Разверните Studio у вас: в контуре компании или как лицензированный инстанс для франчайзи / партнёрской сети. Данные, пользователи и политики доступа — под вашим контролем, без обязательной зависимости от публичного облака.
Публичный SaaS удобен для старта, но в ряде компаний «данные наружу», зависимость от внешней сети и разрозненный AI-зоопарк — уже риск. On-prem закрывает эти разрывы.
ТЗ, исходники, клиентские данные, внутренние регламенты — в периметре компании. Агент и Studio работают рядом с вашим git/CI, без «выгрузки всего в публичный AI-чат».
Филиалы, контур без свободного интернета, VPN-only доступ к registry и git — Studio ставится рядом с инструментами разработки.
Сотни мест, пиковые нагрузки, франшизная сеть — лицензия on-prem даёт понятную модель: инфраструктура у вас, продукт и обновления — от вендора.
Чаты, IDE, docs и preview разъехались. On-prem Studio собирает агента, код, preview, документы и метрики в один контур команды.
Выбираете контур: один корпоративный инстанс или сеть точек / партнёров.
Единый Studio для разработки, PM, ops и knowledge work: workspace, агент, preview, облачные документы (по политике), метрики — на VM, bare metal или private cloud.
Для партнёра, сети точек или IT-интегратора: вы поднимаете Studio для клиентов / подразделений, мы даём продукт, обновления и сопровождение.
Ниже — типовые сценарии, которые мы обсуждаем с заказчиками. Конкретный состав поставки согласуется под инфраструктуру и ИБ.
Проблема: запрет выноса кода и клиентских данных в публичные AI-сервисы.
Решение: Studio в VPC, модели через корпоративный прокси,
аудит доступа, работа с internal git и runbooks без «копипаста наружу».
Проблема: зоопарк IDE, чатов и preview «у кого как открывается».
Решение: единый on-prem workspace: агент + Git + Docker + share-preview
для PM и заказчика внутри корпоративной сети.
Проблема: на каждом проекте — свои инструменты и потеря контекста.
Решение: лицензия на инстансы под проекты/клиентов, skills команды,
шаблоны SDD и агент с доступом к docs на Диске (scope «папка»).
Проблема: нужно дать точкам единый AI-workspace без передачи данных
в чужой SaaS и без «каждый ставит что хочет».
Решение: лицензия франшизы, типовой деплой, обновления от вендора,
ваша модель сервиса и бренда для клиентов.
Проблема: сегментированные сети, жёсткий ИБ, ограниченный интернет.
Решение: установка рядом с internal systems, локальные/закрытые модели,
политики tools, отсутствие обязательного внешнего cloud.
Проблема: разные org, общие стандарты, разные права на данные.
Решение: один или несколько инстансов, разграничение org/team,
единые skills и процессы, контроль scope Documents и агента.
Проблема: runbooks в wiki, агент «не видит» контур, знания уезжают с людьми.
Решение: агент + docs + MCP к internal API в периметре,
Telegram/MAX для дежурных без выноса секретов наружу.
Проблема: студентам/сотрудникам нужен AI workspace, данные курсов — внутри.
Решение: on-prem Studio, единые skills и задания, preview-работы
в закрытом контуре, без персональных данных в публичных LLM.
Периметр, аудит, контроль tools и моделей, минимизация утечек в публичные AI.
Единая среда delivery: код, preview, агент, метрики синергии команды.
Тиражируемый продукт для точек, свой сервис, обновления от вендора.
Документы, ТЗ, demos в одном контуре с dev — без «файлового хаоса».
Runbooks и агент рядом с production-контуром (по политике доступа).
Поставляете Holix клиентам как решение + внедрение + сопровождение.
Не «лучше/хуже», а разные режимы. Часто путь: облако → on-prem при росте требований.
| Критерий | SaaS / регистрация на сайте | On-prem / франшиза |
|---|---|---|
| Где крутится Studio | Облачный / публичный инстанс | Ваши сервера / VPC / private cloud |
| Данные workspace | По политике облачной площадки | В вашем периметре по умолчанию |
| Старт | Минуты: регистрация → Free | Проект внедрения + договор |
| ИБ / compliance | Подходит для многих команд | Когда нужен жёсткий контроль |
| Масштаб сети | Один org / подписка | Инстансы на точки / клиентов |
| Оплата | Тарифы на сайте | Лицензия + поддержка по договору |
| Кастомизация | Skills, MCP, настройки org | То же + интеграция с internal stack |
Код, docs, контекст агента — в периметре. Проще ИБ и compliance.
Лицензия и поддержка вместо непредсказуемого «pay-per-seat» в чужом cloud.
Studio рядом с git, CI, registry — меньше задержек и сбоев доступа.
Dev, PM, ops — один workspace, skills и процессы.
Франшиза и партнёры: готовый AI-workspace на точки сети.
Обновления, разбор инцидентов, рекомендации по масштабу.
Тот же Holix Studio, что и в облаке: агент, IDE, runtime, документы, мессенджеры — с установкой и сопровождением под ваш контур. Ядро агента — Holix Agent (open source); Studio — продуктовая оболочка для команд.
Чат, tools, редактор, Git, terminal.
Docker, preview, desktop — по политике контура.
Yandex / Google OAuth в scope «папка» или диск.
