2026년 최고의 Relevance AI 대안 10선

Relevance AI는 팀이 잠재 고객 조사부터 CRM 업데이트에 이르기까지 다양한 tools를 넘나들며 일을 처리하는 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 이러한 워크플로우를 계획할 때, 다음으로 고려해야 할 사항은 운영에 드는 비용이 얼마인지입니다.

따라서 Relevance AI의 대안을 고려할 때 가격 정책은 중요한 요소가 됩니다. 공개된 가격 페이지에는 맞춤형 가격 책정이 적용되는 엔터프라이즈 플랜이 강조되어 있는 반면, 문서에는 여전히 앱 내 업그레이드 경로를 통해 이용할 수 있는 프로 및 팀 플랜이 나열되어 있습니다. 정해진 예산 내에서 옵션을 비교하고 있다면, 공개된 요금제와 명확한 사용량 요율 정보가 결정 과정을 더 수월하게 만들어 줄 수 있습니다.

이 가이드에서는 10가지 AI 에이전트 빌더를 기능, 가격 모델, 한계점 등을 중심으로 비교합니다. 비용 투명성을 원하시든, 호스팅에 대한 통제권을 더 확보하고 싶으시든, 아니면 프로젝트와 연동되는 에이전트를 원하시든, 팀의 요구 사항에 맞는 옵션을 찾으실 수 있을 것입니다.

Relevance AI 대안 한눈에 보기

Relevance AI 대체 서비스를 선택할 때 어떤 점을 고려해야 할까요?

훌륭한 Relevance AI 대안이라면, 개발자가 아닌 사용자도 트리거나 일정에 따라 실행되며 연동된 앱에서 작업을 수행하는 에이전트를 구축할 수 있어야 합니다. 이 목록에 포함된 모든 도구는 이 기준을 충족합니다. 다음 질문들을 참고하여 후보를 좁혀보시고, 개발 담당자가 기술적 배경이 없는 경우 ‘노코드(No-code) 사용자를 위한 AI 에이전트’ 종합 가이드를 확인해 보세요.

Relevance AI의 요금은 얼마이며, 팀들은 왜 다른 서비스로 전환할까요?

Relevance AI의 공개 가격 페이지에는 맞춤형 가격이 적용되는 엔터프라이즈 플랜이 강조되어 있습니다. 공식 문서에는 여전히 프로 플랜이 월 29달러, 팀 플랜이 월 349달러로 목록에 기재되어 있으며, 문서 내에는 앱 내 업그레이드 경로가 설명되어 있습니다.

문서에 따르면, Pro 요금제는 월 2,500건의 작업과 20달러 상당의 벤더 크레딧을 제공하며, Teams 요금제는 월 7,000건의 작업과 70달러 상당의 벤더 크레딧을 제공합니다. 추가 작업은 1,000건당 80달러가 부과됩니다. 유료 사용자는 자체 모델 API 키를 사용하여 벤더 크레딧을 우회할 수 있지만, 모델 제공자에는 여전히 직접 요금을 지불해야 합니다.

'액션(Action)'이 어떻게 집계되는지 살펴보면 비용이 더 명확해집니다. 상담원이 tools를 실행할 때마다, tools가 실패하더라도 Relevance AI는 이를 하나의 '액션'으로 집계합니다.

예를 들어, 상담원이 잠재 고객을 조사하고, CRM을 확인하며, 이메일 초안을 작성하고, 결과를 기록한다고 가정해 봅시다. 각 단계마다 tool 호출이 한 번씩 발생한다면, 잠재 고객 한 명당 4개의 ‘액션’이 사용된 셈입니다. 근무일 20일 동안 하루에 100명의 잠재 고객을 처리한다면, 총 8,000개의 ‘액션’을 사용하게 됩니다.

이는 Pro 요금제의 월 할당량보다 5,500건 더 많은 수치입니다. 추가 구매는 블록 단위로 이루어지므로, 480달러를 지불하고 6,000건의 액션을 추가로 구매해야 합니다. 추가 모델 비용이 발생하기 전까지 해당 월의 총 비용은 509달러에 달하게 됩니다.

이러한 우려는 Relevance AI에만 국한되지 않습니다. 2025년 6월, 가트너(Gartner)는 비용 상승, 불분명한 비즈니스 가치, 부적절한 위험 관리 등을 이유로 2027년 말까지 에이전트형 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것이라고 예측했습니다. 가트너의 수석 디렉터 애널리스트 아누쉬리 베르마(Anushree Verma)는 과대광고에 힘입은 실험들이 에이전트 운영에 실제로 드는 비용을 가려버린다고 경고했습니다:

이로 인해 기업들은 AI 에이전트를 대규모로 도입할 때 발생하는 실제 비용과 복잡성을 제대로 파악하지 못하게 되어, 프로젝트가 실제 운영 단계로 넘어가는 것이 지연될 수 있습니다. 기업들은 과대 광고를 뚫고, 이 신기술을 어디에 어떻게 적용할지에 대해 신중하고 전략적인 결정을 내려야 합니다.

