода AI-фич в прод по сравнению с инхаус-разработкой

24/7

AI-агенты работают без перерывов и не требуют ручного вмешательства

6 нед.

Среднее время от брифинга до первого production-деплоя

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Под какие LLM-провайдеры вы работаете?

Мы работаем с Anthropic Claude, OpenAI, Google Gemini и опенсорсными моделями. Архитектура провайдеро-независима — при необходимости мигрируем между провайдерами без переписки агентской логики.

Мы уже начали разрабатывать AI-фичу сами — вы можете подключиться?

Да. Проводим аудит текущего кода, выявляем узкие места и либо дорабатываем существующую систему, либо предлагаем более надёжную архитектуру — выбор за вами.

Как обеспечивается безопасность данных клиентов?

Агенты работают в вашей инфраструктуре, данные не уходят на сторонние серверы без вашего ведома. G-Brain разворачивается на ваших мощностях. NDA подписываем до начала работы.

Что такое G-Brain и зачем он нужен SaaS-продукту?

G-Brain — корпоративный слой AI-памяти: агенты запоминают контекст пользователей между сессиями, накапливают знания о продукте и обучаются на ваших данных. Это превращает разовый чат-бот в интеллектуальный слой продукта.

Какой бюджет нужен на интеграцию LLM в SaaS?

Минимальный порог — 300 000 ₽ за модульную интеграцию. Полноценная многоагентная система стартует от 600 000 ₽. Точный бюджет считаем после брифинга — коммерческих предложений в воздух не выдаём.

Покажите задачу — обсудим архитектуру

Опишите, какой AI-функционал нужен вашему продукту. За 30 минут разберём техническую осуществимость и дадим честную оценку сроков.

Обсудить проект →