UI, Telegram, MAX — единый доступ к агенту.
MCP, skills, cron под регламенты компании.
Опциональный учёт синергии человека и агента.
Org, пользователи, планы, политики (по поставке).
Релизы и сопровождение по договору поддержки.
Оценки ниже — для своего Linux-сервера (on-prem / VPS / private cloud) с внешним LLM (LiteLLM, корпоративный прокси, OpenAI-compatible API). Локальная GPU-модель считается отдельно и сильно увеличивает RAM/VRAM. Цифры — ориентир для планирования; точный профиль согласуем на discovery.
Веб-IDE, control plane, API, статический сайт, метрики. Базовый процесс Holix + Studio.
Сессии агента, MCP-профили, skills, git/terminal — растут с числом одновременно работающих людей.
Live preview, Docker-контейнеры, по политике — desktop в браузере. Главный «пожиратель» RAM при активной разработке.
Telegram / MAX gateway, edge reverse-proxy, preview Caddy. Лицензия — отдельный сервис или внешний License Server.
LLM по умолчанию не на этом сервере: Studio ходит к API модели. Если поднимаете Ollama / vLLM рядом — добавьте GPU и 16–64+ ГБ RAM под модель.
Знакомство, демо, небольшая команда. Внешний LLM. Docker — точечно.
Хватает для UI, агента и лёгких preview. При активном Docker и desktop — упрётесь в RAM.
Ежедневная работа: IDE, агент, preview, Docker, мессенджеры. Внешний LLM.
Запас под пики сессий, MCP, контейнеры preview и рост workspace. Типовой «корпоративный пилот».
Много одновременных сессий, тяжёлый Docker/desktop, несколько org.
Считаем concurrent (одновременно в Studio), не только «лицензионные места». На discovery уточним профиль.
| Профиль нагрузки | RAM на concurrent-сессию | Диск на учётную запись | Когда так бывает |
|---|---|---|---|
| Лёгкий | ~0,6–0,9 ГБ | ~3–5 ГБ | Чат с агентом, правка файлов, без Docker |
| Средний | ~1,2–1,8 ГБ | ~8–15 ГБ | Preview, git, MCP, периодический Docker |
| Тяжёлый | ~2,5–4 ГБ | ~20–40 ГБ | Docker Compose, desktop, крупные репозитории |
Платформа «на холостом ходу» (Studio + gateway + preview stack, без локальной LLM) — порядка 2,5–4 ГБ RAM и 1–2 vCPU. Мессенджеры Telegram/MAX добавляют ~0,3–0,5 ГБ. Пики на проде/тесте: процесс Studio сотни МБ–несколько ГБ при нагрузке; concurrent-сессии и контейнеры суммируются.
Простой расчёт: база платформы + нагрузка на одновременных пользователей. Не замена аудиту — чтобы быстро понять «хватит ли 16 ГБ» или «нужен 32+».
Типовой маршрут — без «большого водопада». Детали зависят от ИБ и инфраструктуры.
Цели, число пользователей, контур (VM/k8s), модели LLM, требования ИБ, SaaS vs on-prem.
Один поток: продукт или ops. Skills, MCP, Documents scope, проверка latency и доступа.
Договор: corporate или франшиза, объём инстансов, SLA поддержки, обновления.
Установка, SSO/доступы, обучение владельцев команд, runbook обновлений.
Соседние команды, точки сети, типовые skills, контроль качества процессов.
Релизы, инциденты, консультации по расширениям агента и Studio.
Да. Многие команды стартуют с регистрации и Free/облачных тарифов, а on-prem оформляют, когда готовы контур, ИБ и число пользователей.
Зависит от политики: обновления, модели, OAuth к Дискам. Возможны схемы с корпоративным прокси и локальными моделями. Обсуждается на discovery.
Holix Agent — open-source ядро (CLI/TUI/API, Telegram/MAX). Studio on-prem — полноценная веб-среда для команд (IDE, preview, org, документы, метрики) с лицензией и поддержкой.
Linux (Ubuntu 22.04/24.04), DNS/TLS, доступ к git/registry. Минимум для пилота: 4 vCPU, 8 ГБ RAM, 100 ГБ SSD, внешний LLM. Рекомендуем для команды: 8 vCPU, 32 ГБ RAM, 500 ГБ NVMe. Подробности и калькулятор — в разделе «Железо» и «Калькулятор».
Зависит от нагрузки. Лёгкий concurrent (чат + правки): примерно 0,6–0,9 ГБ RAM. Средний (preview, MCP, git): 1,2–1,8 ГБ. Тяжёлый (Docker/desktop): 2,5–4 ГБ. Плюс общая база платформы ~2,5–4 ГБ. Диск: от 3–5 ГБ на учётку до 20–40 ГБ при крупных репозиториях и образах. Считайте по одновременным сессиям — см. калькулятор на этой странице.
Оставьте заявку ниже: сценарий (corporate / франшиза), ориентир по людям и среде. Менеджер вернётся с вопросами и предложением по лицензии.
Публичная регистрация — для облачного / self-serve сценария. On-prem, франшиза и корпоративный сервер — по запросу.
Письмо с меткой раздела «On-prem / франшиза».
Можно начать с SaaS / self-serve, а лицензию on-prem оформить, когда готовы контур и требования ИБ. Или сразу обсудить корпоративную поставку.