대안을 비교할 때는 예상 월 처리량 기준으로 일반적인 워크플로우의 비용을 산출해 보세요. 도구 호출, 재시도, 모델 사용량, 그리고 플랜 한도 초과 시 발생하는 모든 수수료를 포함시키세요. 이를 통해 에이전트의 업무량이 늘어남에 따라 발생할 비용을 대략적으로 파악할 수 있습니다.

청구 단위 적합도 테스트: 에이전트의 업무 방식에 맞는 청구 단위 찾기

AI 에이전트 빌더들은 대개 유사한 기능을 제공하지만, 과금 방식은 각기 다릅니다. 한 번의 실행에서 10개의 tools를 호출하는 에이전트의 경우, 각 제공자가 무엇을 과금 대상으로 삼느냐에 따라 플랫폼마다 비용이 크게 달라질 수 있습니다.

기능을 비교하기 전에, 업무량이 가장 많은 상담원들이 어떻게 업무를 수행하는지 살펴보세요:

Relevance AI와 10가지 대안 서비스가 사용량을 측정하는 방식은 다음과 같습니다:

이 수치는 참고할 만한 기준이 되겠지만, 크레딧 수만으로는 어떤 플랫폼이 더 저렴한지 판단할 수 없습니다. 최종 후보로 선정한 도구에서 동일한 워크플로우를 테스트하고, 완료된 작업당 비용을 비교해 보세요. 해당되는 경우 재시도 횟수, AI 모델 요금, 호스팅 비용도 포함시켜야 합니다.

Relevance AI를 대체할 수 있는 최고의 대안 10선

1. n8n (유연한 호스팅과 다단계 에이전트 워크플로우를 원하는 기술 팀에 가장 적합)

n8n의 AI 에이전트 노드는 언어 모델에 도구와 메모리에 대한 접근 권한을 제공하여, 모델이 호출할 도구를 직접 결정할 수 있게 합니다. 이 에이전트는 일반 n8n 워크플로우 내에 위치하며, webhook, 예약 또는 양식 제출을 통해 시작될 수 있습니다. 다른 노드들은 에이전트로 입력될 데이터를 준비하고, 에이전트의 출력을 처리합니다.

요금제는 Relevance AI를 떠나는 팀들에게 큰 매력 요소입니다. n8n은 워크플로우에 포함된 단계 수와 관계없이 워크플로우 실행 횟수당 요금을 부과합니다. 리드를 검증하고, HubSpot을 확인하며, 답장을 작성하고, Slack에 게시하는 에이전트의 행동이 동일한 워크플로우 내에서 실행될 경우, 이는 하나의 실행으로 간주됩니다.

또한 무료로 자체 호스팅할 수 있는 ‘커뮤니티 에디션’도 있습니다. 이를 통해 기술 팀은 워크플로우가 실행되는 위치를 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 통합 기능을 맞춤형으로 설정하고 선호하는 AI 모델을 사용할 수 있는 옵션도 제공됩니다.

주요 기능

가격

참고: n8n은 클라우드 체험판과는 별도로, 무료로 자체 호스팅할 수 있는 커뮤니티 에디션도 제공합니다. 호스팅, 유지보수 및 유료 AI 모델 사용에 대한 책임은 사용자에게 있습니다.

평가

한계점: 자체 호스팅을 선택하면 구독 비용 대신 엔지니어링 시간이 소요됩니다. Docker, SSL, 서버 업데이트에 익숙한 인력이 없는 팀은 대개 n8n 클라우드나 관리형 호스팅을 제공하는 n8n 대안 서비스 중 하나로 전환합니다.

n8n에 대한 실제 사용자들의 후기

한 사용자의 리뷰에 따르면:

n8n에서 제가 가장 마음에 드는 점은 시각적인 워크플로우 빌더와 고급 로직을 위한 JavaScript의 유연성이 결합되어 있다는 것입니다. API를 연결하고, 다단계 자동화를 구축하며, 플랫폼 간 데이터 흐름을 관리하는 것이 놀라울 정도로 쉽습니다. 오픈소스 모델 덕분에 호스팅과 프라이버시를 완전히 제어할 수 있다는 점은 큰 장점입니다. CRM 데이터 동기화, webhook 처리, 알림 전송과 같은 반복적인 작업을 자동화함으로써 우리 팀은 매주 몇 시간씩 시간을 절약하고 있습니다.

2. Gumloop (시각적 캔버스에서 AI를 많이 활용하는 워크플로우를 구축하는 운영 팀에 가장 적합)

Gumloop을 사용하면 드래그 앤 드롭 방식의 캔버스에서 AI 에이전트와 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 모델 호출은 일반 자동화 단계와 마찬가지로 고유한 노드를 가지고 있습니다. 이를 다른 도구와 연결하고, 데이터가 흐름을 통해 어떻게 이동할지 결정할 수 있습니다.

예시: 하나의 워크플로우에서 Google 스프레드시트의 행을 읽어오고, AI 모델을 통해 각 입력을 분류한 뒤, 결과를 다시 기록할 수 있습니다. 또한 하나의 워크플로우 내에서 여러 모델을 사용할 수도 있습니다. 한 모델의 출력이 다음 모델의 입력으로 사용되므로, 이를 통해 더욱 세밀한 AI 프로세스를 구축할 수 있습니다.

