Relevance AI: как no-code AI-агенты становятся новой рабочей силой для бизнеса. Еще недавно искусственный интеллект в бизнесе выглядел как история для технических команд: разработчики, ML-инженеры, API, интеграции, промпты, пайплайны, тестирование и бесконечные согласования.
Но рынок быстро двигается в сторону более простых инструментов. И вот здесь появляется Relevance AI — no-code платформа для создания AI-агентов, которая позволяет собирать автоматизированных помощников даже тем людям, которые не пишут код каждый день.
Если говорить совсем по-человечески, Relevance AI пытается сделать для AI-агентов то, что конструкторы сайтов когда-то сделали для веб-разработки. Раньше нужен был разработчик, потом появились визуальные редакторы. Сейчас похожая история происходит с искусственным интеллектом: раньше нужно было собирать агента через код и API, а теперь можно взять шаблон, настроить логику, подключить инструменты и отправить агента выполнять рабочие задачи.
И это не просто удобная игрушка. Это часть большого тренда: компании хотят не просто “пользоваться ChatGPT”, а встраивать AI в реальные бизнес-процессы — продажи, поддержку, маркетинг, аналитику, CRM, операционные задачи, внутренние регламенты и командную работу.
Что такое Relevance AI простыми словами
Relevance AI — это платформа для создания AI-агентов без кода. Пользователь может взять готовый шаблон, собрать собственного агента в визуальном drag-and-drop редакторе или описать задачу обычным текстом на естественном языке. То есть не обязательно быть программистом, чтобы настроить агента под конкретный рабочий сценарий.
Условная формула платформы выглядит так:
Relevance AI = no-code конструктор + AI-агенты + интеграции + бизнес-процессы
Главная идея здесь довольно понятная: дать командам возможность быстро создавать цифровых сотрудников, которые могут выполнять повторяемые задачи, работать с данными, подключаться к корпоративным сервисам и быть частью более сложных workflow.
Что такое AI-агент и чем он отличается от обычного чат-бота
Чтобы понять ценность Relevance AI, нужно сначала разобраться с самим понятием AI-агента. Обычный чат-бот чаще всего просто отвечает на вопросы по заранее заданной логике или использует языковую модель для генерации текста. AI-агент идет дальше. Он может не только отвечать, но и действовать.
AI-агент способен:
- получать задачу;
- анализировать контекст;
- использовать внешние инструменты;
- принимать промежуточные решения;
- выполнять действия в сервисах;
- возвращать результат пользователю или передавать его дальше по процессу.
Если упростить, разница такая:
Чат-бот отвечает. AI-агент делает.
Именно поэтому вокруг AI-агентов сейчас такой ажиотаж. Бизнесу нужен не просто умный собеседник, а исполнитель, который может брать на себя часть рутины.
Почему no-code подход здесь особенно важен
В больших компаниях почти всегда есть один и тот же конфликт. Бизнес-подразделения хорошо понимают свои задачи, но не всегда умеют автоматизировать их технически. А разработчики умеют строить системы, но у них обычно нет времени быстро реализовывать каждую мелкую автоматизацию для отдела продаж, маркетинга, поддержки или HR.
No-code платформа снимает часть этого напряжения. Она позволяет бизнес-пользователям самим собирать решения в понятном визуальном интерфейсе.
Например, менеджер по продажам может создать агента, который:
- проверяет новые лиды в CRM;
- обогащает их данными;
- готовит персонализированное письмо;
- создает задачу в HubSpot или Salesforce;
- передает информацию менеджеру.
И всё это без полноценной разработки с нуля.
Как работает Relevance AI
Платформа предлагает несколько способов создания агентов. Это важно, потому что у разных пользователей разный уровень технической подготовки и разное понимание своих задач.
Веб-сайт Relevance AI
1. Готовые шаблоны
В Relevance AI есть более 100 шаблонов AI-агентов. Это удобно для быстрого старта. Пользователь не начинает с пустого листа, а берет уже готовую логику и адаптирует ее под свой процесс.
Шаблоны особенно полезны для типовых задач:
- поиск и обработка лидов;
- подготовка email-сообщений;
- суммаризация документов;
- обработка запросов клиентов;
- исследование рынка;
- анализ данных из CRM.
