AI-агенты в ваш продукт за неделю. SDK, виджеты, multi-tenant.
Прототипирование AI-фичи — за день, релиз в продуктив — за неделю. Готовый SDK, UI-компоненты и backend-платформа для встраивания AI-ассистентов и агентов в продукт компании: чат-виджеты в ЛК, RAG по документации, AI-копилот в дашборде, AI-онбординг новых пользователей, streaming и tool-calling из коробки. Multi-tenant и per-tenant биллинг токенов, BYO LLM (OpenAI, GigaChat, self-hosted) — подменяете модель за 5 минут. Product-команда, Tech Lead, Frontend собирают и катят сами — без ML-инфраструктуры и месячных спринтов. SDK для JS, React, iOS и Android — в npm и CocoaPods.
- ⌬ SDK для JS / React / iOS / Android
- ≡ Streaming & tool-calling
- ▥ Multi-tenant & per-tenant billing
- ⛯ BYO LLM · OpenAI · GigaChat · self-host
AI в продукте — это полгода инфраструктуры до первой кнопки.
Продакт хочет «AI-чат в ЛК и умный поиск по каталогу». Бэкенд пишет очереди, токенизатор, retry, кэш и стриминг. Фронт ждёт SDK и виджет. ИБ ругает прокси на OpenAI. ML просит год на эмбеддинги. Релиз — через два квартала. Конкурент уже выкатил.
Полгода до первой AI-фичи
Каждая команда строит свою AI-инфраструктуру: RAG, gateway, retry, cost-control, observability, multi-tenant. До продуктовой ценности руки доходят, когда конкуренты уже шипанули.
Каждая интеграция — спринт
Новый клиент хочет свой контекст и своего поставщика модели. Прокинуть данные тенанта в промпт, изолировать историю, посчитать стоимость на него — ещё месяц команды.
AI в проде = чёрный ящик
Не понятно, какой агент сколько стоит, кто его вызывает, какая модель лучше работает, где галлюцинирует. CFO просит план по токенам — а его нет.
Не «внедрили AI». А цифры в скорости релизов и юнит-экономике.
Каждая AI-фича — с понятным TTM, стоимостью на DAU, метрикой adoption и вкладом в удержание и апсейл. Не «у нас есть AI» — а конкретный P&L продукта.
Скорость релизов AI-фич
Шаблоны агентов, готовый SDK, UI-компоненты, gateway к моделям. Команда продукта шипает сама.
Доля пользователей AI-фич
Виджет в UX продукта, не отдельный сайт. Клиент видит ассистента там, где уже работает.
Cost / DAU на AI-функции
Кэширование, роутинг модели по задаче, дешёвые модели на типовом, дорогие — на сложном.
Месячное удержание AI-tenants
AI-onboarding, contextual help, co-pilot в ключевых сценариях. Клиент быстрее ловит value.
AI-платформа поверх вашего продукта. От БД до кнопки в UI.
Подключаем источники продукта (БД, события, документация, контент пользователей), собираем агентов из шаблонов, встраиваем в UI через готовый SDK и UI-компоненты. Управляет всем продуктовая команда.
-
01
Подключаем источники продукта через ваши API Postgres / ClickHouse / S3, Kafka / Redis, ваш help-центр и документация, ваша система авторизации. Агент работает в контексте tenant и юзера.
-
02
Берём шаблон агента и настраиваем под продукт Chat, RAG, co-pilot, classifier, agent. 30+ готовых сценариев со стримингом, tool-calling, evals и rate-limit из коробки.
-
03
Встраиваем в UI готовым SDK и компонентами 5 строк кода в React / Vue / Next / iOS / Android. Виджет, ghost text, side-panel, command palette — брендируется под ваш дизайн.
-
04
Релизим, мониторим, оптимизируем A/B моделей, observability диалогов, evals, cost-per-feature, лимиты на tenant, fallback на дешёвую модель. Rollback агента — одним кликом.
Что ускоряет запуск AI в продукте в 5–10 раз.
Мы не продаём «модель». Мы даём конструктор агентов, SDK для встраивания, multi-tenant платформу и observability — чтобы продуктовая команда выкатывала AI-фичи как обычные фичи, а не как R&D-проект.
No-code конструктор агентов
Промпт, инструменты, источники, evals — визуально. Версии и A/B из коробки.
Шаблоны под продукт
30+ сценариев: chat, RAG, co-pilot, agent, classifier, summarizer, voice.
SDK для любого стека
JS / TS, React, Vue, Next, Nuxt, Svelte, iOS (Swift), Android (Kotlin), Flutter, server SDK на Node / Python / Go / Java.