Gumloop은 다양한 AI 모델을 지원하며, 크레딧 시스템을 통해 접근 권한을 관리합니다. 각 모델 제공자에 별도로 계정을 설정할 필요가 없습니다. 운영, 영업 팀, 지원 팀 모두가 동일한 조직 내에서 업무를 수행하며 공유 크레딧 풀을 활용할 수 있습니다.

주요 기능

가격

참고: Pro 요금제에는 월 20,000 크레딧이 포함됩니다. 체험판 이용 시 신용카드 정보가 필요하며, 취소하지 않으면 유료 Pro 구독으로 전환됩니다.

평가

한계점: 공식적인 조달 요건이 있는 팀은 Gumloop의 보안 제어 기능과 배포 옵션이 자사의 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다. 당사의 AI 에이전트 도구 종합 가이드에서 각 플랫폼의 해당 요건을 비교해 보세요.

Gumloop에 대한 실제 사용자들의 후기

한 사용자의 리뷰에 따르면:

Gumloop은 시중에서 가장 직관적인 노코드 자동화 소프트웨어입니다. 자신의 필요에 맞는 새로운 흐름을 만드는 것은 매우 쉽습니다. 또한 ‘Gummies’가 흐름 구축을 도와주거나 문제 해결을 지원해 주기 때문에 그 어느 때보다 쉽게 시작할 수 있습니다. 지속적인 자동화를 위한 흐름 기능이 훌륭하며, 저처럼 Slack을 자주 사용하는 분이라면 Slack 내에서 도움을 주는 Gumloop 에이전트가 정말 유용할 것입니다.

3. Zapier Agents (광범위한 SaaS 스택 전반에서 작업을 수행하는 에이전트에게 가장 적합)

Zapier Agents를 사용하면 작업을 평이한 언어로 설명하고, 에이전트가 사용할 수 있는 앱을 연결한 다음, 단계는 에이전트가 결정하도록 할 수 있습니다. 이 에이전트는 Zapier의 ‘Zaps’와 동일한 앱 연결 기능을 사용합니다. 이것이 바로 이 서비스를 선택해야 하는 주된 이유입니다. 사용 중인 CRM, 헬프데스크, 청구 도구가 틈새 시장용이라 해도, Zapier는 이미 해당 서비스들과 연동되어 있을 확률이 높습니다.

헬프데스크에서 요금제 하향 조정 요청을 모니터링하는 고객 성공 관리자를 생각해 보세요. 상담원은 제품 분석 도구에서 해당 계정의 사용 내역을 확인합니다. 그런 다음 CRM에서 고객 유지 제안을 초안으로 작성하여 담당자가 검토할 수 있도록 합니다. 이러한 각 작업은 Zapier 활동이며, 상담원은 변경되지 않는 단계에 대해서는 기존 Zap으로 작업을 넘길 수 있습니다.

Zapier는 독립형 ‘Agents’ 제품을 /AI/로 통합하며, 에이전트 기능을 Zap 에디터에 도입하고 있습니다. 독립형 Agents는 별도의 플랜을 제공하는 반면, 새로운 환경에서는 작업 기반 과금 방식을 사용합니다. 비용을 비교하기 전에 어떤 환경을 사용할지 확인하세요.

주요 기능

가격

참고: 이 플랜은 독립형 Zapier 에이전트에 적용됩니다. AI by Zapier는 작업 기반 과금 방식을 사용합니다.

평가

단점: 여러 도구를 동시에 사용하는 에이전트는 활동 할당량을 금방 소진할 수 있습니다. 또한 Free Plan은 단일 실행당 활동 횟수를 10회로 한도 설정하는 반면, 프로 플랜은 실행당 최대 40회까지 허용합니다.

Zapier에 대한 실제 사용자들의 후기

한 사용자의 리뷰에 따르면:

지난 몇 달간 Zapier를 사용해 왔는데, 다음은 제 전반적인 사용 후기입니다. 앱 디렉토리가 엄청나게 방대합니다. Zapier는 8,000개 이상의 앱과 연동되며, CRM 및 메시지 앱을 포함한 거의 모든 인기 비즈니스 도구를 아우릅니다. 이것이 제가 Zapier에서 가장 마음에 드는 점입니다. 고급 논리 경로와 필터를 활용하면 복잡한 조건부 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 예시로, “if this, then that” 경로를 설정하여 VIP 클라이언트 문의는 특정 관리자의 받은 편지함으로 전달하고, 일반 문의는 일반 대기열로 보낼 수 있습니다.

4. ClickUp (작업 및 문서와 동일한 작업 공간에서 작업하는 에이전트에게 가장 적합)

ClickUp 슈퍼 에이전트는 자연어 명령으로 생성할 수 있는 AI 팀원입니다. 이들은 권한 범위 내에서 접근 가능한 정보를 활용하여 ClickUp의 작업, 문서 및 채팅 대화를 처리합니다. 이들에게 작업을 할당하거나, 채팅에서 @멘션을 남기거나, 자동화를 통해 트리거할 수 있습니다.

