10 ทางเลือกที่ดีที่สุดแทน Relevance AI ในปี 2026

Relevance AI ช่วยทีมสร้างเอเจนต์ที่สามารถจัดการงานผ่านเครื่องมือต่าง ๆ ได้ ตั้งแต่การค้นคว้าข้อมูลลูกค้าเป้าหมายไปจนถึงการอัปเดต CRM เมื่อคุณวางแผนกระบวนการทำงานเหล่านี้ คำถามต่อไปคือค่าใช้จ่ายในการดำเนินการจะสูงเท่าใด

สิ่งนี้ทำให้ราคาเป็นปัจจัยสำคัญเมื่อพิจารณาตัวเลือกอื่น ๆ แทน Relevance AIหน้าแสดงราคาสาธารณะของบริการนี้เน้นไปที่แพ็กเกจ Enterprise ที่มีราคาตามความต้องการของลูกค้าส่วนเอกสารคู่มือยังระบุแพ็กเกจ Pro และ Team พร้อมตัวเลือกอัปเกรดภายในแอป หากคุณกำลังเปรียบเทียบตัวเลือกต่าง ๆ ด้วยงบประมาณที่กำหนดไว้ แพ็กเกจที่ประกาศไว้และอัตราค่าบริการที่ชัดเจนจะช่วยให้การตัดสินใจง่ายขึ้น

คู่มือนี้เปรียบเทียบ 10 เครื่องมือสร้างเอเจนต์ AI โดยครอบคลุมความสามารถ รูปแบบการกำหนดราคา และข้อจำกัดของพวกมัน ไม่ว่าคุณต้องการค่าใช้จ่ายที่ชัดเจนขึ้น การควบคุมการโฮสต์ที่มากขึ้น หรือเอเจนต์ที่ทำงานร่วมกับโครงการของคุณ คุณจะพบตัวเลือกที่ตรงกับความต้องการของทีมคุณ

ตัวเลือกแทน Relevance AI ในภาพรวม

คุณควรพิจารณาอะไรเมื่อเลือกทางเลือกแทน Relevance AI?

ทางเลือกที่ดีสำหรับ Relevance AI ควรช่วยให้ผู้ที่ไม่ใช่ผู้พัฒนาสามารถสร้างเอเจนต์ที่ทำงานตามทริกเกอร์หรือตามกำหนดเวลา และดำเนินการในแอปที่เชื่อมต่อได้ ทุกเครื่องมือในรายชื่อนี้ล้วนผ่านเกณฑ์ดังกล่าว ใช้คำถามเหล่านี้เพื่อคัดกรองตัวเลือกให้แคบลง และดูบทสรุปของเราเกี่ยวกับเอเจนต์ AI สำหรับผู้ใช้ที่ไม่ต้องเขียนโค้ดหากทีมพัฒนาของคุณไม่มีพื้นฐานทางเทคนิค

Relevance AI มีค่าใช้จ่ายเท่าไร และทำไมทีมต่าง ๆ จึงเปลี่ยนไปใช้แพลตฟอร์มอื่น?

หน้ากำหนดราคาสาธารณะของ Relevance AI เน้นย้ำถึงแผน Enterprise ที่มีราคาตามความต้องการส่วนเอกสารอย่างเป็นทางการยังคงระบุราคาแผน Pro ที่ $29/เดือน และแผน Team ที่ $349/เดือน พร้อมทั้งมีขั้นตอนการอัปเกรดภายในแอปที่อธิบายไว้ในเอกสาร

ตามเอกสาร Pro ให้สิทธิ์ 2,500 Actions และ Vendor Credits 20 ดอลลาร์ต่อเดือน ส่วน Team ให้สิทธิ์ 7,000 Actions และ Vendor Credits 70 ดอลลาร์ สำหรับ Actions เพิ่มเติม คิดค่าบริการ 80 ดอลลาร์ต่อ 1,000 Actions ผู้ใช้ที่ชำระเงินยังสามารถนำ API keys ของโมเดลตนเองมาใช้เพื่อหลีกเลี่ยงการใช้ Vendor Credits ได้ แต่ยังคงต้องชำระเงินให้ผู้ให้บริการโมเดลโดยตรง