2. Визуальный drag-and-drop builder
Для более сложных сценариев есть визуальный конструктор. В нем можно собирать workflow из блоков: входные данные, действия, условия, интеграции, вызовы языковых моделей, проверки и финальные результаты.
По сути, это похоже на сборку бизнес-процесса из деталей конструктора.
Задача → логика → инструменты → результат
3. Создание агента через текстовый промпт
Еще один интересный вариант — создание агента через обычное текстовое описание. Пользователь может просто написать, что должен делать агент, а система помогает собрать рабочую структуру.
Это важный шаг к тому, что можно назвать natural language automation — автоматизация через человеческий язык.
AI-агенты как команды, а не одиночные помощники
Одна из сильных идей Relevance AI в том, что агенты могут работать не только поодиночке, но и в составе команд. Это уже более интересный уровень автоматизации.
Представим, что у бизнеса есть процесс обработки входящего лида. Один агент проверяет компанию, второй ищет дополнительную информацию, третий готовит письмо, четвертый создает задачу для менеджера, пятый обновляет CRM. Каждый отвечает за свой участок, но вместе они создают полноценный workflow.
Формула здесь такая:
AI-агент + AI-агент + AI-агент = автоматизированная команда
Это очень похоже на то, как устроена реальная компания. Только часть рутинных действий выполняют не люди, а программные агенты.
Какие модели использует Relevance AI
Relevance AI не замыкается на одной языковой модели. Платформа может использовать LLM от разных поставщиков, включая OpenAI, Anthropic, Cohere, PaLM и другие модели. Это важный момент, потому что в бизнес-среде часто нужна гибкость.
Разные модели могут лучше подходить для разных задач:
- одни сильнее в генерации текста;
- другие лучше работают с рассуждениями;
- третьи удобнее для корпоративных ограничений;
- четвертые могут быть выгоднее по стоимости.
В итоге платформа становится не просто оболочкой для одного LLM, а слоем управления AI-агентами поверх разных моделей.
Интеграции: почему это главный козырь Relevance AI
На рынке сейчас много стартапов, которые говорят про AI-агентов. Но у Relevance AI есть сильное отличие — большое количество интеграций. Агенты могут подключаться к более чем 2000 корпоративных инструментов, включая HubSpot, Zapier, Salesforce и другие сервисы.
И вот это критически важно. Потому что агент без доступа к рабочим инструментам остается просто умным советчиком. А агент, который подключен к CRM, почте, таблицам, таск-трекеру и базе знаний, уже может реально выполнять работу.
Без интеграцийС интеграциямиАгент может отвечать на вопросыАгент может выполнять действия в сервисахПользователь вручную переносит результатРезультат автоматически попадает в workflowAI работает отдельно от бизнесаAI встроен в реальные процессы компанииПольза ограничена консультациейПольза проявляется в операционной эффективности
Поэтому интеграции — это не “приятный бонус”, а основа всей ценности AI-агентов.
Где можно использовать Relevance AI
Сценариев очень много. И это как раз одна из причин, почему такие платформы быстро набирают интерес. AI-агенты подходят почти везде, где есть повторяемые действия, обработка информации и необходимость передавать результат между системами.
Продажи
- обогащение лидов;
- поиск информации о компаниях;
- создание персонализированных писем;
- обновление CRM;
- подготовка follow-up сообщений.
Маркетинг
- исследование аудитории;
- анализ конкурентов;
- подготовка контент-идей;
- сбор инсайтов из отзывов;
- сегментация данных.
Поддержка клиентов
- классификация обращений;
- подготовка черновиков ответов;
- поиск информации в базе знаний;
- передача сложных кейсов живому специалисту;
- анализ повторяющихся проблем.
Операционные процессы
- сбор отчетов;
- проверка данных;
- создание задач;
- мониторинг статусов;
- автоматизация внутренних запросов.
Почему бизнесу нужны AI-агенты
Главная причина проста: в компаниях слишком много ручной информационной работы. Люди копируют данные из одного сервиса в другой, проверяют таблицы, пишут однотипные сообщения, ищут сведения в CRM, обновляют статусы, собирают отчеты, отвечают на повторяющиеся вопросы.
