Jak firmy tworzą produkty SaaS oparte na sztucznej inteligencji?

Generowanie ustrukturyzowanych danych wyjściowych wewnątrz rzeczywistych interfejsów użytkownika

Niektóre z najbardziej wpływowych funkcji sztucznej inteligencji nie generują treści - generują strukturę, na której można budować.

Excalidraw AI jest doskonałym przykładem. Opisujesz przepływ, który chcesz - "użytkownik rejestruje się, weryfikuje adres e-mail i trafia na pulpit nawigacyjny" - a sztuczna inteligencja pisze kod Mermaid.js, aby go dopasować. Diagram pojawia się natychmiast, w pełni edytowalny wewnątrz aplikacji. Nie zaczynasz od zera - otrzymujesz inteligentną, ustrukturyzowaną bazę, która pasuje do przypadku użycia.

To nie jest statyczna grafika. To kod, który myśli, przekształcony w wizualny przepływ pracy, którym można manipulować.

Inne narzędzia również to badają - na przykład Uizard, który zamienia podpowiedzi w układy interfejsu użytkownika, oraz Retool, w którym sztuczna inteligencja konfiguruje frontend i zapytania zaplecza w oparciu o cele użytkownika.

We wszystkich tych przypadkach LLM nie tylko pomaga użytkownikowi działać szybciej, ale także generuje dane wyjściowe w natywnym języku produktu.

Agenty wspomagające podejmowanie decyzji wbudowane w przepływ pracy

Większość narzędzi SaaS zakłada, że użytkownik wie, co robić dalej. Sztuczna inteligencja to zmienia.

Teraz widzimy wbudowanych agentów, którzy mogą odczytać aktualny stan projektu, wydania lub dokumentu - i zaproponować następne działanie.

W Linearsztuczna inteligencja podsumowuje błędy i problemy, a następnie sugeruje priorytetyzację w oparciu o wagę, częstotliwość lub status blokera. To nie tylko podsumowywanie zgłoszeń - to interpretowanie pilności i popychanie zespołu do działania, przyjmując rolę pionowego agenta AI, który zasadniczo działa jako pomost między działami.

Asana AI robi coś podobnego z danymi projektu. Zauważa zablokowane zadania, źle dopasowanych właścicieli lub dryf harmonogramu - i po cichu proponuje aktualizacje w celu przywrócenia równowagi pracy.

Ten typ agenta nie generuje treści. Odczytuje sygnały wewnątrz systemu - postęp zadań, zadania, dane wejściowe - i wykonuje małe, pomocne ruchy, które zmieniają kierunek pracy.

Onboarding natywny dla sztucznej inteligencji, który dostosowuje się do użytkownika

Większość przepływów onboardingowych jest statyczna - kilka kliknięć z przewodnikiem, może lista kontrolna. Ale LLMs umożliwiają rozpoczęcie od tego, czego chce użytkownik i budowanie wokół tego.

W Coda onboarding bardziej przypomina rozmowę. Opisujesz, co próbujesz zrobić - zaplanować wyjazd zespołu, zarządzać wynikami klienta, śledzić nawyki - a sztuczna inteligencja tworzy rusztowanie przestrzeni roboczej, abyś mógł zacząć działać. Tabele, przyciski, formuły - już na miejscu.

Guidde przyjmuje inne podejście: wykorzystuje metadane produktu i sztuczną inteligencję do automatycznego generowania przewodników w aplikacji na podstawie danych wprowadzonych przez użytkownika. Mówisz, jakiego rodzaju przewodnika potrzebujesz, a on tworzy przepływ - nie ma potrzeby ręcznego przechwytywania.

To, co kiedyś było wycieczką, teraz jest startem.

Pojawiasz się z intencją. Produkt reaguje na strukturę.

Od ustrukturyzowanych danych wyjściowych po adaptacyjne wdrażanie, każdy przypadek użycia, który omówiliśmy, opiera się na infrastrukturze, która może obsługiwać język naturalny, kontekst, pamięć i dynamiczne dane wyjściowe. Niektóre z tych narzędzi działają za kulisami. Inne są osadzone bezpośrednio w stack produktów.

