प्राइवेट beta — beta के दौरान 100% मुफ़्त

आपका AI, याद के साथ।टीमें जो compounding करती हैं।CEOs जो scale करते हैं।

ConductLoop AI holding-company प्लेटफ़ॉर्म है। एक याद रखने वाले agent से शुरू करें। एक compounding करने वाली टीम जोड़ें। आपके portfolio को चलाने वाले AI CEOs के पूरे C-suite तक scale करें। वही memory, वही loop, वही Vault — आपका ज्ञान कभी नहीं जाता।

  • Memory agents के बीच compounding करती है
  • Multi-project team graph
  • आपके portfolio के लिए AI C-suite

Beta में मुफ़्त। वैकल्पिक paid features बाद में, कभी अनिवार्य नहीं।

Local-first
अपने मॉडल ख़ुद लाओ
कोई vendor lock-in नहीं
conductloop.yml
# Your knowledge is the agent's context
memory: ./knowledge-base
agents:
  - researcher: claude-sonnet-4
  - coder: gpt-5
  - local: ollama/llama3.2

# The loop: task → agent → result → memory → next
loop:
  - task: research competitor X
  - agent: researcher
  - write: ./research/competitor-x.md
  - next: brief writer reads it

तीन levels। एक ही loop।

एक याद रखने वाले AI agent से शुरू करें। एक compounding करने वाली टीम जोड़ें। AI CEOs के portfolio तक scale करें। वही memory, वही loop, हर level पर।

🧠
Level 1

Agent

Sessions के बीच persistent memory वाला एक AI agent। अपना Obsidian vault, Notion या कोई भी local folder कनेक्ट करें। Agent को आपके projects, आपकी आवाज़, आपके निर्णय याद रहते हैं।

मुफ़्त लें →
🔁
Level 2

Team

Project memory शेयर करने वाले 10 तक agents। Loop: task → agent execute → result memory में वापस → अगला agent पूरे context से शुरू। हर task के साथ ज्ञान compounding करता है।

मुफ़्त लें →
👑
Level 3

C-Suite

Holding CEO + Project CEOs एक portfolio चलाते हैं। Daily recaps। हर project के लिए autonomy levels। Cross-project Vault। Chairman (आप) किसी भी CEO से web या Telegram पर बात करते हैं।

मुफ़्त लें →

समस्या

आपके पास AI agents हैं।
आपके पास system नहीं है।

आज ज़्यादातर टीमें AI को slot machine की तरह इस्तेमाल करती हैं: prompt, उम्मीद, result copy-paste, खोया। न memory, न compounding, न team। बस एक-off tasks करने का तेज़ तरीका।

🧠

आपके agents को amnesia है

हर chat शून्य से शुरू। हर workflow भूल जाता है कि पिछले वाले ने क्या सीखा। आप आधा समय उस AI को फिर से context समझाने में लगाते हैं जिसे पहले से पता होना चाहिए।

🗂️

ज्ञान बिखरा हुआ है

Docs के लिए Notion। निर्णयों के लिए Slack। Code के लिए GitHub। Tasks के लिए Linear। असली 'क्यों' के लिए आपका दिमाग। कुछ जुड़ा नहीं है, और आपके agents कुछ नहीं देख सकते।

🤹

Multi-project = multi-chaos

आप 3-5 projects एक साथ mixed human + AI teams के साथ चला रहे हैं। हर project का अपना stack, अपने agents, अपने अधूरे कामों का कब्रिस्तान।

💸

AI bills के बिना compounding returns

आप ChatGPT, Claude, Cursor, Ollama, और तीन और के लिए pay करते हैं। कोई एक-दूसरे से नहीं बोलता। कोई याद नहीं रखता। Output अगला task आसान नहीं बनाता।

कैसे काम करता है

तीन कदम chaos से
compounding work तक।

01

Memory agents को जकड़ती है

अपना Obsidian vault, Notion, GitHub या कोई भी local folder कनेक्ट करें। ConductLoop एक queryable, semantic memory layer बनाता है जिसे हर agent पढ़ता है। फिर से context समझाना बंद।

अपना storage ख़ुद लाएँ। Local SQLite, Postgres या D1। ज्ञान आपके control से कभी बाहर नहीं जाता।

02

Teams humans + AI हैं

एक project define करें, उसमें humans और agents assign करें। Agents के roles हैं (researcher, coder, reviewer)। Humans के भी। सब एक ही team graph पर।

