Paano Binubuo ng Mga Kumpanya ang Mga Produkto ng AI SaaS

Structured output generation sa loob ng mga totoong UI

Ang ilan sa mga pinaka-maimpluwensyang feature ng AI ay hindi bumubuo ng content — bumubuo sila ng istraktura na maaari mong buuin.

Ang Excalidraw AI ay isang perpektong halimbawa. Inilalarawan mo ang daloy na gusto mo — “nagsa-sign up ang isang user, nagve-verify ng email, at pinindot ang dashboard” — at isinusulat ng AI ang Mermaid.js code upang tumugma. Lumilitaw kaagad ang diagram, ganap na nae-edit sa loob ng app. Hindi ka nagsisimula sa simula — nakakakuha ka ng matalino, nakabalangkas na base na akma sa use case.

Ito ay hindi isang static na graphic. Ito ay code na iniisip, naging isang visual na daloy ng trabaho na maaari mong manipulahin.

Sinasaliksik din ito ng iba pang mga tool — tulad ng Uizard, na ginagawang mga layout ng UI ang mga prompt, at Retool, kung saan kino-configure ng AI ang mga frontend at backend na query batay sa mga layunin ng user.

Sa lahat ng mga kasong ito, ang LLM ay hindi lamang tumutulong sa gumagamit na gumalaw nang mas mabilis — ito ay gumagawa ng mga output sa katutubong wika ng produkto .

Mga ahente ng suporta sa desisyon na binuo sa daloy ng trabaho

Ipinapalagay ng karamihan sa mga tool ng SaaS na alam ng user kung ano ang susunod na gagawin. Binabago iyon ng AI.

Ngayon, nakakakita kami ng mga naka-embed na ahente na makakabasa ng kasalukuyang estado ng isang proyekto, isyu, o dokumento — at magmungkahi ng susunod na aksyon .

Sa Linear , ang AI ay nagbubuod ng mga bug at isyu, pagkatapos ay nagmumungkahi ng priyoridad batay sa kalubhaan, dalas, o katayuan ng blocker. Hindi lang ito nagbubuod ng mga tiket — binibigyang-kahulugan nito ang pagkaapurahan at pag-udyok sa koponan patungo sa pagkilos sa isang papel ng isang patayong ahente ng AI na mahalagang gumaganap bilang isang tulay sa pagitan ng mga departamento.

Asana AI ay gumagawa ng katulad na bagay sa data ng proyekto. Nakikita nito ang mga stuck na gawain, hindi pagkakatugma ng mga may-ari, o iskedyul ng drift — at tahimik na nagmumungkahi ng mga update upang muling balansehin ang trabaho.

Ang ganitong uri ng ahente ay hindi bumubuo ng nilalaman. Nagbabasa ito ng mga senyales sa loob ng system—progreso ng gawain, mga takdang-aralin, mga input—at gumagawa ng maliliit, nakakatulong na mga galaw na nagbabago sa direksyon ng trabaho.

AI-native onboarding na umaangkop sa user

Karamihan sa mga daloy ng onboarding ay static — ilang may gabay na pag-click, maaaring isang checklist. Pero LLMs ginagawang posible na magsimula sa kung ano ang gusto ng user at bumuo sa paligid nito.

Sa Coda, ang onboarding ay parang isang pag-uusap . Inilalarawan mo kung ano ang sinusubukan mong gawin — magplano ng isang team sa labas ng site, pamahalaan ang mga maihahatid ng kliyente, subaybayan ang mga gawi — at ang AI ay bubuo ng isang workspace scaffold para mapatuloy ka. Mga talahanayan, mga pindutan, mga formula — nasa lugar na.

Gumagamit ang Guidde ng ibang diskarte: gumagamit ito ng metadata ng produkto at AI para awtomatikong bumuo ng mga in-app na walkthrough batay sa iyong input. Sasabihin mo kung anong uri ng gabay ang kailangan mo, at lumilikha ito ng daloy — hindi kailangan ng manu-manong pagkuha.

Ang dating tour ay head start na.

Nagpapakita ka nang may layunin. Ang produkto ay tumutugon sa istraktura.

Mula sa structured na output hanggang sa adaptive na onboarding, ang bawat use case na nasasakupan namin ay umaasa sa imprastraktura na kayang humawak ng natural na wika, konteksto, memorya, at mga dynamic na output . Ang ilan sa mga tool na ito ay gumagana sa likod ng mga eksena. Ang iba ay direktang naka-embed sa produkto stack .