Przyjrzyjmy się najważniejszym platformom zasilającym obecnie SaaS natywne dla sztucznej inteligencji - tym, które pomagają tworzyć agentów, zarządzać potokami RAG, strukturyzować dane wejściowe i podłączać LLMs do rzeczywistych przepływów pracy.

1. Botpress

Botpress jest tym, po co sięgasz, gdy tworzysz agentów, którzy muszą robić więcej niż tylko odpowiadać na pytania. Został stworzony dla zespołów, które chcą mieć rzeczywistą kontrolę nad zachowaniem sztucznej inteligencji - łącząc logikę, pamięć, przepływy akcji i wielokanałowe wdrażanie w jednym miejscu.

Można go podłączyć do dowolnego backendu, przekazywać kontekst przez tury, obsługiwać wywołania API i wyzwalać rzeczywiste wyniki - wszystko z poziomu tej samej konwersacji. Jest to szczególnie przydatne w sytuacjach, w których czat musi stymulować zachowanie, a nie tylko oferować odpowiedzi. Niezależnie od tego, czy chodzi o wdrażanie użytkowników, planowanie wizyt, obsługę wewnętrznych operacji czy kierowanie wsparcia, Botpress sprawia, że jest to płynne.

Platforma obsługuje również platformy internetowe, takie jak WhatsApp i Telegramoraz niestandardowe pakiety SDK - dzięki czemu Twój agent jest tam, gdzie są już Twoi użytkownicy.

Kluczowe cechy:

• Pełna kontrola nad logiką, pamięcią i działaniami API
• Wbudowane narzędzia do testowania, analizy i wersjonowania
• Wsparcie wielokanałowe (sieć, WhatsApp, Slack, niestandardowe)
• Łatwe przekazywanie do agentów na żywo, przepływy awaryjne i niestandardowe widżety interfejsu użytkownika

Ceny:

• Plan darmowy: 0 USD/miesiąc z kredytem AI w wysokości 5 USD
• Plus89 USD/miesiąc - obejmuje przekazywanie agentów na żywo i analitykę
• Team: 495 USD/miesiąc - dodaje zarządzanie rolami, SSO, współpracę
• Enterprise: Niestandardowe ceny dla zespołów działających na dużą skalę lub wymagających zachowania zgodności z przepisami.

2. LangChain

LangChain jest szkieletem dla wielu funkcji AI, które w ogóle nie wyglądają jak czat - agentów planowania, wewnętrznych pilotów, objaśniaczy analitycznych. Jest elastyczny, modułowy i zapewnia programistom jasny sposób łączenia LLMs z narzędziami, interfejsami API i pamięcią.

Ta elastyczność wiąże się z pewnymi kompromisami. LangChain jest bardzo skoncentrowany na SDK - większość orkiestracji i debugowania odbywa się głęboko w Pythonie lub JavaScript. Firma wprowadziła narzędzie do tworzenia bez użycia kodu o nazwie LangFlow, ale jest ono wciąż na wczesnym etapie i brakuje mu polerowania lub stabilności podstawowego środowiska SDK.

Niemniej jednak, jeśli potrzebujesz pełnej kontroli nad tym, jak twój agent myśli, planuje i działa - jest to narzędzie, po które większość ludzi sięga.

Kluczowe cechy:

• Struktura agenta z obsługą korzystania z narzędzi, planowania i pamięci
• Natywne wsparcie dla funkcji OpenAI , potoków RAG, wyszukiwania wektorowego
• Modułowa konstrukcja do łączenia przepływów pracy i etapów wnioskowania
• Współpracuje z większością interfejsów API, wektorowych baz danych i programów ładujących dokumenty.

Ceny:

• LangChain OSS: Darmowe i otwarte oprogramowanie
• LangSmith (debugowanie + monitorowanie): Obecnie za darmo; ceny oparte na użytkowaniu wkrótce

3. Szyszka

Pinecone to wektorowa baza danych, która pojawia się w prawie każdym produkcyjnym systemie RAG - i nie bez powodu. Jest szybka, skalowalna i umożliwia przechowywanie i pobieranie wielowymiarowych danych przy minimalnej konfiguracji. Niezależnie od tego, czy indeksujesz zgłoszenia do pomocy technicznej, dokumenty wewnętrzne, czy wiedzę strukturalną, Pinecone ułatwia uzyskanie odpowiedniego kontekstu w przepływach pracy LLM .

