KansoStack.
Core Capabilities

Архитектура, которая выдерживает масштаб.

Мы проектируем отказоустойчивые системы, внедряем автономных ИИ-агентов и строим высоконагруженные Data-заводы. Только кастомный код.

PythonBACKEND / DATA
FastAPIAPI LAYER
Next.jsFRONTEND
LLMAI MODELS
01 // AI & LLM INTEGRATION

Автономные AI-системы
под ваши процессы.

Мы не подключаем базовых чат-ботов на конструкторах. Мы проектируем изолированные интеллектуальные системы на кастомном Python, которые бесшовно работают с вашими базами данных, CRM и внутренними регламентами.

70%
Снижение нагрузки
24/7
Закрытие сделок
< 1 сек
Время ответа RAG
100%
Кастомный код

Как мыслит AI-агент

Архитектура строится вокруг LLM, обернутой в наш защищенный Python-фреймворк. Нейросеть не просто пишет текст — она вызывает функции (Function Calling) вашей CRM.

  • 1. Квалификация лида по BANT
  • 2. Поиск ответов в базе (RAG)
  • 3. Авто-создание сделки
// TELEGRAM / WHATSAPP
"Сколько стоит внедрение?"
// PYTHON CORE + LLM
> function_call:
check_pricing(service="AI")
// AMO CRM / B2B SYSTEM
Сделка создана
// ФЛАГМАНСКИЙ КЕЙС

AI-менеджер для WhatsApp

Задача: полностью автоматизировать первую линию продаж для B2B-платформы через WhatsApp. Был написан автономный агент на Python, который анализирует переписку, отрабатывает возражения по методичкам компании и переводит теплых клиентов в статус успешной сделки в CRM.

-70%
Нагрузка на отдел
+45%
Конверсия в ответ

«KansoStack сделали систему, которая не просто отвечает по шаблону, а анализирует контекст диалога. Клиенты даже не понимают, что общаются с нейросетью.»

Коммерческий директор
B2B Платформа

Готовы автоматизировать продажи?

Проведем аудит ваших процессов и составим архитектуру AI-агента.

02 // MULTI-AGENT SWARM

Мультиагентные рабочие
группы в Telegram.

Мы переносим целые отделы в ваш рабочий мессенджер. Создаем экосистемы на кастомном Python, где несколько AI-агентов (Аналитик, Проджект, Копирайтер) общаются между собой в едином Telegram-чате.

Zero
Новых интерфейсов
Native
Telegram API
N+
Связанных ролей
100%
Единый контекст

Как работает AI Swarm

Вам не нужно регистрировать сотрудников в новых SaaS-системах. Вы ставите задачу в привычном корпоративном чате, а агенты сами распределяют работу.

  • 1
    Постановка: Менеджер тегает AI-Проджекта.
  • 2
    Декомпозиция: Проджект вызывает AI-Аналитика.
  • 3
    Синтез: AI-Редактор собирает итоговый файл в чат.
W
Рабочая группа
3 участников, 2 AI-агента
@ai_project Соберите для блога аналитику по рынку китайских гибридов за 2026 год.
🤖
AI Project Manager
Принято. Беру в работу.

@ai_analyst, выгрузи данные по продажам аккумуляторов.
📊
AI Data Analyst
Запускаю скрипты парсинга...
// ФЛАГМАНСКИЙ КЕЙС

Автоматизация Контент-отдела

Задача: ускорить производство технических материалов для B2B-компании. Мы написали скрипт на Python, который объединил 3 LLM-модели в один рабочий чат Telegram. Теперь цикл от идеи до готового черновика занимает 4 минуты.

x10
Скорость ресерча
100%
Работа в Telegram

«Мы отказались от десятка платных подписок. KansoStack собрали нам собственную команду ИИ-агентов, которая живет в нашем Telegram. Они переписываются друг с другом, спорят и выдают идеальный результат.»

Операционный директор
Маркетинговое агентство

Соберем вашу AI-команду?