Tingnan natin ang pinakamahahalagang platform na nagpapagana sa AI-native na SaaS ngayon — ang mga tumutulong sa iyong bumuo ng mga ahente, pamahalaan ang mga pipeline ng RAG , structure input, at plug LLMs sa mga totoong daloy ng trabaho.

1. Botpress

Botpress ay ang inaabot mo kapag nagtatayo ka ng mga ahente na kailangang gumawa ng higit pa sa pagsagot sa mga tanong. Ginawa ito para sa mga team na gustong magkaroon ng tunay na kontrol sa kung paano kumikilos ang AI — pinagsasama-sama ang lohika, memorya, daloy ng pagkilos, at multichannel deployment sa isang lugar.

Maaari mo itong ikonekta sa anumang backend, ipasa ang konteksto sa mga pagliko, pangasiwaan ang mga tawag sa API, at i-trigger ang mga tunay na resulta — lahat mula sa loob ng parehong pag-uusap. Ito ay lalong malakas sa mga sitwasyon kung saan ang chat ay kailangang humimok ng pag-uugali, hindi lamang nag-aalok ng mga tugon. Maging ito man ay mga gumagamit ng onboarding, pag-iskedyul ng mga pagbisita, pangangasiwa sa mga panloob na ops, o suporta sa pagruruta, Botpress ginagawa itong walang putol.

Sinusuportahan din ng platform ang web, mga platform tulad ng WhatsApp at Telegram , at mga custom na SDK sa labas ng kahon — kaya napupunta ang iyong ahente kung nasaan na ang iyong mga user.

Pangunahing tampok:

• Buong kontrol sa lohika, memorya, at mga pagkilos ng API
• Mga built-in na tool para sa pagsubok, analytics, at bersyon
• Multichannel na suporta (web, WhatsApp , Slack , custom)
• Madaling handoff sa mga live na ahente, fallback flow, at custom na UI widgets

Pagpepresyo:

• Libreng Plano : $0/buwan na may kasamang $5 AI credit
• Plus : $89/buwan — kasama ang live na handoff ng ahente at analytics
• Koponan : $495/buwan — nagdaragdag ng pamamahala sa tungkulin, SSO, pakikipagtulungan
• Enterprise : Custom na pagpepresyo para sa mga high-scale o compliance-heavy teams

2. LangChain

Ang LangChain ay ang backbone para sa maraming mga tampok ng AI na hindi mukhang chat - mga ahente sa pagpaplano, panloob na copilot, mga nagpapaliwanag ng analytics, kung ano ang pangalan mo. Ito ay flexible, modular at nagbibigay sa mga developer ng malinaw na paraan para kumonekta LLMs sa mga tool, API, at memory.

Ang kakayahang umangkop na iyon ay may ilang mga tradeoff. Ang LangChain ay napaka SDK-centric — karamihan sa orkestrasyon at pag-debug ay nangyayari nang malalim sa Python o JavaScript. Nagpakilala sila ng no-code builder na tinatawag na LangFlow, ngunit maaga pa rin ito at kulang sa polish o katatagan ng pangunahing karanasan sa SDK.

Gayunpaman, kung kailangan mo ng ganap na kontrol sa kung paano mag-isip, magpaplano, at kumilos ang iyong ahente — ito ang tool na inaabot ng karamihan ng mga tao.

Pangunahing tampok:

• Balangkas ng ahente na may suporta para sa paggamit ng tool, pagpaplano, at memorya
• Katutubong suporta para sa OpenAI function, RAG pipelines, vector search
• Modular na disenyo para sa pag-chain ng mga daloy ng trabaho at mga hakbang sa pangangatwiran
• Gumagana sa karamihan ng mga API, vector DB, at mga loader ng dokumento

Pagpepresyo:

• LangChain OSS : Libre at open source
• LangSmith (debugging + monitoring): Kasalukuyang libre; paparating na ang presyong nakabatay sa paggamit

3. Pinecone

Ang Pinecone ay ang vector database na lumalabas sa halos bawat production RAG system — at sa magandang dahilan. Ito ay mabilis, nasusukat, at hinahayaan kang mag-imbak at kumuha ng high-dimensional na data na may kaunting setup. Nag-i-index ka man ng mga ticket ng suporta, panloob na doc, o structured na kaalaman, pinapadali ng Pinecone na makuha ang nauugnay na konteksto sa iyong LLM mga daloy ng trabaho.

