AI-модуль под ключ для SaaS

Встроенный AI-модуль для SaaS: от пилота до продакшена

BASE строит AI-функционал внутри вашего продукта — агентов, память, интеграции — так, что клиент видит фичу в релизе, а не в дорожной карте на следующий год.

Обсудить проект

Что болит

Что мешает довезти AI до релиза

01

Клиенты требуют AI здесь и сейчас

Конкуренты уже показывают AI-фичи в демо. Продажи теряют сделки там, где нет ответа на вопрос «а у вас есть AI».

02

Собственный R&D не доехал до прода

Прототип на API живёт в отдельном репозитории месяцами. Он работает на демо-данных, но ломается на реальной нагрузке и реальных пользователях.

03

AI-разработка съедает бюджет и фокус

Команда продукта отвлекается на промпт-инжиниринг и инфраструктуру вместо основного роадмапа. Внутренний найм AI-инженеров дорог и долог.

Решение BASEMIND

Готовый модуль вместо собственного R&D

BASE проектирует и встраивает AI-модуль в существующую архитектуру продукта: агентов под задачи пользователя, MCP-серверы для интеграций и корпоративную память G-Brain, которая удерживает контекст клиента между сессиями. Многоагентная архитектура разносит роли — сбор данных, рассуждение, действие — так модуль остаётся управляемым и объяснимым, а не чёрным ящиком поверх одной большой модели.

Агенты под задачу

Каждый агент решает одну функцию продукта — поддержку, аналитику, автоматизацию — и встраивается в существующий UI без переписывания фронтенда.

Память G-Brain

Корпоративная память хранит контекст клиента и историю решений между сессиями, вместо того чтобы агент каждый раз начинал с нуля.

MCP-интеграции

Модуль подключается к вашим базам данных, API и внутренним сервисам через MCP-серверы — без хрупких кастомных коннекторов.

Как это работает

Как AI-модуль попадает в ваш продукт

  1. 01

    Аудит продукта и данных

    Разбираем архитектуру, точки интеграции и то, какую задачу пользователя должен закрыть AI — без общих формулировок.

  2. 02

    Проектирование агентной схемы

    Определяем роли агентов, память и MCP-подключения. Фиксируем, что модуль отдаёт продукту и как он масштабируется.

  3. 03

    Сборка и встраивание

    Разрабатываем модуль в связке с вашей командой, интегрируем в существующий стек и тестируем на реальных сценариях, не на демо-данных.

  4. 04

    Запуск и сопровождение

    Выкатываем в прод, наблюдаем за поведением агентов на живом трафике и дорабатываем модуль по метрикам использования.

Ожидаемый эффект

Что меняется после встраивания модуля

-40%

затрат на внутренний R&D по AI-функциям

×3

быстрее выход AI-фичи в релиз по сравнению с разработкой с нуля

24/7

работа агентов без участия команды поддержки

6 нед.

от аудита до первого модуля в проде

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Сколько времени занимает встраивание AI-модуля в существующий продукт?

Первый модуль обычно выходит в прод за 6 недель — от аудита до релиза. Срок зависит от сложности интеграций с вашими системами.

Нужно ли переписывать архитектуру продукта под AI?

Нет. Модуль встраивается через MCP-серверы и API поверх текущего стека, без переписывания фронтенда или базовой инфраструктуры.

Кому принадлежит код и интеллектуальная собственность модуля?

Продукту — вам. BASE передаёт полные права на код и архитектуру после завершения проекта.

Как обеспечивается безопасность данных клиентов внутри AI-модуля?

Память G-Brain и агентные процессы разворачиваются в контуре, согласованном с вашей политикой безопасности, включая изоляцию данных между клиентами.

Можно ли начать с пилота на одном сценарии, а не со всего продукта?

Да, большинство проектов стартуют с одного агента на конкретную боль пользователя, а масштабируются после того, как пилот показал метрики.

Обсудим, какой AI-модуль нужен вашему продукту

Приходите с продуктом и болью клиента — на созвоне разберём архитектуру и дадим предварительную оценку сроков и модуля.

Обсудить проект