AI-модуль для продукта

AI-агент для CRM, который встраивается в ваш продукт за недели

Готовый агент с памятью и интеграциями закрывает запрос клиентов на AI-функционал без своего R&D-отдела и года экспериментов.

Обсудить проект →

Что болит

Почему свои попытки не доезжают до релиза

01

Клиенты требуют AI вчера

Конкуренты уже показывают AI-фичи на демо. Продажи теряют сделки, пока продукт остаётся без ответа.

02

Пилоты умирают в песочнице

Промпт работает на демо-датасете и ломается на реальных данных клиента. Команда неделями чинит галлюцинации вместо того, чтобы делать продукт.

03

R&D съедает бюджет и время

Найм ML-инженеров, выбор стека, инфраструктура для памяти агента — месяцы разработки до первой рабочей версии.

Решение BASEMIND

Агент как модуль, а не как отдельный проект

BASEMIND встраивает AI-агента в вашу CRM через готовую архитектуру: многоагентная система берёт на себя маршрутизацию задач, а G-Brain даёт агенту долговременную память о клиенте, сделке и истории переписки. Вы получаете модуль с чёткими API-контрактами, а не эксперимент, который нужно доводить своими руками.

Многоагентная архитектура

Отдельные агенты для квалификации лида, работы со сделкой и эскалации на человека — вместо одного перегруженного промпта.

Память через G-Brain

Агент помнит контекст клиента между сессиями и каналами, не переспрашивая то, что уже известно из CRM.

Интеграция под ваш стек

MCP-сервер и API поверх вашей CRM — Bitrix24, amoCRM, Salesforce или собственная разработка.

Как это работает

Путь от брифа до продакшена

  1. 01

    Аудит данных и сценариев

    Разбираем структуру CRM, реальные сценарии продаж и точки, где агент должен принимать решения.

  2. 02

    Проектирование агентов

    Определяем роли агентов, границы автономии и правила эскалации на менеджера.

  3. 03

    Сборка и подключение G-Brain

    Настраиваем память, MCP-интеграции с CRM и внешними сервисами, тестируем на реальных данных клиента.

  4. 04

    Прод и сопровождение

    Выкатываем модуль в продакшен с мониторингом качества ответов и итеративной донастройкой.

Ожидаемый эффект

Что меняется после внедрения

-40%

рутинных задач менеджеров по квалификации и первичной обработке лидов

×3

быстрее время первого ответа клиенту в CRM

24/7

агент обрабатывает входящие обращения без выходных

6 нед.

от брифа до рабочего модуля в продакшене

Значения — типовые ориентиры по индустрии, не гарантия. Фактический результат зависит от процессов, данных и задач конкретного проекта.

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Чем это отличается от готовых AI-фич CRM-вендоров?

Вендорские AI-функции работают только внутри их продукта. Наш агент встраивается в вашу CRM и логику продаж, а не навязывает чужой интерфейс.

Нужна ли нам команда для поддержки агента после запуска?

Нет. BASEMIND сопровождает модуль после релиза: мониторинг качества, донастройка сценариев, обновление логики при изменениях в CRM.

Как агент работает с конфиденциальными данными клиентов?

Память G-Brain разворачивается в вашем периметре или изолированном контуре, доступ к данным ограничен ролями и логируется.

Можно ли интегрировать агента с нашей собственной CRM, а не готовым решением?

Да, это основной сценарий. Мы строим MCP-сервер под конкретную структуру данных вашей системы.

Что если у нас уже есть неудачный пилот с LLM?

Разбираем существующий пилот, забираем рабочие части и перестраиваем архитектуру на многоагентный подход с памятью — обычно это быстрее, чем начинать с нуля.

Обсудим, как агент впишется в вашу CRM

Пришлите структуру данных и сценарии продаж — разберём архитектуру за один созвон и оценим сроки.

Обсудить проект →