예를 들어, ‘슈퍼 에이전트’는 채팅에서 보고서를 읽고, 작업을 생성하고, 우선순위를 설정하며, 작업 공간에서 유사한 문제를 검색함으로써 버그 접수 관리를 지원할 수 있습니다. 그런 다음 원래 스레드에 답장을 보내 버그를 신고한 사람이 후속 조치를 취할 수 있도록 합니다. 에이전트의 실행 시점, 접근 권한, 수행 가능한 작업은 사용자가 직접 제어할 수 있습니다.

운영 비용을 비교하는 팀을 위해 ClickUp은 각 에이전트의 사용 내역을 제공합니다. 일반적인 슈퍼 에이전트 실행은 작업 내용에 따라 약 100~300 AI 크레딧이 소요됩니다. AI 크레딧 가이드에서는 사용량이 어떻게 계산되는지 설명합니다. 워크스페이스 관리자와 에이전트 관리자는 비용 및 사용량 패널에서 에이전트의 평균 실행 비용, 최근 실행 비용, 총 사용량을 확인할 수도 있습니다. 이러한 세부 정보를 통해 지출 내역을 검토하고 어떤 워크플로우를 조정할지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

주요 기능

가격

평가

한계점: 슈퍼 에이전트는 작업, 문서, 대화가 모두 ClickUp 내에 있을 때 최고의 성과를 냅니다. 팀의 업무의 대부분이 다른 시스템에서 이루어지는 경우, 이러한 내장된 맥락을 충분히 활용하지 못하고, 통합 기능에 더 많이 의존하게 됩니다.

ClickUp에 대한 실제 사용자들의 후기

한 사용자의 리뷰에 따르면:

양식과 슈퍼 에이전트 기능 덕분에 팀 내 워크플로우 프로세스가 획기적으로 개선되었습니다. 저희는 고등 교육 기관에서 공간 요청 절차를 처리하기 위해 ClickUp을 사용하고 있습니다. 모든 승인자가 시스템 사용자가 아니기 때문에 워크플로우가 복잡한 편입니다. 저는 이전에 수작업으로 진행되던 워크플로우 프로세스를 모방한 1개의 목록에 40개 이상의 자동화 기능을 구축할 수 있었습니다. 이를 통해 수작업 부담을 덜었을 뿐만 아니라, 메트릭도 더 효과적으로 추적할 수 있게 되었습니다. 저는 청구 업무에는 관여하지 않지만, 저희는 업무 진행 상황을 관리하기 위해 매일 ClickUp을 사용합니다. 저희는 소규모의 일회성 작업부터 수개월 또는 수년이 소요될 수 있는 대규모 다단계 프로젝트에 이르기까지, 유형과 범위가 다양한 여러 프로젝트를 관리하고 있습니다. 모든 것을 한 플랫폼에 통합하여 처리할 수 있다는 점이 정말 좋습니다!

다음은 슈퍼 에이전트를 구축하고 활용하는 방법입니다:

5. Make (저렴한 월 이용료로 시각적이고 분기형 자동화를 구현하기에 가장 적합)

Make를 사용하면 시각적 캔버스에서 시나리오 형태로 자동화 프로세스를 구축할 수 있습니다. 각 모듈은 특정 작업을 처리하며, 라우터는 사용자가 설정한 규칙에 따라 레코드를 서로 다른 브랜치로 전송합니다.

현재 공개 베타 단계에 있는 ‘AI 에이전트’ 기능은 이러한 시나리오에 모델 기반의 의사결정을 추가합니다. 에이전트는 요청 처리를 위해 어떤 도구를 호출할지 선택할 수 있으며, 나머지 워크플로우는 사용자가 설정한 단계에 따라 진행됩니다.

크레딧 시스템은 모듈이 수행하는 작업에 따라 적용됩니다. 일반적인 작업은 보통 각각 1크레딧이 소요되지만, 내장 AI 기능은 모델 및 토큰 사용량에 따라 추가 크레딧이 필요할 수 있습니다. Make의 Free Plan에는 매월 1,000크레딧이 포함되어 있어, 요금제를 업그레이드하기 전에 기본적인 시나리오를 구축하고 테스트해 볼 수 있는 여유가 있습니다.

주요 기능

가격

참고: Free Plan에는 월 1,000 크레딧이 포함됩니다. 위에 명시된 유료 플랜 가격은 연간 결제 기준 월 10,000 크레딧에 대한 가격입니다. 가격은 크레딧 할당량 및 청구 기간에 따라 달라집니다.

평가

단점: API 응답 내의 JSON 배열과 같은 중첩된 데이터를 다루는 데는 연습이 필요합니다. 복잡한 시나리오의 경우 신중한 오류 처리와 테스트가 필요할 수도 있습니다. 또한 워크플로우가 확장됨에 따라 Make의 크레딧 모델에도 주의가 필요하며, 특히 AI 모듈이 토큰 사용으로 인해 추가 크레딧을 소모할 때 더욱 그렇습니다.