Это важная работа, но далеко не всегда она требует человеческого внимания на каждом шаге. AI-агенты как раз и появляются там, где можно снять часть нагрузки.
Формула бизнес-ценности выглядит так:
Меньше рутины + быстрее процессы + меньше ошибок = выше операционная эффективность
Relevance AI и рынок AI Agents
Relevance AI — часть большого метатренда AI Agents. Этот рынок растет потому, что компании хотят перейти от разовых AI-запросов к постоянным AI-процессам.
Динамика тренда Relevance AI
Если обычный пользователь открывает чат и задает вопрос, то бизнес хочет большего:
- агент должен сам запускаться по событию;
- понимать контекст;
- использовать данные из систем;
- делать действие;
- передавать результат дальше.
Именно поэтому AI-агенты постепенно становятся новой категорией корпоративного ПО.
Кто еще работает в этом направлении
Рынок AI-агентов быстро заполняется разными игроками. Среди заметных стартапов можно выделить несколько направлений.
КомпанияФокусОсобенностьSmythOSNo-code AI-агентыИнструмент для нетехнических пользователейCrewAIAgent workflowsПлатформа для создания и управления командами агентовLiveKitVoice AI agentsИнфраструктура для голосовых AI-агентовRetell AIГолосовые агентыПодключение к телефонным номерам и поддержка множества языковRelevance AINo-code агенты для бизнесаБольшой упор на шаблоны, workflow и интеграции
У каждой платформы свой угол атаки. Кто-то делает ставку на голос, кто-то на enterprise workflows, кто-то на разработчиков, кто-то на no-code пользователей. Relevance AI интересен тем, что пытается быть максимально прикладным инструментом для команд, которым нужно быстро автоматизировать рабочие процессы.
Почему Relevance AI может быть особенно полезен нетехническим командам
Обычно внедрение AI буксует не потому, что люди не видят пользы. Пользу видят почти все. Проблема в том, что между идеей и реализацией слишком много технических шагов.
Например, отдел продаж может отлично понимать, какой агент ему нужен. Но без разработчиков команда не сможет быстро собрать интеграции, подключить CRM, настроить логику, протестировать сценарии и запустить решение. No-code платформа решает эту проблему хотя бы частично.
Именно поэтому Relevance AI хорошо подходит для:
- маркетологов;
- sales-операторов;
- founders;
- операционных менеджеров;
- команд поддержки;
- аналитиков;
- HR-команд.
То есть для людей, которые знают процесс, но не хотят каждый раз превращать автоматизацию в большой IT-проект.
Что означают 40 тысяч агентов в месяц
По данным самой компании, пользователи Relevance AI создают почти 40 тысяч AI-агентов в месяц. Это интересный показатель не только с точки зрения роста платформы, но и с точки зрения поведения рынка.
Он показывает, что пользователи уже не просто тестируют “что-то с AI”, а начинают массово собирать специализированных помощников под разные задачи. И это важный сдвиг. Раньше компании думали о внедрении одной большой AI-системы. Теперь они всё чаще идут к набору маленьких агентов, каждый из которых закрывает конкретный участок работы.
Формула новой автоматизации выглядит так:
Не один универсальный AI, а много маленьких агентов под конкретные процессы
Финансирование и рост Relevance AI
Relevance AI привлекла $24 млн в последнем раунде финансирования, а общий объем привлеченных средств достиг $37 млн. Это говорит о том, что инвесторы тоже видят перспективу в no-code AI agents и корпоративной автоматизации на базе LLM.
И здесь важно не только само финансирование, а направление, в которое оно указывает. Деньги идут туда, где рынок ожидает рост. А рынок AI-агентов сейчас как раз находится в фазе активного формирования.
Главные преимущества Relevance AI
- не нужен код для старта;
- есть готовые шаблоны агентов;
- можно создавать агентов через текстовые промпты;
- есть визуальный конструктор workflow;
- агенты могут работать поодиночке или командами;
- поддерживаются разные LLM-провайдеры;
- есть большое количество интеграций с бизнес-инструментами;
- платформа подходит для нетехнических пользователей.