Расскажите, какой отдел нужно автоматизировать, и мы спроектируем логику.

03 // FULLSTACK ENGINEERING

Высоконагруженные
веб-платформы.

Разрабатываем кастомные B2B-сервисы, агрегаторы и SaaS-решения под ключ. Никаких медленных монолитов. Только современные бэкенды на Python и реактивные фронтенды с серверным рендерингом (SSR).

99.9%
Uptime платформ
~50ms
API Response Time
100
Google Lighthouse SEO
Scale
Готовность к нагрузкам

Эталонный технологический стек

Client Layer

Frontend (Next.js)

Используем React и Next.js. За счет серверного рендеринга страницы отдаются пользователю мгновенно.

ReactTailwind CSSTypeScript
Logic Layer

Backend (FastAPI)

Асинхронный Python. Микросервисная архитектура, способная обрабатывать тысячи запросов в секунду.

Python 3.12PydanticREST API
Data Layer

Databases

Проектируем надежные реляционные схемы. Интегрируем In-memory кэширование для моментальной отдачи данных.

PostgreSQLRedisCelery
// ФЛАГМАНСКИЙ КЕЙС

Разработка SaaS Платформы

Задача: спроектировать с нуля социальный агрегатор с элементами маркетплейса. Был написан надежный бэкенд на FastAPI с авторизацией, сложной системой ролей и личными кабинетами.

Zero
Технического долга
3.5 мес
От идеи до MVP

«KansoStack заложили такую архитектуру, что система летает даже при сложных фильтрациях данных. Идеальный баланс технологий.»

Product Owner
Travel & Community стартап

Обсудим архитектуру?

Расскажите о задаче, и мы предложим оптимальный стек.

DATA PIPELINES • PROGRAMMATIC SEO • WEB SCRAPING •
04 // DATA FACTORIES & PSEO

Монополизация поисковой выдачи.

Мы строим автоматизированные контент-заводы на чистом кастомном Python. Наши системы собирают терабайты данных конкурентов и генерируют десятки тысяч посадочных страниц.

1.5M+
Страниц в сутки
10k+
Страниц за спринт
99.9%
Обход Cloudflare
0%
Ручной работы

Архитектура конвейера

STEP 1: EXTRACTION

Хардкорный парсинг

Пишем кастомные скрипты на Playwright и Selenium. Имитируем поведение человека, обходим защиты и извлекаем закрытые данные.

await page.goto(target_url)
await bypass_cloudflare()
STEP 2: ENRICHMENT

AI-Обогащение

Сырые данные пропускаются через LLM. Нейросети структурируют JSON, пишут уникальные SEO-тексты, мета-теги и формируют микроразметку.

clean_data = llm.enrich(raw_json)
build_schema(clean_data)
STEP 3: DEPLOYMENT

Массовый деплой

Разворачиваем фабрику на Next.js. Автоматически генерируем тысячи посадочных страниц с серверной отрисовкой (SSR) для мгновенной индексации.

npm run build && next start
✓ 24,500 pages generated
// ФЛАГМАНСКИЙ КЕЙС

Ядро для Travel-агрегатора

Задача: спроектировать систему агрегации авиабилетов и отелей для нового туристического портала. Были написаны Python-демоны, ежедневно обходящие 50+ источников.

x4.5
Рост органики
50k+
Узлов в базе

«KansoStack спроектировали нам автономную машину по переработке данных, которая сама собирает контент и выкладывает его в сеть.»

Технический директор
Travel Платформа

Нужен трафик из поиска?

Рассчитаем архитектуру вашей PSEO-фабрики за 2 часа.

05 // ENTERPRISE CONTENT PIPELINES

Кастомные фабрики
производства контента.

Забудьте про ломающиеся связки в Zapier и Make. Мы проектируем независимые конвейеры на чистом Python, которые мониторят инфополе, пишут материалы в вашем Tone of Voice и дистрибутируют их по всем каналам без абонентских плат за SaaS-сервисы.

