AI-РАЗРАБОТКА ДЛЯ B2B SAAS

Разработка AI-агента под ключ для вашей платформы

Встраиваемые AI-агенты, MCP-серверы и корпоративная память — без R&D-риска и задержек. Вы сдаёте фичи, мы строим под капотом.

Обсудить проект →

Что болит

Почему AI-фичи застревают в бэклоге

01

Клиенты требуют AI, продукт не готов

Ожидания пользователей сформированы ChatGPT и Copilot. Команда перегружена, AI-компетенций нет, бэклог растёт.

02

LLM-эксперименты не выживают в проде

Прототип работает в ноутбуке, но ломается под нагрузкой, галлюцинирует и дорожает при масштабировании.

03

R&D съедает бюджет без результата

Найм ML-инженеров, месяцы экспериментов, три смены архитектуры — и всё равно нет production-ready решения.

Решение BASEMIND

Готовый AI-агент как модуль: встраивается за недели, не месяцы

BASEMIND строит под ключ то, что конкретно нужно вашему SaaS: от одиночного агента до многоагентной системы на базе G-Brain — корпоративной AI-памяти, которая учится на вашем продукте. Архитектура MCP-native: агент знает контекст платформы, не галлюцинирует и масштабируется вместе с базой.

G-Brain память

Корпоративная AI-память подключается к вашей базе знаний и данным продукта. Агент отвечает из контекста, а не выдумывает.

MCP-интеграции

MCP-серверы дают агенту доступ к API, базам и бизнес-логике платформы. Без хрупких prompt-хаков и ручного парсинга.

Production-ready код

Каждый модуль проходит нагрузочное тестирование, логирование и мониторинг. Сдаём работающий код, а не демо.

Как это работает

Четыре шага от брифа до production

  1. 01

    Разбор продукта и контекста

    Погружаемся в архитектуру, API и болевые точки пользователей. Фиксируем scope, KPI агента и границы интеграции.

  2. 02

    Проектирование агентной логики

    Выбираем LLM и инструменты под задачу, проектируем граф агентов, memory-слой на G-Brain и MCP-схему интеграций.

  3. 03

    Разработка и тестирование

    Пишем агент, подключаем корпоративную память, тестируем на реальных кейсах. Итерируем по точности и latency.

  4. 04

    Передача и поддержка

    Передаём production-ready код с документацией. Остаёмся на дежурстве первые недели, правим по итогам нагрузки.

Ожидаемый эффект

Что меняется после запуска агента

-40%

Снижение времени на ручные операции и поддержку за счёт автоматизации агентом

×3

Ускорение обработки типовых клиентских запросов внутри платформы

24/7

Агент работает без перерывов и обрабатывает запросы вне рабочих часов команды

6 нед.

Средний срок от первого брифа до production-релиза модуля

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Подойдёт ли агент под нашу технологическую платформу?

Да. Мы строим на MCP-стандарте и интегрируемся с любым API — REST, GraphQL, WebSocket. Стек вашей платформы не ограничение.

Нужен ли вам доступ к данным наших пользователей?

Нет. Агент обучается на ваших продуктовых данных и документации, которые вы предоставляете. Данные конечных пользователей не покидают вашу инфраструктуру.

Кто владеет кодом агента после сдачи проекта?

Вы. После завершения весь код, промпты и архитектура переходят в вашу собственность без ограничений на использование.

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

G-Brain — корпоративная AI-память, которая хранит контекст, историю решений и знания о продукте. Агент с G-Brain не сбрасывает контекст при каждом запросе и учитывает накопленный опыт компании.

Как рассчитывается стоимость разработки?

Стоимость зависит от сложности агентной логики и объёма интеграций. Базовый агент — от шести недель работы. Точную оценку даём на брифинге после разбора задачи.

Покажите задачу — предложим архитектуру

Берём проекты, где AI-агент решает конкретную задачу внутри продукта. Первый брифинг — бесплатно, без обязательств.

Обсудить проект →