실제 사용자들이 Make에 대해 남긴 후기

한 사용자의 리뷰에 따르면:

제가 가장 마음에 드는 점은 매주 실제로 얼마나 많은 시간을 절약해 주는지입니다. 직관적인 시각적 인터페이스 덕분에 자동화 설정이 매우 간편하지만, 저에게 있어 가장 큰 장점은 마음의 평안입니다. 가장 시간이 많이 소요되던 일상적인 업무들이 제가 직접 신경 쓰지 않아도 백그라운드에서 자동으로 처리되고 있다는 사실을 알기에, 드디어 밤에 편안하게 잠들 수 있게 되었습니다.

6. Lindy (받은 편지함, 달력, 회의 후속 조치 위임에 가장 적합)

Lindy는 Slack이나 iMessage를 통해 메시지를 주고받을 수 있는 AI 팀원처럼 작동합니다. 받은 편지함을 정리하거나, 회의를 예약하거나, 후속 조치를 준비해 달라고 요청하면 이메일, 달력 및 연결된 앱 전반에서 작업을 수행합니다.

회의 후속 조치가 이러한 작동 방식을 잘 보여주는 예시입니다. 영업 통화 후, Lindy는 노트를 확인하고, 요약 이메일을 작성하며, CRM의 거래 세부 정보를 업데이트할 수 있습니다. 또한 영업 팀이 영업 기회에 대해 파악한 내용을 추적하는 데 사용하는 MEDDPICC와 같은 자격 평가 필드를 채우는 데도 도움을 줄 수 있습니다.

신용카드 등록 없이 7일 동안 50달러 상당의 무료 크레딧으로 Lindy를 체험해 보세요. 체험 기간이 끝나면 팀 플랜은 활성 사용자 1명당 월 29.99달러부터 시작됩니다. 각 좌석마다 공유 풀에 크레딧이 추가되므로, 일이 들어올 때마다 팀원들이 동일한 잔액에서 크레딧을 사용할 수 있습니다.

주요 기능

가격

평가

한계점: Lindy의 최근 전략은 개별 지식 근로자를 위한 개인별 업무 위임에 중점을 두고 있습니다. 또한 상담원 간 업무 인계 기능도 지원하므로, Relevance AI Workforces를 대체하려는 팀은 전환 전에 각 플랫폼이 상담원 역할, 업무 인계 및 승인 절차를 어떻게 구성하는지 비교해 볼 필요가 있습니다.

실제 사용자들이 Lindy에 대해 남긴 후기

한 사용자의 리뷰에 따르면:

저는 AI 워크플로우를 구축하는 데 있어 사용 편의성이 뛰어난 Lindy를 정말 좋아합니다. 이 플랫폼을 사용하면 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 AI 에이전트를 간단하게 생성하고 맞춤형으로 설정할 수 있어 정말 훌륭합니다. 특히 통화 요약이나 통화 노트 작성과 같이 예전에는 수작업이 필요했던 작업을 Lindy가 자동화해 주는 점이 마음에 듭니다. 이 기능 덕분에 중요한 내용을 놓치는 일이 없습니다. 또한, 초기 설정 과정이 문제 없이 매끄럽고 원활하게 진행되어 저희에게는 큰 장점이었습니다.

7. Clay (Relevance AI의 리서치 및 BDR 에이전트를 대체하려는 영업 팀에 가장 적합)

Clay는 스프레드시트 형식의 테이블 내에서 AI 리서치 에이전트를 실행합니다. 웹 리서치 에이전트인 Claygent는 기업의 가격 정책이나 최신 자금 조달 소식 같은 맞춤형 열을 채워줍니다. Waterfall Enrichment는 이메일이나 전화번호를 찾을 때까지 제공자를 차례로 확인합니다.

이는 영업 팀에서 Relevance AI를 영업 팀의 AI 에이전트 중 하나로 사용하던 팀에게 가장 직접적인 대체 솔루션입니다. 성장 팀은 목표 계정을 등록하면 Claygent가 각 기업의 최근 뉴스를 요약해 줍니다. 다음 열에서는 적절한 연락처를 찾아내고, 연락을 위한 첫 문장을 작성해 줍니다. 데이터 보강 과정에서 결과가 나오지 않을 경우, Clay는 ‘액션(Actions)’이나 ‘데이터 크레딧(Data Credits)’을 청구하지 않습니다.

Clay는 요금을 플랫폼 운영을 위한 ‘액션(Actions)’과 구매한 데이터 및 AI 사용에 대한 ‘데이터 크레딧(Data Credits)’으로 구분합니다. CRM 동기화, webhook, HTTP API 호출은 Growth 플랜부터 이용할 수 있습니다.

주요 기능

가격

평가

단점: Clay는 시장 진출(go-to-market) 데이터를 중심으로 구축되어 있어, 일반 운영, 지원 또는 재무 담당자에게는 매력이 제한적입니다. 또한 테이블 빌더 사용에 익숙해지는 데 시간이 다소 걸릴 수 있습니다. 복잡한 수식, 조건부 실행 및 데이터 보강 규칙은 특히 여러 단계가 서로의 결과에 의존하는 경우 세심한 설정이 필요합니다.