UI-компоненты
Chat-виджет, ghost text, side-panel, command palette, action bar. Брендируется в ваш дизайн.
BYO LLM через Gateway
OpenAI, Claude, Gemini, GigaChat, YandexGPT, Llama, ваш self-host. Роутинг по задаче, fallback, retry.
Streaming & tool-calling
WebSocket / SSE из коробки. Tool-calling, structured outputs, function-calling по OpenAPI.
RAG-движок
Эмбеддинги, гибридный поиск, ранжирование, цитата источника. Postgres pgvector / Qdrant / Tantor.
Multi-tenant & биллинг
Изоляция данных, per-tenant модели и промпты, лимиты, метрики, биллинг по токенам и запросам.
Cost guardrails
Лимиты на tenant / юзера / агента, кэширование, fallback на дешёвую модель, бюджет в рублях.
A/B, evals & rollback
Сравнение моделей и промптов, оценка качества, регресс-тесты, rollback агента в 1 клик.
Observability диалогов
Трассировка каждого вызова, logs / metrics / traces в OpenTelemetry, Grafana, Datadog.
White-label & enterprise
Ваш бренд, ваш домен, on-prem для клиента, SSO/SAML, аудит и DLP для корп. сегмента.
Встроить AI-ассистента в продукт — как поставить кнопку.
SDK берёт на себя стриминг, ретраи, кэш, токены, multi-tenant и evals. Frontend пишет только UX. Backend — только бизнес-логику.
// embed AI co-pilot into your SaaS dashboard import { AistChat, useAistAgent } from '@aist/react' export function DashboardCoPilot({ tenantId, user }) { const agent = useAistAgent('sales-copilot', { tenantId }) return <AistChat agent={agent} context= streaming /> }
Один компонент. Контекст вашего продукта. Streaming, evals и multi-tenant — под капотом.
Вам не нужно настраивать LLM, прокси, очереди или RAG-индекс. Это всё уже есть в платформе. Вы пишете промпт агента в кабинете — фронт получает работающий виджет.
- 01tenantId — штатно. Изоляция истории, лимитов, биллинга на уровне SDK.
- 02context — ваш. Передаёте текущего юзера, объект, сессию — агент видит, где он работает.
- 03streaming по умолчанию. SSE / WebSocket, без строки кода на транспорт.
- 04evals и observability. Каждый диалог трассируется, оценивается и уходит в ваш Grafana / Datadog.
Подключаемся к вашему стеку без переписывания продукта.
REST / WebSocket / GraphQL / gRPC — штатно. Ваш Auth, ваша БД, ваша observability — остаются вашими. Платформа становится сервисом, как Stripe или Auth0 — только для AI.
// frontend
// backend
// data & vector
// auth & identity
// observability & CI/CD
Платформа поверх вашего продукта — не вместо.
Не просим заменить базу, авторизацию, observability или CI. Подключаемся к вашему стеку по стандартам, отдаём готовый SDK для продукта и backend-API для агентов. Вы остаётесь владельцем продукта, мы даём AI-инфраструктуру.
Tenant, юзер, объект, сессия, история продукта. Передаёте через SDK — агент знает, где он работает.
Описываете OpenAPI/JSON-схему — агент сам вызывает ваши ручки, создаёт записи, читает данные, оформляет действия.
Web-виджет, side-panel, ghost text, голос в мобайле, бот в Telegram / VK Teams для ваших клиентов.
30+ AI-агентов под типовые продуктовые задачи.
Шаблон + контекст вашего продукта = работающая фича в UI. Без многомесячного R&D. Каждый сценарий — с понятным TTM и вкладом в adoption.
AI-чат в ЛК продукта
Готовый виджет с брендингом и вашим контекстом. Streaming, история по юзеру, tool-calling к вашему backend.
RAG над документацией продукта
Help-центр и API-доки становятся умным поиском с цитатой источника. −60% тикетов в саппорт.
AI co-pilot в дашборде SaaS
«Покажи отказы по воронке за неделю», «создай кампанию по этому сегменту» — агент делает, юзер подтверждает.
AI-onboarding нового tenant
Агент проводит первого юзера по продукту, помогает завести первый объект, отвечает на вопросы. CR onboarding +18%.
AI-helpdesk в продукте
Отвечает в продукте, эскалирует в Jira / Service Desk, заводит тикет с контекстом юзера. −60% нагрузки на L1.
Backend-classifier в pipeline
Классификация обращений, тегирование, ранжирование, модерация. Один HTTP-вызов в вашем сервисе.