Nowo wydany Pinecone Assistant sprawia, że jest to jeszcze łatwiejsze. Obsługuje chunking, osadzanie i pobieranie za kulisami, dzięki czemu zespoły mogą tworzyć agentów świadomych danych i funkcje wyszukiwania bez konieczności zarządzania infrastrukturą.

Rzadko jest to jedyna rzecz w stack - ale gdy liczy się szybkie, przefiltrowane wyszukiwanie, Pinecone jest tym, po który sięga większość zespołów. Połącz go z LangChain lub Cohere, a otrzymasz niezawodną podstawę dla każdego asystenta opartego na RAG.

Kluczowe cechy:

• Szybkie, gotowe do produkcji wyszukiwanie wektorowe
• Pinecone Assistant (2025) - złożoność wyszukiwania abstraktów
• Filtry metadanych, indeksowanie wielu dzierżawców, punktacja hybrydowa
• Zarządzana infrastruktura - nie wymaga hostingu ani dostrajania

Ceny:

• Starter: bezpłatnie do 5 mln wektorów
• Standard: Elastyczne skalowanie oparte na użytkowaniu
• Przedsiębiorstwo: Dedykowana pojemność i wsparcie

4. Spójność

Cohere zaczynał jako dostawca szybkich, wysokiej jakości osadzeń - i nadal dominuje w tej przestrzeni. Ale w ciągu ostatniego roku ewoluowała w szerszą platformę, która obsługuje generowanie z rozszerzonym wyszukiwaniem (RAG) dzięki narzędziom takim jak Rerank API i hostowanym modelom Command R.

Rerank API jest tym, co wyróżnia Cohere. Pozwala na zmianę kolejności wyników wyszukiwania w oparciu o to, jak dobrze pasują do zapytania - więc zamiast przekazywać 20 surowych fragmentów do LLM, wysyłasz 3, które mają znaczenie. Rezultat: szybsze odpowiedzi, mniejsze zużycie tokenów i ostrzejsze odpowiedzi, które wydają się celowe.

Otrzymujesz także obsługę wielu języków, świadomość długiego kontekstu i opcjonalny hostowany stack , który obsługuje osadzanie, wyszukiwanie i rerank w jednym miejscu - bez konieczności dostrajania.

Cohere błyszczy, gdy trzeba poprawić to, co widzi model - a nie zmieniać sposób, w jaki to uzasadnia. Połącz interfejs API Rerank z dobrym magazynem wektorowym, takim jak Pinecone i inteligentnym orkiestratorem, takim jak LangChain, a otrzymasz krótsze, dokładniejsze i bardziej zrozumiałe odpowiedzi.

Kluczowe cechy:

• Rerank v3.5 dla ostrzejszego, kontekstowego wyboru odpowiedzi
• Hostowany stack RAG z interfejsami API o niskim opóźnieniu
• Działa dobrze z Pinecone, LangChain i LlamaIndex

Ceny:

• Embeddings: Bezpłatnie do 100 tys. zapytań/miesiąc
• Rerank: oparty na użytkowaniu (skontaktuj się w celu wyceny)

5. LlamaIndex

LlamaIndex opiera się na konkretnym pomyśle: twoja sztuczna inteligencja jest tak dobra, jak dane, które jej dajesz. A jeśli pobierasz te dane z plików PDF, wiki, baz danych lub arkuszy kalkulacyjnych, LlamaIndex jest sposobem na przygotowanie ich do wyszukiwania - ze strukturą, metadanymi i inteligentnym routingiem.

W przeciwieństwie do Pinecone, który obsługuje wyszukiwanie wektorowe, lub Cohere, który szereguje trafność, LlamaIndex koncentruje się na potoku, który zasila model. Dzieli i indeksuje źródła, śledzi metadane dokumentów i kieruje zapytania w oparciu o strukturę i intencje - nie tylko słowa kluczowe lub osadzenia.

Jest to szczególnie przydatne dla zespołów tworzących produkty AI, które opierają się na treściach specyficznych dla domeny - instrukcje obsługi produktów, dane klientów, dzienniki inżynieryjne - gdzie kontekst ma znaczenie, a ogólne wyszukiwanie nie działa.

