AI-модуль для продукта

AI-онбординг пользователей SaaS без месяцев R&D

Встраиваем готовый агент, который проводит нового пользователя через продукт, отвечает на вопросы контекстом и снижает время до первого результата.

Обсудить проект

Что болит

Что мешает запустить AI-онбординг своими силами

01

Клиенты просят AI уже сейчас

Продажи и support получают запросы на «умный» онбординг каждую неделю, а roadmap команды разработки расписан на кварталы вперёд.

02

Пилоты не доезжают до прода

Внутренняя команда собрала прототип на голом API модели, но он не держит контекст пользователя и ломается на реальных сценариях.

03

R&D съедает бюджет и время

Найм AI-инженеров, эксперименты с промптами и памятью занимают месяцы — а результата, который можно показать клиенту, всё ещё нет.

Решение BASEMIND

Готовый AI-модуль онбординга, а не эксперимент с нуля

BASEMIND встраивает в ваш продукт агента онбординга, построенного на G-Brain — корпоративной AI-памяти, которая помнит контекст каждого пользователя и связывает его с состоянием продукта. Архитектура многоагентная: отдельные агенты отвечают за навигацию по интерфейсу, ответы на вопросы и эскалацию к живому support. Вы получаете рабочий модуль, а не пилот, который надо доводить своей командой.

G-Brain как память

Агент помнит роль пользователя, историю действий и прогресс — онбординг не начинается с нуля при каждом обращении.

Многоагентная логика

Отдельные агенты держат навигацию, объяснение фич и передачу человеку — сложность скрыта от пользователя.

Встраивание в продукт

Модуль подключается через API и MCP-серверы к вашему стеку без переписывания фронтенда.

Как это работает

Путь от брифа до работающего модуля в продукте

  1. 01

    Разбор пользовательских сценариев

    Смотрим, где новые пользователи застревают сейчас — по данным support и продуктовой аналитики.

  2. 02

    Проектирование агентов

    Определяем роли агентов, точки эскалации к человеку и структуру памяти G-Brain под ваш продукт.

  3. 03

    Интеграция через MCP

    Подключаем модуль к вашему интерфейсу и данным без изменения основной кодовой базы.

  4. 04

    Запуск и наблюдение

    Выкатываем на часть пользователей, отслеживаем метрики активации и донастраиваем поведение агентов.

Ожидаемый эффект

Что меняется после внедрения

-40%

сокращение обращений в support на этапе первого запуска продукта

×3

быстрее время до первого ценного действия нового пользователя

24/7

онбординг работает без привязки к часовым поясам команды поддержки

6 нед.

от брифа до работающего модуля в проде

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

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Нужно ли менять архитектуру продукта под ваш модуль?

Нет. Модуль подключается через API и MCP-серверы, основной код продукта остаётся без изменений.

Чем это отличается от чат-бота на GPT?

Чат-бот отвечает на вопросы без контекста. Наш агент помнит состояние конкретного пользователя через G-Brain и опирается на реальные данные продукта, а не только на промпт.

Что если у нас уже есть свой прототип онбординга?

Разбираем, что уже работает, и достраиваем недостающее — память, эскалацию, интеграции — вместо запуска с нуля.

Как передаётся сложный вопрос живому support?

Агент эскалации определяет момент, когда нужен человек, и передаёт полный контекст диалога в вашу систему поддержки без повторных вопросов пользователю.

Кто владеет данными и логикой агентов после внедрения?

Вы. Модуль разворачивается в вашей инфраструктуре или изолированном контуре, конфигурация агентов и данные пользователей остаются под вашим контролем.

Обсудим онбординг для вашего продукта

Покажем, как G-Brain и многоагентная архитектура ложатся на ваши сценарии — на примере вашего продукта, а не в общих чертах.

Обсудить проект