ค่าใช้จ่ายจะชัดเจนขึ้นเมื่อดูวิธีการนับ "การดำเนินการ" (Actions) ทุกครั้งที่ตัวแทนใช้เครื่องมือ Relevance AI จะนับเป็น "การดำเนินการ" หนึ่งครั้ง แม้เครื่องมือนั้นจะล้มเหลวก็ตาม

สมมติว่าตัวแทนของคุณทำการวิจัยลูกค้าเป้าหมาย ตรวจสอบ CRM ร่างอีเมล และบันทึกผลลัพธ์ หากแต่ละขั้นตอนใช้การเรียกใช้เครื่องมือหนึ่งครั้ง ก็เท่ากับ 4 การดำเนินการต่อลูกค้าเป้าหมายหนึ่งราย ด้วยลูกค้าเป้าหมาย 100 รายต่อวัน เป็นเวลา 20 วันทำงาน คุณจะใช้ 8,000 การดำเนินการ

นั่นมากกว่าโควตาประจำเดือนของแพ็กเกจ Pro ถึง 5,500 ครั้ง เนื่องจากการเติมโควตาเป็นชุดละ 1,000 ครั้ง คุณจึงต้องซื้อโควตาเพิ่มอีก 6,000 ครั้ง ด้วยราคา $480 ทำให้ยอดรวมของคุณในเดือนนั้นอยู่ที่ $509 ก่อนที่จะมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมจากโมเดลใดๆ

ปัญหานี้ไม่จำกัดอยู่เพียง Relevance AI เท่านั้น ในเดือนมิถุนายน 2568 Gartner คาดการณ์ว่าโครงการ AI แบบเอเจนต์มากกว่า 40%จะถูกยกเลิกภายในสิ้นปี 2570 โดยอ้างถึงค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น คุณค่าทางธุรกิจที่ไม่ชัดเจน และระบบควบคุมความเสี่ยงที่ไม่เพียงพอ Anushree Verma นักวิเคราะห์ระดับผู้อำนวยการอาวุโสของ Gartner ได้เตือนว่า การทดลองที่ขับเคลื่อนด้วยความตื่นเต้นเกินจริงทำให้มองไม่เห็นค่าใช้จ่ายที่แท้จริงในการดำเนินการเอเจนต์:

สิ่งนี้อาจทำให้องค์กรมองไม่เห็นต้นทุนที่แท้จริงและความซับซ้อนในการนำเอเจนต์ AI มาใช้ในวงกว้าง ซึ่งส่งผลให้โครงการต่าง ๆ ไม่สามารถก้าวเข้าสู่ขั้นตอนการผลิตได้ องค์กรจำเป็นต้องมองผ่านกระแสความนิยมเพื่อตัดสินใจอย่างรอบคอบและมีกลยุทธ์ว่าจะนำเทคโนโลยีที่กำลังเกิดขึ้นใหม่นี้ไปใช้ที่ไหนและอย่างไร

เมื่อเปรียบเทียบตัวเลือกต่างๆ ให้คำนวณค่าใช้จ่ายของกระบวนการทำงานทั่วไปตามปริมาณงานรายเดือนที่คาดการณ์ไว้ รวมถึงการเรียกใช้เครื่องมือ การลองใหม่ การใช้งานโมเดล และค่าธรรมเนียมใดๆ ที่เกิดจากการเกินขีดจำกัดของแพ็กเกจ สิ่งนี้จะช่วยให้คุณเห็นภาพรวมของค่าใช้จ่ายที่อาจเกิดขึ้นเมื่อตัวแทนของคุณรับงานมากขึ้น

การทดสอบความเหมาะสมของระบบคิดค่าบริการ: ปรับหน่วยคิดค่าบริการให้สอดคล้องกับวิธีการทำงานของตัวแทนของคุณ

เครื่องมือสร้างเอเจนต์ AI มักมีคุณสมบัติที่คล้ายกัน แต่ระบบการคิดค่าบริการอาจแตกต่างกัน เอเจนต์ที่เรียกใช้ 10 เครื่องมือในครั้งเดียวอาจมีค่าใช้จ่ายต่ำกว่ามากบนแพลตฟอร์มหนึ่งเมื่อเทียบกับแพลตฟอร์มอื่น ขึ้นอยู่กับวิธีการนับการเรียกใช้ของแต่ละผู้ให้บริการ