LlamaIndex pokrywa się z LangChain w niektórych obszarach, ale bardziej koncentruje się na przygotowaniu danych i indeksowaniu, a nie na planowaniu agentów lub korzystaniu z narzędzi.

Kluczowe cechy:

• Potoki indeksowania danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych
• Inteligentny routing zapytań i śledzenie źródła
• Działa z Pinecone, Chroma lub lokalnymi magazynami pamięci
• Najlepiej sprawdza się w przypadku agentów, którzy potrzebują wewnętrznego dostępu do danych o wysokim poziomie zaufania.

Ceny:

• Open Source: Free (MIT)

6. Vercel AI

Vercel AI SDK jest przeznaczony dla zespołów, które chcą, aby sztuczna inteligencja była częścią produktu, a nie tylko chatbotem umieszczonym w rogu. Pomaga tworzyć responsywne, podobne do czatu interfejsy wewnątrz aplikacji przy użyciu React, Svelte lub Next.js - z pełną obsługą przesyłania strumieniowego odpowiedzi, pamięci i wywoływania narzędzi zewnętrznych.

Jest on zbudowany przez ten sam zespół, który stoi za Next.js, co pokazuje, jak dobrze radzi sobie ze stanem frontendu i UX. Najnowsza wersja dodaje również obsługę MCP(Model Context Protocol) - nadchodzącego standardu strukturyzacji danych wejściowych modelu, wykorzystania narzędzi i źródeł uziemienia. Oznacza to czystsze interfejsy API, łatwiejsze dostosowywanie i lepszą kontrolę nad tym, co robi asystent.

Nie tworzysz tutaj agentów - ale jeśli już go masz, w ten sposób przekształcisz go w dopracowany produkt. SDK pasuje do każdego stack front-end, a jego wsparcie dla MCP, korzystania z narzędzi i przesyłania strumieniowego sprawia, że jest idealny dla interfejsów AI, które muszą czuć się natywnie.

Kluczowe cechy:

• Dodawanie interfejsów AI bezpośrednio do aplikacji React lub Svelte
• Streaming, historia czatu, obsługa narzędzi i uziemienie
• Obsługuje MCP dla ustrukturyzowanego, kontrolowanego zachowania modelu
• Zbudowany przez twórców Next.js - zoptymalizowany pod kątem frontendowego UX

Ceny:

• SDK o otwartym kodzie źródłowym: Darmowy
• Hosting Vercel: Oparty na wykorzystaniu (moc obliczeniowa + przepustowość)

7. Zrobić

Make jest jak taśma klejąca dla produktów SaaS - szczególnie na początku integracji sztucznej inteligencji. Jest to wizualna platforma automatyzacji, która pozwala łączyć aplikacje, uruchamiać przepływy pracy, a nawet podłączać modele AI bez pisania dużej ilości kodu.

Naprawdę wyróżnia się w zapewnianiu zespołom produktowym możliwości prototypowania zachowań AI bez konieczności posiadania kompletnego backendu lub warstwy orkiestracji. Potrzebujesz uruchomić pomoc techniczną, gdy użytkownik przekaże negatywną opinię na czacie? Użyj Make. Chcesz podsumować tę wiadomość za pomocą OpenAI i zarejestrować ją w Hubspot CRM? Również użyj Make.

Nie został on stworzony z myślą o złożonych agentach planowania lub dogłębnym wykorzystaniu narzędzi, ale do zadań, w których wystarczy połączyć A z B do C, jest szybki, elastyczny i przyjazny. Jest to szczególnie przydatne, gdy twój produkt nie jest oparty na sztucznej inteligencji, ale chcesz osadzić trochę inteligencji za kulisami.

Kluczowe cechy:

• Wizualny kreator z setkami gotowych integracji aplikacji
• Łatwe wyzwalanie akcji z danych wejściowych AI (np. podsumowania GPT → e-mail/wysyłka/CRM)
• Wbudowany moduł OpenAI oraz obsługa HTTP i webhook
• Świetnie nadaje się do operacji zespołowych, pętli sprzężenia zwrotnego i lekkiej automatyzacji.
  