실제 사용자들이 Clay에 대해 남긴 후기

한 사용자의 리뷰에 따르면:

Clay에서 제가 가장 마음에 드는 점은 데이터 보강 워크플로우를 구축하고 조정하는 데 매우 유용하다는 것입니다. 이 도구를 사용하면 진행 과정에서 테스트하고, 개선하고, 문제를 해결할 수 있는 여유가 생깁니다.

8. Dust (기업 데이터를 기반으로 한 지식 에이전트에 가장 적합)

Dust는 귀사가 이미 보유하고 있는 정보를 기반으로 AI 에이전트를 구축합니다. Notion, Google Drive, Slack, CRM 등의 소스를 연결한 다음, 에이전트가 필요한 지식에 접근할 수 있도록 설정하세요. 이 에이전트는 해당 소스를 검색하고, 질문에 답변하며, 연결된 도구들과 연동하여 작업할 수 있습니다.

이 방식은 여러 시스템에 분산된 정보를 활용해야 하는 팀에 특히 효과적입니다. 예를 들어, 영업 팀은 영업 통화 전에 최근 고객 이메일, CRM 노트, 내부 문서를 한데 모아 확인할 수 있습니다. 또한 Dust를 활용하여 데이터 분석, 조사, 여러 상담원이 참여하는 워크플로우를 관리할 수도 있습니다.

Dust를 사용하면 OpenAI, Anthropic, Google, Mistral 및 기타 제공자의 옵션을 통해 각 에이전트에 사용할 AI 모델을 선택할 수 있습니다. 또한 비즈니스 플랜은 다양한 좌석 유형을 지원하므로, 가끔 사용하는 사용자와 더 복잡한 에이전트를 운영하는 사용자에게 서로 다른 크레딧 할당량을 제공할 수 있습니다.

주요 기능

가격

평가

한계점: Dust의 크레딧 사용량은 모델, tool 호출 횟수, 각 요청의 복잡도에 따라 달라집니다. 상세한 조사를 수행하거나 여러 tools를 사용하는 에이전트는 할당량을 더 빨리 소진할 수 있습니다.

Dust에 대한 실제 사용자들의 후기

한 사용자의 리뷰에 따르면:

Dust를 사용하면 에이전트를 정말 쉽게 구축할 수 있습니다. 엔지니어링 지원 없이도 몇 분 만에 아이디어에서 실제로 작동하는 어시스턴트를 만들 수 있습니다. 커넥터와 MCP 생태계가 이를 가능하게 하는 핵심 요소입니다. 기존 tools에 연동함으로써, 저희 에이전트는 지원 및 RevOps 일에 유용하게 활용되기 위해 필요한 맥락 정보를 실제로 확보할 수 있었습니다. 게다가, 저희가 검토한 다른 플랫폼들과 비교했을 때 가성비 면에서는 따라올 수 없을 정도입니다.

9. StackAI (문서 처리량이 많은 에이전트를 도입하는 규제 대상 기업에 가장 적합)

StackAI를 사용하면 드래그 앤 드롭 방식의 캔버스에서 AI 에이전트를 구축할 수 있으며, 특히 기업 워크플로우와 문서 처리에 중점을 둡니다. AI 모델을 지식 기반에 연결하고, 필요한 tools를 추가한 후, 인터페이스나 API를 통해 완성된 에이전트를 배포할 수 있습니다.

보험 및 법무 운영 팀의 경우, 이는 에이전트가 수신된 PDF 파일을 읽고 주요 필드를 추출하는 작업을 의미할 수 있습니다. 이 시스템은 해당 세부 정보를 보험 증서 문서와 대조하여 확인하고, 예외 사항을 검토를 위해 전달할 수 있습니다. 동일한 설정을 통해 계약 분석, 내부 지식 검색 및 서비스 데스크 워크플로우도 지원할 수 있습니다.

StackAI는 또한 엄격한 보안 요구 사항을 가진 조직을 위한 배포 옵션을 제공합니다. 관리형 클라우드 서비스 외에도, Enterprise 고객은 프라이빗 클라우드, VPC 및 온프레미스 배포 중에서 선택할 수 있습니다.

주요 기능

가격

참고: Free Plan에는 월 500회 실행, 2개 프로젝트, 1개의 좌석이 포함됩니다.

평가

단점: StackAI는 제한적인 Free Plan을 건너뛰고 바로 맞춤형 Enterprise 요금제로 넘어갑니다. 셀프 서비스 유료 옵션을 원하는 소규모 팀의 경우, 선택의 폭이 좁아집니다.

StackAI에 대한 실제 사용자들의 후기

한 사용자의 리뷰에 따르면:

가장 큰 장점은 아이디어를 실제 작동하는 시스템으로 전환하는 데 걸리는 시간이 매우 짧다는 점입니다. 지식 기반에서 데이터를 가져와 모델을 통해 처리한 후 결과를 특정 위치에 게시하는 워크플로우를 구성하는 데 스프린트 기간이 아닌 단 하루 오후면 충분합니다. 엔지니어링 팀에 티켓을 등록하고 기다릴 필요가 없습니다.

