AI-модуль для вашего продукта
BASE встраивает в ваш SaaS готового агента на памяти G-Brain: MCP-интеграции, логика продукта, прод-контур с первого дня, а не через полгода экспериментов.
Обсудить проект →Что болит
Продажи обещают AI-фичи в следующем релизе, а бэклог инженеров расписан на кварталы вперёд.
Прототип на голом API работает в демо и разваливается на реальных данных клиентов, конкурентной нагрузке и edge-кейсах.
Найм ML-инженеров, месяцы на инфраструктуру и агентную логику — а на выходе неизвестно, окупится ли фича.
Решение BASEMIND
BASE закрывает AI-контур как модуль: агент опирается на G-Brain — корпоративную память вашего продукта и клиентских данных — и работает в многоагентной архитектуре, где отдельные агенты отвечают за разные задачи пользователя. Вы получаете API и интерфейс интеграции, мы — ответственность за то, что агент понимает контекст, держит нагрузку и обновляется без остановки продукта.
G-Brain хранит контекст клиента, историю и данные продукта — агент отвечает по существу, а не угадывает по системному промпту.
Сложные сценарии разбиты между специализированными агентами — точнее и предсказуемее одного универсального бота.
Агент живёт внутри вашего продукта через API и MCP — бренд, UX и данные остаются вашими.
Как это работает
Смотрим текущий стек, данные и точки, где AI-агент решает задачу пользователя, а не создаёт новую.
Определяем роли агентов, источники памяти в G-Brain и MCP-серверы для доступа к вашим системам.
Разворачиваем агента, подключаем API продукта, тестируем на реальных данных и нагрузке.
Выкатываем в прод, мониторим качество ответов и дорабатываем логику по метрикам использования.
Ожидаемый эффект
-40%
меньше времени на закрытие запросов поддержки и онбординг клиентов
×3
быстрее вывод AI-фичи в релиз по сравнению с внутренней разработкой с нуля
24/7
агент обрабатывает запросы клиентов без привязки к штату поддержки
6 нед.
от старта проекта до агента на проде вашего продукта
Частые вопросы
Да, интеграция строится через MCP-серверы под ваши источники данных и API продукта, без экспорта данных наружу.
Голый LLM не помнит контекст клиента и не умеет распределять задачи между ролями — агент BASE работает на памяти G-Brain и многоагентной логике, заточенной под ваш продукт.
Разбираем существующую реализацию, забираем рабочие куски логики и достраиваем архитектуру до прод-уровня.
Настраиваем мониторинг и метрики использования, по которым дорабатываем сценарии и память агента после релиза.
Да, память и данные продукта размещаются в контуре, который вы контролируете — BASE поставляет архитектуру и логику, а не хранит ваши данные у себя.
Разберём продукт и сценарии на коротком созвоне, покажем, как решали похожие задачи, и оценим сроки под ваш стек.
Обсудить проект →