Ang bagong release na Pinecone Assistant ay ginagawang mas madali ito. Pinangangasiwaan nito ang chunking, embedding, at retrieval behind the scenes para makabuo ang mga team ng data-aware na ahente at mga feature sa paghahanap nang hindi kinakailangang pamahalaan ang imprastraktura.

Ito ay bihirang ang tanging bagay sa iyong stack — ngunit kapag mahalaga ang mabilis, na-filter na pagkuha, ang Pinecone ang inaabot ng karamihan ng mga koponan. Ikonekta ito sa LangChain o Cohere, at mayroon kang maaasahang pundasyon para sa sinumang katulong na nakabase sa RAG.

Pangunahing tampok:

• Mabilis, handa sa produksyon na paghahanap ng vector
• Pinecone Assistant (2025) abstracts retrieval complexity
• Mga filter ng metadata, multi-tenant indexing, hybrid scoring
• Managed infra — walang hosting o tuning na kailangan

Pagpepresyo:

• Starter : Magbakante ng hanggang 5M vectors
• Pamantayan : Batay sa paggamit, elastic scaling
• Enterprise : Nakatuon na kapasidad at suporta

4. Magkaisa

Nagsimula ang Cohere bilang go-to para sa mabilis, mataas na kalidad na mga pag-embed — at nangingibabaw pa rin ito sa espasyong iyon. Ngunit sa nakalipas na taon, naging mas malawak itong platform na nagpapagana ng retrieval-augmented generation (RAG) salamat sa mga tool tulad ng Rerank API nito at mga naka-host na modelo ng Command R.

Ang Rerank API ay kung saan namumukod-tangi ang Cohere. Hinahayaan ka nitong muling ayusin ang mga resulta ng paghahanap batay sa kung gaano kahusay ang pagtutugma ng mga ito sa isang query — kaya sa halip na magpasa ng 20 hilaw na tipak sa iyong LLM , magpadala ka ng 3 na bagay. Ang resulta: mas mabilis na mga tugon, mas mababang paggamit ng token, at mas matalas na sagot na parang sinadya.

Makakakuha ka rin ng suporta sa maraming wika, kamalayan sa mahabang konteksto, at isang opsyonal na naka-host stack na humahawak ng mga pag-embed, paghahanap, at pag-rerank sa isang lugar — hindi kailangan ng fine-tuning.

Nagniningning ang Cohere kapag kailangan mong pagbutihin ang nakikita ng iyong modelo — hindi baguhin kung paano ito nangangatuwiran. Ipares ang Rerank API nito sa isang magandang vector store tulad ng Pinecone at isang matalinong orkestra tulad ng LangChain, at makakakuha ka ng mas maikli, mas tumpak, at mas maipaliwanag na mga sagot.

Pangunahing tampok:

• I-ranggo muli ang v3.5 para sa pagpili ng sagot na mas matalas at alam sa konteksto
• Na-host ang RAG stack na may mga low-latency na API
• Gumagana nang maayos sa Pinecone, LangChain, at LlamaIndex

Pagpepresyo:

• Mga Pag-embed : Libreng hanggang 100k query/buwan
• Rerank : Batay sa paggamit (contact para sa pagpepresyo)

5. LlamaIndex

Ang LlamaIndex ay binuo sa paligid ng isang partikular na ideya: ang iyong AI ay kasinghusay lamang ng data na ibibigay mo dito . At kung kinukuha mo ang data na iyon mula sa mga PDF, wiki, database, o spreadsheet, ang LlamaIndex ay kung paano mo ito ihahanda para sa pagkuha — na may istraktura, metadata, at matalinong pagruruta.

Hindi tulad ng Pinecone, na humahawak ng vector search, o Cohere, na nagre-rank ng kaugnayan, nakatuon ang LlamaIndex sa pipeline na nagpapakain sa modelo . Binubuo at ini-index nito ang iyong mga mapagkukunan, sinusubaybayan ang metadata ng dokumento, at nagruruta ng mga query batay sa istraktura at layunin — hindi lamang mga keyword o pag-embed.

Lalo itong kapaki-pakinabang para sa mga team na bumubuo ng mga produkto ng AI na umaasa sa content na partikular sa domain — mga manwal ng produkto, data ng customer, mga log ng engineering — kung saan ang konteksto ay mahalaga at ang generic retrieval ay nasira.

Nag-o-overlap ang LlamaIndex sa LangChain sa ilang lugar, ngunit mas nakatuon ito sa paghahanda at pag-index ng data , hindi pagpaplano ng ahente o paggamit ng tool.