10. Microsoft Copilot Studio (Microsoft 365를 표준으로 사용하는 조직에 가장 적합)

Microsoft Copilot Studio를 사용하면 Microsoft Teams, SharePoint 및 Microsoft 365 Copilot 전반에서 작동하는 에이전트를 구축할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 조직의 기존 데이터를 활용하고, 질문에 답변하며, 연결된 tools를 통해 작업을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, IT 팀은 에이전트를 SharePoint 정책 라이브러리에 연결하고 이를 Teams에 게시할 수 있습니다. 직원들은 내부 절차에 대해 문의하거나 문제 해결을 요청할 수 있습니다. 에이전트는 관련 정책을 조회하고, 추가 조치가 필요한 경우 에이전트 흐름을 통해 티켓을 생성할 수 있습니다.

Copilot Studio는 Power Platform 커넥터와도 연동되어, 상담원이 Microsoft 365 이외의 비즈니스 시스템에도 접근할 수 있도록 지원합니다.

Microsoft 365 Copilot 라이선스를 보유한 직원의 경우, 에이전트가 인증된 신원 상태로 작업할 때 Copilot 채팅, Teams 및 SharePoint에서 발생하는 적격 에이전트 상호작용에 대해서는 추가 Copilot 크레딧 요금이 부과되지 않을 수 있습니다. 그 외의 에이전트 활동은 Copilot Studio의 사용량 기반 요금제를 통해 청구됩니다.

주요 기능

가격

노트: Microsoft 365 Copilot을 사용하려면 해당 요건을 충족하는 Microsoft 365 플랜이 필요합니다. 이 플랜에 포함된 에이전트 사용량은 독립형 Copilot Studio의 과금 방식과 다릅니다.

평가

단점: 조직에서 Microsoft 365를 사용하지 않는 경우, 기존 도구를 연결하기 위해 더 많은 연동 기능이 필요하므로 Copilot Studio의 값이 떨어집니다. 비용 문제도 주의해야 합니다. Microsoft는 구매한 크레딧 한도를 적용하며, 종량제 결제가 활성화되지 않은 상태에서 한도를 초과할 경우 상담원의 업무가 중단될 수 있습니다.

Microsoft Copilot Studio에 대한 실제 사용자들의 후기

한 사용자의 리뷰에 따르면:

Microsoft Copilot Studio에서 가장 마음에 드는 점은 복잡한 코드 없이도 맞춤형 AI 코파일럿을 쉽게 구축할 수 있다는 것입니다. Microsoft 365, Teams, Power Platform과의 통합이 매끄러워 SharePoint, Outlook, Dataverse에서 실제로 데이터를 가져올 수 있는 봇을 만들 수 있습니다. 또한 드래그 앤 드롭 방식의 흐름 빌더와 미리 구축된 커넥터 덕분에 챗봇을 처음부터 직접 구축하는 것에 비해 개발 시간을 크게 절약할 수 있어 매우 만족스럽습니다.

그 밖에도 주목할 만한 Relevance AI 대체 서비스는 무엇이 있을까요?

MindStudio: 200개 이상의 AI 모델을 활용할 수 있는 에이전트를 구축하고, 각 에이전트별로 지출 한도를 설정할 수 있습니다. ‘Individual’ 플랜은 에이전트 수와 실행 횟수에 제한이 없으며, 팀 협업의 경우 맞춤형 ‘비즈니스 플랜’이 필요합니다. 유연한 모델 활용과 비용 관리가 필요한 경우 고려해 볼 만하지만, 시각적인 에이전트 구축 기능은 본 목록에서 다루고 있는 Gumloop과 중복되는 부분이 있습니다. 모델 사용량은 별도로 청구되므로, 무제한 실행이 무상으로 AI를 무제한으로 사용할 수 있다는 의미는 아닙니다.

CrewAI: 에이전트들이 각기 다른 역할을 맡고 작업을 공유하는 다중 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 시각적 빌더는 다중 에이전트 워크플로우를 지원하며, 실행 추적 및 GitHub 연동 기능을 제공합니다. Flows에 대한 고급 인적 승인 관리 기능을 사용하려면 Enterprise 요금제가 필요합니다. Free Plan을 통해 Enterprise 요금제 가입 여부를 결정하기 전에 워크플로우를 테스트해 볼 수 있습니다. 이 서비스가 다중 에이전트 협업에 더욱 특화되어 있어 이 목록에 포함시켰지만, Relevance AI Workforces에 크게 의존하고 계신다면 한 번 살펴볼 가치가 있습니다.

Activepieces: 시각적 빌더를 통해 AI 에이전트, 워크플로우 및 앱을 연결합니다. 크레딧 기반 요금제는 워크플로우 실행 및 AI 동작을 포함하며, Plus 플랜을 이용하면 자체 AI 모델 키를 사용할 수 있습니다. 본 목록에서 Make와 n8n은 유사한 워크플로우 자동화 사용 사례를 다룹니다. 워크플로우 실행 비용을 비교하고 자체 AI 모델 키를 도입하고자 한다면 Activepieces도 고려해 볼 만한 대안입니다.

Relevance AI 대체 서비스를 어떻게 선택해야 할까요?