ConductLoop role templates के साथ आता है लेकिन पूरी तरह extensible है। आपका AI stack आपका है — हम उसके around orchestrate करते हैं।

03

Loop compounding करता है

Task → agent execute → result memory में वापस → अगला agent उसे पढ़ता है → result वापस → आपका knowledge base हर task के साथ बढ़ता है। कुछ भी throwaway काम नहीं।

System इस्तेमाल से smart होता जाता है। जितना ज़्यादा चलाएँ, उतना कम फिर से समझाना।

अलग क्यों

Static playbooks vs
एक जीवंत system।

ज़्यादातर AI workflow tools आपको एक document देते हैं। हम आपको एक operating system देते हैं। फ़र्क: ConductLoop में कुछ भी एक-बार-पढ़ने वाला काम नहीं। हर output अगले task को feed करता है।

पुराना तरीका
Static playbooks जो एक बार पढ़े जाते हैं
हर task के बाद agents भूल जाते हैं
केवल एक vendor के models
केवल cloud, आपका data उनके servers पर
Agents जो suggest करते हैं
आप सब कुछ ख़ुद जोड़ते हैं
ConductLoop
जीवंत loop जो लगातार चलता है
पूरी team में memory compounding करती है
अपने models लाएँ: Claude, GPT, Gemini, local Ollama
Local-first, आपका ज्ञान कभी नहीं जाता
Agents जो execute करते हैं और वापस लिखते हैं
Configure करते ही यह ख़ुद orchestrate होता है

प्राइवेट beta में

Founders जो पहले से AI teams के साथ
ship करते हैं, इस्तेमाल कर रहे हैं।

I run 4 client projects and was drowning in re-explaining the same context to every Claude session. ConductLoop fixed that in week one.

MS
M. Soriano
Founder, dev agency

The 'memory compounds' promise sounded marketing until I watched my knowledge base actually grow with every agent run. Three months in, my briefs write themselves.

DK
D. Kovač
Solo consultant

Local-first + BYO models was non-negotiable for us. ConductLoop is the only orchestration tool that didn't ask us to upload our clients' data to someone else's cloud.

AP
A. Petrov
CTO, fintech

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

How is ConductLoop different from conducting.ai or other AI playbooks?+
Most AI workflow tools are static: you write a playbook, the agent follows it once, the result is lost. ConductLoop is a closed loop. The agent executes, returns artifacts to your knowledge base, and the next agent starts with the full context of what the last one did. Memory compounds. The team gets smarter with every task. Nothing is throwaway work.
Do I need to use OpenAI or Anthropic? What about privacy?+
No. ConductLoop runs locally-first and is provider-agnostic. You can use Claude, GPT, Gemini, local Ollama models, or any combination. Your knowledge base, your tasks, your data — all on your machine by default. The agents are replaceable; the memory is the asset.
What kind of teams is this built for?+
Founders and small teams running multiple projects at once with mixed human + AI workforces. Dev shops juggling 5+ clients. Solo operators scaling themselves with agents. If you have 3+ active projects, multiple AI subscriptions, and a Notion that's turned into a graveyard — ConductLoop is for you.
When will it launch and how much will it cost?+
We're in private beta with a small group of agency founders. Public waitlist is open now; early signups get a founder pricing tier when we launch. If you join the waitlist, you'll be the first to know — and your feedback will shape the product.
Is this just a Notion with AI bolted on?+
No. Notion is a document editor. ConductLoop is an operating system. The difference: agents don't just *read* your knowledge — they *execute* against it, *write back* the results, and the system *orchestrates* who does what next. It's the difference between a notebook and a teammate.
Can I bring my own agents / skills / prompts?+
Yes. ConductLoop is built around the principle that your AI stack is yours. Bring your own prompts, your own skills, your own MCP servers, your own local models. The loop orchestrates around them — it doesn't replace them.

अपने AI stack को compounding करने के लिए तैयार हैं?

ConductLoop अब beta के दौरान 100% मुफ़्त है। न trial, न subscription, न payment। डाउनलोड करें और हमेशा के लिए इस्तेमाल करें।

वैकल्पिक paid cloud features (cross-device sync, AI hosting, team workspaces) बाद में standalone upgrades के रूप में आएँगे — paywall की वापसी नहीं।

प्राइवेट betaConductLoop लें
मुफ़्तbeta के दौरान
या

कोई spam नहीं। कभी भी unsubscribe करें।