ก่อนที่จะเปรียบเทียบคุณสมบัติ ให้ดูว่าตัวแทนที่มีงานมากที่สุดของคุณทำงานอย่างไร:

ต่อไปนี้คือวิธีที่ Relevance AI และ 10 ตัวเลือกอื่น ๆ วัดการใช้งาน:

ตัวเลขเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นให้คุณ แต่จำนวนเครดิตเพียงอย่างเดียวไม่สามารถบอกได้ว่าแพลตฟอร์มใดมีราคาถูกกว่า ทดสอบกระบวนการทำงานเดียวกันบนเครื่องมือที่คุณคัดเลือกไว้ และเปรียบเทียบค่าใช้จ่ายต่องานที่เสร็จสิ้น รวมถึงการลองใหม่ ค่าบริการโมเดล AI และค่าใช้จ่ายในการโฮสต์ หากมี

10 ตัวเลือกที่ดีที่สุดแทน Relevance AI

1. n8n (เหมาะที่สุดสำหรับทีมเทคนิคที่ต้องการบริการโฮสติ้งที่ยืดหยุ่นและกระบวนการทำงานของเอเจนต์หลายขั้นตอน)

โหนด AI Agent ของ n8n ให้โมเดลภาษาสามารถเข้าถึงเครื่องมือและหน่วยความจำได้ ทำให้มันสามารถตัดสินใจได้ว่าควรเรียกใช้เครื่องมือใด ตัวเอเจนต์นี้ทำงานภายในเวิร์กโฟลว์ n8n ปกติ ซึ่งสามารถเริ่มต้นจาก webhook, การกำหนดเวลา หรือการส่งแบบฟอร์ม โหนดอื่นๆ จะเตรียมข้อมูลที่จะส่งเข้าตัวเอเจนต์และจัดการผลลัพธ์ที่มันสร้างขึ้น

โมเดลการคิดค่าบริการเป็นจุดดึงดูดหลักสำหรับทีมที่กำลังย้ายออกจาก Relevance AI n8n คิดค่าบริการตามการดำเนินการของเวิร์กโฟลว์แต่ละครั้ง ไม่ว่าเวิร์กโฟลว์นั้นจะมีขั้นตอนกี่ขั้นตอนก็ตาม ตัวอย่างเช่น เอเจนต์ที่ตรวจสอบคุณสมบัติของลีด ตรวจสอบ HubSpot เขียนข้อความตอบกลับ และโพสต์ไปยัง Slack จะนับเป็นการดำเนินการเพียงครั้งเดียว หากการดำเนินการเหล่านั้นเกิดขึ้นภายในเวิร์กโฟลว์เดียวกัน

นอกจากนี้ยังมี Community Edition ที่คุณสามารถติดตั้งและจัดการเองได้ฟรี ซึ่งช่วยให้ทีมเทคนิคสามารถควบคุมสถานที่ที่เวิร์กโฟลว์ทำงานได้ รวมถึงตัวเลือกในการปรับแต่งการผสานระบบและใช้โมเดล AI ที่พวกเขาชื่นชอบ

คุณสมบัติเด่น

ราคา

หมายเหตุ: n8n ยังเสนอเวอร์ชัน Community ที่สามารถติดตั้งเองได้ฟรี ซึ่งแยกต่างหากจากเวอร์ชันทดลองใช้ Cloud ของบริษัท การติดตั้ง การดูแลรักษา และการใช้โมเดล AI ที่ต้องชำระเงินจะเป็นความรับผิดชอบของคุณ

คะแนน

จุดอ่อน: การติดตั้งเอง (Self-hosting) ต้องแลกกับค่าใช้จ่ายในการสมัครสมาชิกเพื่อประหยัดเวลาด้านวิศวกรรม ทีมที่ไม่มีสมาชิกที่คุ้นเคยกับ Docker, SSL และการอัปเดตเซิร์ฟเวอร์ มักจะย้ายไปใช้ n8n Cloud หรือหนึ่งในตัวเลือกแทน n8nที่มาพร้อมบริการโฮสติ้งแบบจัดการ