비용이 가장 많이 드는 Relevance AI 에이전트부터 살펴보세요. 작업당 호출하는 tool 수, 재시도 빈도, 사용하는 AI 모델을 확인하세요. 그런 다음 동일한 일을 수행할 때 두세 가지 대안 서비스에서 각각 얼마의 비용이 드는지 비교해 보세요.

가격 외에도, 상담원이 담당하는 일 유형에 따라 선택지를 좁히는 방법은 다음과 같습니다:

서비스 전환 전에 기존 에이전트의 지침, 도구 설정 및 몇 가지 샘플 작업을 저장해 두세요. 새로운 플랫폼에서 가장 바쁜 워크플로우를 재구성한 후, 테스트 레코드를 사용하고 실시간 전송이나 업데이트 기능을 비활성화한 상태에서 동일한 샘플 입력값을 사용하여 두 버전을 모두 테스트해 보세요. 완료된 작업당 비용, 각 에이전트가 개입해야 하는 빈도, 그리고 유지 관리에 소요되는 시간을 비교해 보세요.

모든 AI 에이전트가 투자 가치를 발휘하도록 하세요

Relevance AI의 에이전트와 워크포스가 귀사가 필요로 하는 프로세스를 처리할 수 있다면, 여전히 귀사 팀에 적합할 수 있습니다. 전환을 고려해야 할 이유는 자체 호스팅, 문서 처리, 또는 프로젝트 데이터와의 직접 연동과 같이 다른 플랫폼이 더 잘 충족시켜 주는 특정 요구 사항이 있을 때입니다.

모든 상담원을 한꺼번에 전환할 필요는 없습니다. 효과적인 워크플로우는 그대로 유지하고, 팀이 수동으로 후속 조치를 너무 많이 해야 하는 워크플로우만 교체하세요.

작업, 문서, 팀 대화에서 이러한 후속 조치가 필요한 경우, ClickUp 슈퍼 에이전트를 고려해 볼 가치가 있습니다. 익숙한 프로세스로 시작하여 에이전트가 독립적으로 처리할 수 있는 업무와 사람이 직접 개입해야 하는 시점을 명확히 정의하세요.

Relevance AI 대체 서비스에 대한 자주 묻는 질문

Relevance AI의 무료 대체 서비스는 실제로 무료로 이용할 수 있나요?

항상 그런 것은 아닙니다. n8n의 Community Edition은 구독료가 없지만, 호스팅, 유지보수 및 유료 AI 모델 비용은 별도로 부담해야 합니다. n8n 클라우드 Starter 및 Pro에서는 지원되는 모델 호출 비용을 게이트웨이 크레딧으로 결제하거나 자체 제공자 계정을 사용할 수 있습니다. Free Plan을 선택하기 전에 이러한 비용을 확인하세요.

Relevance AI 에이전트를 다른 플랫폼으로 내보낼 수 있나요?

에이전트의 설정, 도구 및 구성을 JSON 형식의 .rai 파일로 내보낼 수 있습니다. 하지만 다른 플랫폼에서는 해당 파일을 직접 지원하지 못할 수도 있습니다. 에이전트를 재구축할 때 이 내보낸 파일을 참고 자료로 보관해 두었다가, 전환하기 전에 통합 기능, 트리거 및 승인 단계를 테스트해 보십시오.

자체 모델을 가져오면 Relevance AI의 작업별 요금이 면제되나요?

아닙니다. 자체 API 키를 사용하면 모델 제공자에 직접 결제할 수 있지만, Relevance AI는 여전히 ‘액션(Action)’에 대해 요금을 부과합니다. 상담원이 도구를 실행할 때마다, 해당 도구에 여러 단계가 포함되어 있더라도 1개의 액션으로 계산됩니다. 비용을 비교할 때는 두 가지 요금을 모두 고려해야 합니다.

AI 에이전트 빌더와 워크플로우 자동화 도구의 차이점은 무엇인가요?

워크플로우 자동화 도구는 미리 정의된 트리거, 조건 및 동작을 따릅니다. AI 에이전트는 요청을 평가하고 사용할 수 있는 도구 중 어떤 것을 사용할지 결정할 수 있습니다. n8n이나 Make와 같은 플랫폼은 두 가지 방식 모두를 지원합니다. 프로세스가 매번 동일한 단계를 따르는 경우, 표준 자동화 방식을 사용하는 것이 유지 관리 측면에서 더 간단할 수 있습니다.

Relevance AI의 ‘Workforces’ 기능을 다른 플랫폼에서 재현할 수 있나요?

다른 플랫폼에서도 다양한 다중 에이전트 워크플로우를 재구축할 수 있지만, 역할, 업무 인계, 승인 설정은 다르게 작동할 수 있습니다. 예를 들어, Zapier Agents는 에이전트 간 통화를 지원하지만, Zapier는 이러한 기능을 AI by Zapier로 이전하고 있습니다. CrewAI 역시 전문 에이전트 간의 협업을 지원합니다. 전환하기 전에 대체 서비스가 공유 컨텍스트, 승인, 실패한 업무 인계를 어떻게 처리하는지 테스트해 보십시오.