Если собрать всё в одну формулу:
Relevance AI = быстрый старт + простая сборка + реальные бизнес-интеграции
Какие ограничения стоит учитывать
При этом важно не превращать Relevance AI и вообще AI-агентов в магию. Такие платформы действительно могут ускорять процессы, но они не отменяют необходимость думать.
Есть несколько вещей, которые нужно учитывать:
- агенту нужна четкая постановка задачи;
- интеграции нужно правильно настроить;
- результаты важно проверять, особенно в критичных процессах;
- плохие данные приводят к плохим решениям;
- автоматизация хаоса часто только ускоряет хаос.
То есть AI-агент — это усилитель процесса. Если процесс нормальный, он помогает. Если процесс неясный, сначала придется навести порядок.
Что дальше по Relevance AI
Скорее всего, Relevance AI будет развиваться в сторону более глубоких enterprise workflow. Бизнесу нужны не просто агенты, которые выполняют отдельные задачи, а системы, где несколько агентов координируются между собой, подключаются к данным, соблюдают правила безопасности и работают внутри корпоративной инфраструктуры.
Можно ожидать развитие в нескольких направлениях:
- больше готовых шаблонов под отделы и отрасли;
- более сложные agent teams;
- улучшение визуального конструктора;
- расширение интеграций;
- больше контроля, мониторинга и аналитики;
- лучшие инструменты для governance и безопасности.
Если говорить проще, AI-агенты будут становиться не разовой игрушкой, а нормальной частью операционной системы бизнеса.
Итоги
Relevance AI — это no-code платформа для создания AI-агентов, которая делает автоматизацию на базе LLM более доступной для нетехнических пользователей. Её сила в простоте входа, большом количестве шаблонов, визуальном конструкторе, возможности создавать агентов через обычный текст и большом числе интеграций с корпоративными инструментами.
Главная мысль здесь такая: бизнесу больше не нужны просто чат-боты, которые красиво отвечают на вопросы. Бизнесу нужны AI-агенты, которые умеют работать внутри процессов, подключаться к инструментам, выполнять задачи и быть частью команды.
Relevance AI как раз попадает в эту новую реальность. И если тренд на AI Agents продолжит расти, такие платформы могут стать для компаний тем же, чем когда-то стали CRM, таск-трекеры и no-code конструкторы: обычным рабочим инструментом, без которого сложно представить современную операционную систему бизнеса.
Часто задаваемые вопросы (ЧаВо)
Что такое Relevance AI простыми словами?
Relevance AI — это no-code платформа, которая позволяет создавать AI-агентов без программирования и внедрять их в реальные бизнес-процессы.
Чем AI-агент отличается от обычного чат-бота?
Чат-бот в основном отвечает на вопросы, а AI-агент может выполнять действия: работать с данными, запускать процессы, взаимодействовать с сервисами и автоматизировать задачи.
Нужны ли навыки программирования для работы с Relevance AI?
Нет, платформа создана именно для пользователей без технического бэкграунда. Большинство задач можно решить через визуальный интерфейс или текстовое описание.
Какие задачи можно автоматизировать с помощью AI-агентов?
AI-агенты могут обрабатывать лиды, писать письма, обновлять CRM, анализировать данные, готовить отчёты, работать с клиентскими запросами и выполнять другие повторяющиеся задачи.
Можно ли интегрировать Relevance AI с другими сервисами?
Да, платформа поддерживает интеграции с большим количеством инструментов, включая CRM, почтовые сервисы и системы автоматизации, что позволяет встроить AI в рабочие процессы.
Можно ли создавать несколько AI-агентов для одного процесса?
Да, агенты могут работать как команда, где каждый отвечает за свою часть задачи, формируя полноценный автоматизированный workflow.
В чем главное преимущество Relevance AI для бизнеса?
Главное преимущество — возможность быстро автоматизировать процессы без разработки, снизить нагрузку на сотрудников и повысить операционную эффективность :contentReference{index=0}....
Автор: Тимофей Кузнецов (Tiku Digital) https://tiku.ru/blog/relevance-ai/
Комментарии
Отправить комментарий