Zero
Подписок на конструкторы
∞
Масштабируемость
-80%
Расходы на редакцию
100%
Защита Tone of Voice

Архитектура Enterprise-конвейера

Phase 1: Ingestion

Мониторинг

  • RSS & News API
  • Парсинг конкурентов
  • Тренды соцсетей
> raw_data = ingest_sources()
Phase 2: LLM Engine

AI Синтез & Форматирование

Нейросеть фильтрует инфошум, сверяется с базой знаний вашего бренда (RAG) и генерирует контент в строгом Tone of Voice.

> content = llm.generate(raw_data, style="brand_voice")
Phase 3: Distribution

Мультиканальный постинг

  • → Telegram API
  • → Corporate Blog (WordPress/Next)
  • → Email рассылки
> publish_all(content)
// ФЛАГМАНСКИЙ КЕЙС

Медиа-ядро для IT-компании

Задача: организовать выпуск ежедневных технических дайджестов и постов в корпоративные соцсети без расширения штата редакторов. Мы спроектировали закрытый Python-контур, который собирает новости с 20 зарубежных порталов, переводит, адаптирует под стиль компании и ставит в отложенную публикацию.

5 → 1
Оптимизация штата
30+
Публикаций в сутки

«Раньше мы платили огромные деньги за связки в Make.com, которые отваливались при изменении любого API. KansoStack написали нам собственное ядро. Оно работает автономно, предсказуемо и полностью принадлежит нам.»

Chief Marketing Officer
Enterprise B2B SaaS

Устали от ограничений конструкторов?

Проектируем независимые медиа-фабрики под ключ.

06 // SMART AGGREGATORS & SOCIAL

Платформы и Агрегаторы
нового поколения.

Обычные каталоги ссылок больше не работают. Мы проектируем гибридные экосистемы, которые объединяют агрегацию Big Data, пользовательский контент (UGC) и бесшовную интеграцию Telegram Mini Apps. От масштабных Travel-порталов до B2B-маркетплейсов.

Big Data
Сбор миллионов узлов
UGC
Социальные механики
TMA
Telegram Mini Apps
AI Core
Умные рекомендации

Трехмерная архитектура платформы

Ядро Агрегации

Асинхронные Python-демоны, которые в реальном времени связывают десятки внешних API, парсят разрозненные данные (билеты, товары, компании) и нормализуют их в единую высокоскоростную базу.

TECH: FASTAPI / POSTGRESQL / CELERY

Социальные механики

Сложная система ролей, профилей и комьюнити. Пользователи генерируют собственный контент (UGC), сохраняют подборки, взаимодействуют друг с другом, повышая Retention платформы до максимума.

TECH: NEXT.JS / WEBSOCKETS / REDIS

Web & Telegram Apps

Полномасштабный веб-сайт дополняется бесшовным Telegram Mini App. Пользователь авторизуется в 1 клик через мессенджер и получает полный функционал огромного портала прямо внутри Telegram.

TECH: TELEGRAM API / REACT / SSR
// ФЛАГМАНСКИЙ КЕЙС

Travel-Платформа & Social App

Задача: разработать экосистему, объединяющую поиск авиабилетов с социальным комьюнити путешественников. Был написан тяжелый бэкенд для агрегации предложений, внедрена AI-генерация уникальных маршрутов и запущено Telegram Mini App, где пользователи в один клик бронируют билеты и делятся отзывами.

Full
Синхронизация баз
Web+TMA
Омниканальность

«Мы хотели не просто поисковик, а платформу, куда люди возвращаются. KansoStack спроектировали блестящую архитектуру: мощный парсинг под капотом и невероятно быстрый фронтенд в Telegram Mini App, где пользователи общаются и формируют комьюнити.»

Founder & CEO
Международный Travel-стартап

Создаете масштабный продукт?

Обсудим архитектуру ядра, базы данных и интеграцию с Telegram.