  

Ceny:

• Darmowa: 1000 operacji/miesiąc, 2 aktywne scenariusze
• Core: 9 USD/miesiąc - dla małych zespołów i lekkiego użytkowania
• Pro: 16 USD/miesiąc - dodaje więcej operacji, harmonogramów i obsługę błędów
• Enterprise: Niestandardowe - dla zespołów obsługujących przepływy o znaczeniu krytycznym

1. Uczyń sztuczną inteligencję częścią produktu, a nie tylko dodatkiem

Sztuczna inteligencja powinna wspierać podstawowe doświadczenie, a nie siedzieć na uboczu. Jeśli wydaje się, że jest to odłączona funkcja - jak okno czatu unoszące się w rogu - nie będzie używana.

Zamiast tego zintegruj sztuczną inteligencję z przepływami pracy, na których ludzie już polegają. W Linear sztuczna inteligencja wspiera śledzenie spraw i ustalanie priorytetów. W Coda buduje tabele i logikę wokół celów użytkownika. Te funkcje nie wydają się oddzielne - są częścią tego, jak działa produkt.

Zacznij od zidentyfikowania miejsc, w których użytkownicy utknęli lub w których praca zwalnia. Użyj sztucznej inteligencji, aby złagodzić te momenty, a nie tylko zaimponować.

2. Buduj wokół intencji, a nie tylko danych wejściowych

LLMs działają najlepiej, gdy rozumieją, dlaczego ktoś coś robi - a nie tylko to, co wpisał. Oznacza to, że produkt powinien wcześnie uchwycić intencje użytkownika i zaprojektować przepływy wokół nich.

To właśnie sprawia, że narzędzia takie jak Notion AI czy Duolingo Max są przydatne. Nie tylko reagują - kształtują swoje odpowiedzi w oparciu o kontekst i cele. Działa to tylko wtedy, gdy struktura UX prowadzi i uczy się na podstawie intencji użytkownika, a nie tylko jego słów.

Zapytaj: Co użytkownik chce osiągnąć? Następnie na tej podstawie zbuduj odpowiedź.

3. Zapewnienie użytkownikom widoczności i kontroli

Sztuczna inteligencja powinna wspierać decyzje, a nie podejmować je w czarnej skrzynce. Użytkownicy powinni rozumieć, co robi model, skąd czerpie informacje i jak dostosować jego zachowanie.

Dobre interfejsy AI wyjaśniają, dlaczego coś zasugerowały. Pozwalają użytkownikom ponawiać próby, edytować lub badać alternatywy. Pomaga to użytkownikom budować zaufanie i zapobiega nadmiernemu poleganiu na automatyzacji.

Eksponuj źródła danych, pokazuj logikę podpowiedzi, gdy ma to sens, i zawsze zostawiaj miejsce na ręczne zmiany.

4. Przygotuj się na przypadki skrajne i awarie

LLMs nie zawsze zachowują się w oczekiwany sposób. Mogą pomijać kontekst, generować niejasne wyniki lub błędnie interpretować instrukcje. Twój produkt powinien być na to gotowy.

Dodaj barierki ochronne. Używaj wyników zaufania do kierowania niepewnych odpowiedzi. Zezwalaj na łagodne powroty do innych dużych modeli językowych lub wsparcia ludzkiego. A co najważniejsze, śledź interakcje użytkowników ze sztuczną inteligencją, aby dowiedzieć się, gdzie jest ona pomocna, a gdzie wymaga pracy.

Sztuczna inteligencja powinna ulepszać produkt, a nie czynić go nieprzewidywalnym.

5. Zacznij od jednego silnego przypadku użycia i stopniowo go rozwijaj

Nie trzeba od razu tworzyć całego produktu opartego na sztucznej inteligencji. Zespoły odnoszące największe sukcesy zaczynają od małych rzeczy - jednej funkcji, jednego przepływu pracy - i ulepszają je, aż użytkownicy będą na nich polegać każdego dnia.

Może to być onboarding, wyszukiwanie dokumentów, podsumowania analityczne lub automatyzacja zadań. Skoncentruj się na jednym obszarze, w którym sztuczna inteligencja może zmniejszyć tarcia lub zwiększyć szybkość, i spraw, by działała dobrze przed skalowaniem.

Silne, niezawodne funkcje budują zaufanie. Gdy użytkownicy polegają na nich, rozszerzenie na inne przypadki użycia staje się znacznie łatwiejsze.