Relevance AI vs Lindy：多 Agent Workforce 和 AI 助理怎么选？

快速结论

需要在可视化画布中连接多个专业 Agent、知识库、工具和审批路径，选 Relevance AI。需要一个围绕邮件、会议、日历、Slack 和日常执行的个人或团队 AI teammate，选 Lindy。两者都能调用应用并保留人工审批，但产品抽象不同：Relevance AI 从“AI Workforce”出发，Lindy 从“一个能帮你做事的同事”出发。

不要仅按入门月费做决定。Relevance AI Pro 月付 29 美元，计量分成 Actions 与 Vendor Credits；Lindy Plus 每用户每月 29.99 美元，提供 3000 credits。它们看起来接近，但 Action、模型费和 Lindy credit 代表的工作量不同，不能直接一比一换算。

核心差异表

维度	Relevance AI	Lindy
产品中心	Agent、Tools、Knowledge、Workforces	邮件、会议、日历与日常 teammate
多 Agent	可视化 Workforce 与角色交接	可创建助理和流程，重心更偏单一 teammate 体验
知识	RAG Knowledge，可连接文件与企业来源	持久工作区上下文、团队文件和连接应用
审批	每条工具或 Agent 连接可设审批模式	内置 Approvals，按任务和技能控制
计费	Actions 加 Vendor Credits，可 BYOK	每用户共享 credits 池
入门	Free 每月 200 Actions	7 天免费试用
最适合	设计和运营多角色 Agent 系统	快速减少个人与团队日常事务

构建方式

Relevance AI 允许用 Invent 从描述生成 Agent 或 Tool，也能逐项配置提示词、模型、知识、工具、重试和自主上限。Workforce 画布把不同 Agent、工具和触发器连接起来，适合明确展示“谁负责什么、何时交接、哪一步需要批准”。对于客服分诊、销售研究、合规检查和内容审核，这种显式结构有利于责任划分。

Lindy 更强调通过自然语言得到一位 teammate，然后接入邮箱、日历、Slack、会议和大量技能。它适合“每天整理收件箱、准备会议、跟进事项、在工具里更新状态”这类以个人工作台为中心的需求。用户不必先理解多 Agent 架构，首次可用结果通常更快。

如果团队在讨论多个专业角色和复杂交接，Relevance AI 更自然。如果目标是让每位员工有一个统一助理，Lindy 的概念更容易推广。

工具、集成与失败处理

Relevance AI 的 Tool 可以调用集成、API、代码、模型提示或多步骤工作流。官方集成包含原生连接与 Pipedream 扩展。每个工具可以设置审批、重试次数，以及失败后终止或升级给人工。Agent Autonomy Limit 可以限制连续工具执行，避免无限循环。

Lindy 提供邮件、会议、日历、Slack、电脑操作、MCP 和大量应用集成。它当前价格页强调所有套餐都包含 approvals。实际采购时仍要逐项确认某个技能是否支持读写分离、字段范围、审计和失败重试，而不是把“支持某应用”理解成所有动作都安全可用。

价格和用量

Relevance AI Free 提供每月 200 Actions和一次性 Vendor Credits；Pro 月付 29 美元，含每月 2500 Actions、约 6 美元模型额度和 2 个构建用户；Team 月付 349 美元，提供更多用户、项目、并发、分析与协作。付费方案可以使用自己的模型 API Key，但模型账单和第三方条款由用户承担。

Lindy Plus 为每用户每月 29.99 美元，含 3000 credits；Pro 99.99 美元，含 15000 credits；Max 199.99 美元，含 35000 credits。每个席位的 credits 进入团队共享池，结算周期刷新且不结转。日常问答可能消耗少量 credits，深度研究、仪表板和大型构建可能消耗数百到数千。