Pangunahing tampok:

• Pag-index ng mga pipeline para sa structured at unstructured na data
• Smart query routing at source tracking
• Gumagana sa Pinecone, Chroma, o mga lokal na tindahan ng memorya
• Pinakamahusay na mga pares sa mga ahente na nangangailangan ng mataas na pinagkakatiwalaang pag-access sa panloob na data

Pagpepresyo:

• Open Source : Libre (MIT)

6. Vercel AI

Ang Vercel AI SDK ay para sa mga team na gustong madama na bahagi ng produkto ang AI — hindi lang isang chatbot ang nahulog sa sulok. Tinutulungan ka nitong bumuo ng mga tumutugon, tulad ng chat na mga interface sa loob ng iyong app gamit ang React, Svelte, o Next.js — na may ganap na suporta para sa streaming na mga tugon, memorya, at mga external na tool sa pagtawag.

Ito ay binuo ng parehong team sa likod ng Next.js, na nagpapakita kung gaano kahusay nito pinangangasiwaan ang frontend state at UX. Ang pinakabagong bersyon ay nagdaragdag din ng suporta para sa MCP ( Model Context Protocol ) — isang paparating na pamantayan para sa pagsasaayos ng mga input ng modelo, paggamit ng tool, at pinagmumulan ng saligan. Nangangahulugan iyon ng mga mas malinis na API, mas madaling pag-customize, at mas mahusay na kontrol sa kung ano ang ginagawa ng iyong assistant.

Hindi ka nagtatayo ng mga ahente dito — ngunit kung mayroon ka na, ito ay kung paano mo ito gagawing isang pinakintab na karanasan sa produkto. Ang SDK ay maayos na umaangkop sa anumang front-end stack , at ang suporta nito para sa MCP, paggamit ng tool, at streaming ay ginagawa itong perpekto para sa mga interface ng AI na kailangang makaramdam ng katutubo.

Pangunahing tampok:

• Direktang magdagdag ng mga interface ng AI sa React o Svelte na apps
• Streaming, chat history, tool support, at grounding
• Sinusuportahan ang MCP para sa structured, nakokontrol na gawi ng modelo
• Binuo ng mga tagalikha ng Next.js — na-optimize para sa frontend UX

Pagpepresyo:

• Open source SDK : Libre
• Vercel hosting : Batay sa paggamit (compute + bandwidth)

7. Gumawa

Ang Make ay parang duct tape para sa mga produkto ng SaaS — lalo na sa mga unang araw ng pagsasama ng AI. Isa itong visual automation platform na nagbibigay-daan sa iyong pagsama-samahin ang mga app, mag-trigger ng mga workflow, at kahit na mag-plug sa mga AI model nang hindi nagsusulat ng maraming code.

Talagang napakahusay nito sa pagbibigay sa mga pangkat ng produkto ng kakayahang mag-prototype ng gawi ng AI nang hindi nangangailangan ng kumpletong backend o layer ng orkestrasyon . Kailangang mag-trigger ng follow-up ng suporta kapag ang isang user ay nagbibigay ng negatibong feedback sa isang chat? Gamitin ang Make. Gustong ibuod ang mensaheng iyon sa OpenAI at i-log ito sa iyong Hubspot CRM ? Gayundin, gamitin ang Make.

Hindi ito ginawa para sa mga kumplikadong ahente sa pagpaplano o malalim na paggamit ng tool, ngunit para sa mga gawain kung saan kailangan mo lang ikonekta ang A sa B sa C, ito ay mabilis, nababaluktot, at palakaibigan. Ito ay lalong kapaki-pakinabang kapag ang iyong produkto ay hindi AI-first ngunit gusto mong mag-embed ng ilang katalinuhan sa likod ng mga eksena.

Pangunahing tampok:

• Visual builder na may daan-daang prebuilt app integration
• Madaling mag-trigger ng mga aksyon mula sa mga input ng AI (hal GPT mga buod → email/ipadala/CRM)
• Naka-built-in OpenAI module, kasama ang HTTP at webhook suporta
• Mahusay para sa team ops, feedback loops, at lightweight automation
  
  

Pagpepresyo:

• Libre: 1,000 ops/buwan, 2 aktibong sitwasyon
• Core: $9/buwan — para sa maliliit na team at magaan na paggamit
• Pro: $16/buwan — nagdaragdag ng higit pang mga ops, pag-iiskedyul, at paghawak ng error
• Enterprise: Custom — para sa mga team na nagpapatakbo ng mga mission-critical na daloy

1. Gawing bahagi ng produkto ang AI, hindi lang isang add-on

Dapat suportahan ng AI ang iyong pangunahing karanasan, hindi umupo sa gilid. Kung ito ay parang isang nakadiskonektang feature — tulad ng isang chat window na lumulutang sa sulok — hindi ito masasanay.