White-label AI для ваших клиентов
Ваши enterprise-клиенты получают ваш же продукт + AI в их контуре, под их брендом, на их железе.
Голосовой агент в мобайле
Native SDK для iOS / Android. ASR + диалог + tool-calls. Push-to-talk и hands-free режимы.
AI-аналитик продукта для CTO
«Сколько стоит AI-чат на DAU?», «Какая модель работает лучше на tenant X?» — ответ голосом из evals и cost-логов.
AI в продукте — продуктовая фича. Не R&D-проект.
Product Owner пишет промпт. Tech Lead настраивает политику и инструменты. Frontend ставит виджет. DevOps смотрит cost и latency. ML-команда нужна только для нестандартного дообучения.
AI = R&D-проект на квартал
- ✕Каждая AI-фича — своя инфраструктура: gateway, RAG, очереди, кэш, evals.
- ✕Multi-tenant пишут руками. Биллинг токенов считают в Excel.
- ✕Каждое обновление промпта — релиз бэкенда.
- ✕Observability диалогов нет. Стоимость на DAU неизвестна.
- ✕Не работает — виноват «не тот контекст».
AI = обычная фича в спринте
- ✓Product Owner правит промпт в кабинете — без деплоя.
- ✓Tech Lead меняет модель, инструменты, политику — без кода.
- ✓Frontend ставит виджет за 5 строк. SDK берёт стриминг и ретраи на себя.
- ✓Multi-tenant, лимиты и биллинг по токенам — штатно.
- ✓Cost-per-feature, evals, A/B моделей — из коробки.
Решение, которое нравится CTO, продукту и ИБ одновременно.
ИТ-компания живёт скоростью релизов, юнит-экономикой продукта и безопасностью данных клиента. AiST спроектирован так, чтобы все три стороны сказали «да».
Скорость и юнит-экономика
- TTM AI-фич ×6
- Adoption AI-функций +25–40%
- Cost / DAU на AI −40–70%
- Удержание AI-tenants +10–20 п.п.
- Команда продукта шипает сама
- ML-команда — только на нестандарт
Данные и контур
- On-prem / private cloud / hybrid
- BYOK для шифрования
- Изоляция данных по tenant
- 152-ФЗ, GDPR-ready
- Полный аудит запросов и tool-calls
- SSO / SAML / OIDC / DLP
Эксплуатация и надёжность
- Helm-чарт, k8s, autoscaling
- SLA на инференс, p99 latency
- OpenTelemetry, Grafana, Sentry
- Fallback и circuit breaker на модели
- Версии, A/B, rollback агентов
- GitOps-friendly деплой промптов
Вопросы, которые задают перед интеграцией.
За сколько встроится первый агент в продукт?
Chat-виджет в ЛК — 1–2 дня. RAG над документацией — 3–5 дней. AI co-pilot с tool-calling к вашему backend — 1–2 недели. Сложность — в вашем продукте, не в AI-инфре.
Нужна ли собственная ML-команда?
Нет. Product Owner правит промпт в кабинете, Tech Lead настраивает модели и инструменты, Frontend ставит виджет за 5 строк. ML нужен только если дообучаете свою модель на своих данных — это отдельный опциональный трек.
Какие модели можно использовать?
Любые. OpenAI, Claude, Gemini, GigaChat, YandexGPT, Llama, Qwen, ваши self-host. Через Gateway — роутинг по задаче, fallback, retry, кэш. Модель меняется в настройках агента, без кода.
Как с multi-tenant и данными клиентов?
Изоляция по tenantId — штатно: история, ключи, лимиты, биллинг. Можно поднять отдельный инстанс платформы на контуре enterprise-клиента (white-label, on-prem). Данные клиента не уходят к другому tenant и не уходят вовне.
Как считать стоимость AI на продукт?
Cost-per-feature, cost-per-tenant, cost-per-DAU — из коробки. Лимиты по tenant и по агенту, кэширование, fallback на дешёвую модель, биллинг в рублях. CFO защищает бюджет по цифрам, а не по надежде.
А evals и контроль качества?
Каждый агент имеет тестовый набор и evals на CI. A/B моделей и промптов на живом трафике. Observability диалогов в OpenTelemetry. Регресс на деплое промпта. Rollback агента — одним кликом.
Покажем за 30 минут — как ваш продукт получает AI-фичу за неделю.
Заберём стек продукта, описание сценария и модель монетизации — вернёмся с готовым PoC, оценкой стоимости на DAU и планом интеграции на 1–2 спринта.