Sa halip, isama ang AI sa mga workflow na umaasa na sa mga tao. Sa Linear , sinusuportahan ng AI ang pagsubaybay sa isyu at pag-prioritize. Sa Coda, bumubuo ito ng mga talahanayan at lohika sa paligid ng mga layunin ng gumagamit. Ang mga feature na ito ay hindi nararamdamang hiwalay — bahagi sila ng kung paano gumagana ang produkto.

Magsimula sa pamamagitan ng pagtukoy kung saan natigil ang mga user o kung saan bumagal ang trabaho. Gumamit ng AI para pakinisin ang mga sandaling iyon, hindi para lang mapabilib.

2. Bumuo sa paligid ng layunin, hindi lamang input

LLMs pinakamahusay na gumagana kapag nauunawaan nila kung bakit ginagawa ng isang tao ang isang bagay — hindi lang kung ano ang na-type nila. Nangangahulugan iyon na dapat maagang makuha ng iyong produkto ang layunin ng user at dumadaloy ang disenyo sa paligid nito.

Ito ay kung ano ang gumagawa ng mga tool tulad ng Notion Pakiramdam ng AI o Duolingo Max ay kapaki-pakinabang. Hindi lang sila tumutugon — hinuhubog nila ang kanilang mga tugon batay sa konteksto at mga layunin. Gumagana lang iyon kung gagawin mo ang iyong UX upang gabayan at matuto mula sa layunin ng user, hindi lang sa kanilang mga salita.

Itanong: Ano ang sinusubukang gawin ng gumagamit? Pagkatapos, bumuo mula doon.

3. Bigyan ang mga user ng visibility at kontrol

Dapat suportahan ng AI ang mga desisyon, hindi gawin ang mga ito sa isang itim na kahon. Dapat maunawaan ng mga user kung ano ang ginagawa ng modelo, kung saan nito nakuha ang impormasyon nito, at kung paano ayusin ang pag-uugali nito.

Ipinapaliwanag ng magagandang interface ng AI kung bakit nagmungkahi sila ng isang bagay. Hinahayaan nila ang mga user na subukang muli, mag-edit, o mag-explore ng mga alternatibo. Nakakatulong ito sa mga user na bumuo ng kumpiyansa at maiwasan ang labis na pag-asa sa automation.

Ilantad ang mga pinagmumulan ng data, ipakita ang agarang lohika kapag ito ay makatuwiran, at palaging mag-iwan ng puwang para sa mga manu-manong pag-override.

4. Maghanda para sa mga gilid na kaso at kabiguan

LLMs hindi palaging kikilos sa paraang inaasahan mo. Maaari silang makaligtaan ng konteksto, makagawa ng hindi malinaw na mga output, o maling kahulugan ng mga tagubilin. Ang iyong produkto ay dapat na handa para diyan.

Magdagdag ng mga guardrail. Gumamit ng mga marka ng kumpiyansa upang iruta ang mga hindi tiyak na tugon. Payagan ang mga magagandang fallback sa iba pang malalaking modelo ng wika o suporta ng tao. At higit sa lahat, subaybayan kung paano nakikipag-ugnayan ang mga user sa AI para matutunan mo kung saan ito nakakatulong — at kung saan ito nangangailangan ng trabaho.

Dapat pagbutihin ng AI ang iyong produkto, hindi gawin itong hindi mahuhulaan.

5. Magsimula sa isang malakas na kaso ng paggamit at palawakin nang paunti-unti

Hindi mo kailangang gawing AI-driven ang iyong buong produkto mula sa unang araw. Ang pinakamatagumpay na team ay nagsisimula sa maliit — isang feature, isang workflow — at pahusayin ito hanggang umasa ang mga user dito araw-araw.

Maaaring iyon ay onboarding, paghahanap ng dokumento, mga buod ng analytics, o automation ng gawain. Tumutok sa isang lugar kung saan maaaring bawasan ng AI ang friction o pataasin ang bilis, at gawin itong gumana nang maayos bago palakihin.

Ang matibay at maaasahang mga feature ay bumubuo ng tiwala. Kapag umasa na sa kanila ang iyong mga user, magiging mas madali ang pagpapalawak sa iba pang mga kaso ng paggamit.