ผู้ใช้จริงพูดอย่างไรเกี่ยวกับ n8n

รีวิวจากผู้ใช้ระบุว่า:

สิ่งที่ผมชอบที่สุดเกี่ยวกับ n8n คือเครื่องมือสร้างเวิร์กโฟลว์แบบภาพที่ผสมผสานกับความยืดหยุ่นของ JavaScript สำหรับตรรกะขั้นสูง การเชื่อมต่อ API การสร้างระบบอัตโนมัติหลายขั้นตอน และการจัดการการไหลของข้อมูลข้ามแพลตฟอร์มนั้นง่ายอย่างไม่น่าเชื่อ โมเดลโอเพนซอร์สนี้ให้สิทธิ์ควบคุมอย่างเต็มที่ในการโฮสต์และเรื่องความเป็นส่วนตัว ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบที่ใหญ่มาก มันช่วยทีมของเราประหยัดเวลาได้หลายชั่วโมงทุกสัปดาห์ด้วยการอัตโนมัติงานที่ซ้ำซาก เช่น การซิงค์ข้อมูล CRM การประมวลผล webhooks และการส่งการแจ้งเตือน

2. Gumloop (เหมาะที่สุดสำหรับทีมปฏิบัติการที่สร้างกระบวนการทำงานที่พึ่งพา AI เป็นหลักบนพื้นที่ทำงานแบบภาพ)

Gumloop ช่วยให้คุณสร้างเอเยนต์ AI และเวิร์กโฟลว์บนพื้นที่ทำงานแบบลากและวาง (drag-and-drop) การเรียกโมเดลมีโหนดของตัวเอง เหมือนกับขั้นตอนการอัตโนมัติทั่วไป คุณสามารถเชื่อมต่อโหนดเหล่านี้กับเครื่องมืออื่น ๆ และกำหนดวิธีที่ข้อมูลเคลื่อนที่ผ่านเวิร์กโฟลว์

ตัวอย่างเช่น กระบวนการทำงาน (workflow) สามารถอ่านแถวข้อมูลจาก Google Sheets จัดประเภทแต่ละรายการด้วยโมเดล AI และเขียนผลลัพธ์กลับเข้าไปได้ คุณยังสามารถใช้โมเดลหลายตัวภายในกระบวนการทำงานได้อีกด้วย ผลลัพธ์จากโมเดลหนึ่งจะกลายเป็นข้อมูลนำเข้าสำหรับโมเดลถัดไป ซึ่งช่วยให้คุณมีพื้นที่ในการสร้างกระบวนการ AI ที่ละเอียดยิ่งขึ้น

Gumloop รองรับโมเดล AI หลายแบบ และจัดการการเข้าถึงผ่านระบบเครดิต ไม่จำเป็นต้องตั้งบัญชีแยกกับผู้ให้บริการโมเดลแต่ละราย ทีมปฏิบัติการ ทีมขาย และทีมสนับสนุนสามารถทำงานในองค์กรเดียวกัน และใช้เครดิตจากพูลเครดิตที่ใช้ร่วมกันได้

คุณสมบัติเด่น

ราคา

หมายเหตุ: แพ็กเกจ Pro มีเครดิต 20,000 เครดิตต่อเดือน การทดลองใช้ต้องใช้บัตรเครดิต และจะเปลี่ยนเป็นการสมัครสมาชิก Pro แบบเสียค่าใช้จ่ายโดยอัตโนมัติ หากไม่ยกเลิก

คะแนน

จุดที่ยังต้องปรับปรุง: ทีมที่มีข้อกำหนดการจัดซื้อจัดจ้างอย่างเป็นทางการควรตรวจสอบว่ามาตรการรักษาความปลอดภัยและตัวเลือกการติดตั้งของ Gumloop ตรงกับความต้องการของพวกเขาหรือไม่ เปรียบเทียบข้อกำหนดเหล่านั้นระหว่างแพลตฟอร์มต่าง ๆในบทความสรุปเครื่องมือเอเยนต์ AI ของเรา

ความคิดเห็นของผู้ใช้จริงเกี่ยวกับ Gumloop

รีวิวจากผู้ใช้ระบุว่า:

Gumloop เป็นซอฟต์แวร์อัตโนมัติแบบไม่ต้องเขียนโค้ด (no-code) ที่ใช้งานง่ายที่สุดที่มีอยู่ในตลาด การเริ่มต้นสร้างโฟลว์ใหม่เพื่อตอบสนองความต้องการของคุณนั้นง่ายมาก Gummies ยังสามารถช่วยคุณสร้างโฟลว์หรือแก้ไขปัญหาได้ ทำให้การเริ่มต้นใช้งานง่ายกว่าที่เคย โฟลว์สำหรับการทำงานอัตโนมัติอย่างต่อเนื่องนั้นยอดเยี่ยมมาก และการมีเอเจนต์ Gumloop มาช่วยใน Slack ก็มีประโยชน์มาก หากคุณเป็นคนที่ติด Slack เหมือนผม

3. Zapier Agents (เหมาะที่สุดสำหรับเอเจนต์ที่ทำงานบนแพลตฟอร์ม SaaS ที่หลากหลาย)

Zapier Agents ช่วยให้คุณอธิบายงานด้วยภาษาธรรมดา เชื่อมต่อแอปที่เอเจนต์อาจใช้ และให้ระบบตัดสินใจขั้นตอนเอง เอเจนต์ใช้การเชื่อมต่อแอปเดียวกันกับ Zaps ของ Zapier นี่คือเหตุผลหลักที่ควรเลือกใช้ หาก CRM, ระบบสนับสนุนลูกค้า และเครื่องมือเรียกเก็บเงินของคุณเป็นระบบเฉพาะทาง Zapier น่าจะเชื่อมต่อกับระบบเหล่านั้นอยู่แล้ว

ลองนึกถึงผู้จัดการความสำเร็จของลูกค้าที่กำลังติดตามคำขอเปลี่ยนแพ็กเกจลงระดับในระบบศูนย์ช่วยเหลือ ตัวแทนจะดึงข้อมูลการใช้งานของบัญชีจากเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ จากนั้นจะร่างข้อเสนอเพื่อรักษาลูกค้าในระบบ CRM เพื่อรอการตรวจสอบจากมนุษย์ แต่ละการกระทำดังกล่าวถือเป็นกิจกรรมใน Zapier และตัวแทนสามารถส่งต่อขั้นตอนที่ไม่เปลี่ยนแปลงไปยัง Zaps ที่มีอยู่ได้

Zapier กำลังย้ายผลิตภัณฑ์ Agents แบบสแตนด์อโลนเข้าสู่AI by Zapier โดยนำคุณสมบัติของเอเจนต์เข้ามาใน Zap Editor ผลิตภัณฑ์ Agents แบบสแตนด์อโลนมีแพ็กเกจแยกต่างหาก ในขณะที่ประสบการณ์ใหม่ใช้ระบบการคิดค่าบริการตามงาน ตรวจสอบว่าคุณจะใช้ประสบการณ์แบบใดก่อนที่จะเปรียบเทียบค่าใช้จ่าย

คุณสมบัติเด่น

ราคา

หมายเหตุ: แพ็กเกจเหล่านี้ใช้สำหรับ Zapier Agents แบบสแตนด์อโลนเท่านั้น AI by Zapier ใช้ระบบคิดค่าบริการตามงาน

คะแนน

จุดอ่อน: ตัวแทนที่ใช้งานหลายเครื่องมืออาจใช้โควตาการดำเนินการหมดอย่างรวดเร็ว แพ็กเกจฟรีจำกัดจำนวนกิจกรรมต่อการดำเนินการไว้ที่ 10 กิจกรรม ในขณะที่แพ็กเกจ Pro อนุญาตให้ดำเนินการได้สูงสุด 40 กิจกรรมต่อการดำเนินการ

ความคิดเห็นของผู้ใช้จริงเกี่ยวกับ Zapier

รีวิวจากผู้ใช้ระบุว่า:

ผมได้ใช้ Zapier มาตลอดไม่กี่เดือนที่ผ่านมา และนี่คือประสบการณ์โดยรวมของผม มันมีคลังแอปที่ใหญ่โต Zapier สามารถเชื่อมต่อกับแอปได้มากกว่า 8,000 แอป ครอบคลุมเครื่องมือธุรกิจยอดนิยมเกือบทุกชนิด รวมถึง CRM และแอปส่งข้อความ นี่คือจุดที่ผมชอบที่สุดของ Zapier เมื่อพูดถึงเส้นทางตรรกะขั้นสูงและตัวกรอง ผมสามารถสร้างเวิร์กโฟลว์แบบมีเงื่อนไขที่ซับซ้อนได้ ตัวอย่างเช่น ผมสามารถตั้งค่าเส้นทาง “if this, then that” เพื่อส่งลูกค้า VIP ไปยังกล่องจดหมายของผู้จัดการเฉพาะ ในขณะที่ส่งคำสอบถามทั่วไปไปยังคิวทั่วไป

4. ClickUp (เหมาะที่สุดสำหรับตัวแทนที่ทำงานในพื้นที่ทำงานเดียวกันกับงานและเอกสารของคุณ)

ClickUp Super Agentsคือเพื่อนร่วมทีม AI ที่คุณสามารถสร้างขึ้นได้ด้วยคำสั่งภาษาธรรมดา พวกเขาทำงานร่วมกับงาน (Tasks) เอกสาร (Docs) และการสนทนาใน Chat ของคุณ โดยใช้ข้อมูลที่สิทธิ์การเข้าถึงของพวกเขาอนุญาต คุณสามารถมอบหมายงานให้พวกเขา @mention พวกเขาใน Chat หรือเรียกใช้งานผ่านระบบอัตโนมัติ (Automation) ได้

ตัวอย่างเช่น Super Agent สามารถช่วยจัดการการรับรายงานข้อผิดพลาดได้โดยอ่านรายงานใน Chat สร้างงาน ตั้งค่าลำดับความสำคัญ และค้นหาปัญหาที่คล้ายกันในพื้นที่ทำงานของคุณ หลังจากนั้น มันสามารถตอบกลับในสายสนทนาเดิม เพื่อให้ผู้รายงานข้อผิดพลาดสามารถติดตามความคืบหน้าได้ คุณเป็นผู้ควบคุมว่าเอเจนต์จะทำงานเมื่อใด สามารถเข้าถึงข้อมูลใด และดำเนินการใดได้

สำหรับทีมที่ต้องการเปรียบเทียบค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ClickUp ให้รายละเอียดการใช้งานสำหรับแต่ละเอเจนต์ การรัน Super Agent ทั่วไปใช้ AI Credits ประมาณ 100 ถึง 300 เครดิต ขึ้นอยู่กับงานที่เกี่ยวข้องคู่มือ AI Creditsอธิบายวิธีการคำนวณการใช้งาน ผู้ดูแลพื้นที่ทำงานและผู้จัดการเอเจนต์ยังสามารถตรวจสอบค่าใช้จ่ายเฉลี่ยต่อการรัน ค่าใช้จ่ายครั้งล่าสุด และปริมาณการใช้งานรวมของเอเจนต์ในแผงควบคุมค่าใช้จ่ายและการใช้งาน รายละเอียดเหล่านี้ช่วยให้คุณตรวจสอบการใช้จ่ายและตัดสินใจปรับเวิร์กโฟลว์ใดได้

คุณสมบัติเด่น

ราคา

คะแนน

จุดอ่อน: Super Agents จะทำงานได้ดีที่สุดเมื่องาน เอกสาร และการสนทนาอยู่ใน ClickUp ทีมที่งานส่วนใหญ่อยู่ในระบบอื่นจะได้รับบริบทที่สร้างขึ้นในตัวน้อยลง และต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อกับระบบอื่นมากขึ้น

ผู้ใช้จริงพูดถึง ClickUp อย่างไร

รีวิวจากผู้ใช้ระบุว่า:

แบบฟอร์มและ Super Agents! สิ่งเหล่านี้ได้ช่วยปรับปรุงกระบวนการทำงานภายในทีมของเราอย่างมหาศาล เราใช้ ClickUp เพื่อจัดการกระบวนการขอใช้พื้นที่ในสถาบันการศึกษาระดับสูง เรามีกระบวนการทำงานที่ซับซ้อน เนื่องจากผู้อนุมัติทั้งหมดไม่ได้เป็นผู้ใช้ในระบบ แต่ผมสามารถสร้างระบบอัตโนมัติได้มากกว่า 40 ระบบในรายการเดียว ซึ่งจำลองกระบวนการทำงานของเราที่เคยทำด้วยมือมาก่อน สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยลดงานที่ต้องทำด้วยมือ แต่ยังช่วยให้เราติดตามตัวชี้วัดได้ดีขึ้นด้วย ผมไม่ได้มีส่วนร่วมในด้านการเรียกเก็บเงิน แต่เราใช้ ClickUp ทุกวันเพื่อรักษาความมีประสิทธิภาพในการทำงาน เราจัดการโครงการหลายโครงการที่มีประเภทและขอบเขตแตกต่างกัน ตั้งแต่ภารกิจเล็กๆ ที่ทำครั้งเดียว ไปจนถึงโครงการขนาดใหญ่ที่มีหลายขั้นตอน ซึ่งอาจใช้เวลาหลายเดือนหรือหลายปี การมีทุกอย่างรวมอยู่ในแพลตฟอร์มเดียวที่ช่วยให้เราจัดการทุกอย่างได้นั้นเป็นสิ่งที่ดีมาก!

นี่คือวิธีที่คุณสามารถสร้างและทำงานร่วมกับ Super Agents:

5. Make (เหมาะที่สุดสำหรับการสร้างระบบอัตโนมัติแบบภาพและแบบแยกสาขา ด้วยราคาเดือนละต่ำ)

Make ช่วยให้คุณสร้างระบบอัตโนมัติในรูปแบบสถานการณ์บนพื้นที่ทำงานแบบภาพ แต่ละโมดูลจะจัดการการดำเนินการหนึ่งอย่าง และตัวกำหนดเส้นทางจะส่งข้อมูลไปยังสาขาต่าง ๆ ตามกฎที่คุณตั้งไว้

ฟีเจอร์ AI Agents ของ Relevance AI ซึ่งปัจจุบันอยู่ในช่วงเบต้าแบบเปิด ได้เพิ่มการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลเข้าไปในสถานการณ์เหล่านั้น ตัวเอเจนต์สามารถเลือกเครื่องมือที่จะใช้เพื่อตอบสนองคำขอได้ ในขณะที่ขั้นตอนการทำงานที่เหลือจะดำเนินไปตามขั้นตอนที่คุณกำหนดไว้

ระบบเครดิตจะขึ้นอยู่กับงานที่โมดูลของคุณดำเนินการ การดำเนินการมาตรฐานมักมีค่าใช้จ่าย 1 เครดิตต่อครั้ง ส่วนฟีเจอร์ AI ที่มาพร้อมระบบอาจใช้เครดิตเพิ่มเติมตามแบบจำลองและปริมาณโทเคนที่ใช้ แพ็กเกจ Free ของ Make ให้เครดิต 1,000 เครดิตต่อเดือน ซึ่งให้คุณมีพื้นที่เพียงพอในการสร้างและทดสอบสถานการณ์พื้นฐานก่อนที่จะอัปเกรด

คุณสมบัติเด่น

ราคา

หมายเหตุ: แพ็กเกจฟรีให้เครดิต 1,000 เครดิตต่อเดือน ราคาที่ระบุข้างต้นเป็นราคาสำหรับ 10,000 เครดิตต่อเดือน โดยชำระแบบรายปี ราคาจะแตกต่างกันไปตามจำนวนเครดิตที่ได้รับและระยะเวลาการชำระ

คะแนน

จุดที่ยังต้องปรับปรุง: การทำงานกับข้อมูลแบบซ้อนกัน เช่น มصفوف JSON ภายในคำตอบของ API จำเป็นต้องฝึกฝน สถานการณ์ที่ซับซ้อนอาจต้องการการจัดการข้อผิดพลาดและการทดสอบอย่างระมัดระวัง นอกจากนี้ โมเดลเครดิตของ Make ยังต้องได้รับการดูแลเมื่อเวิร์กโฟลว์ขยายตัว โดยเฉพาะเมื่อโมดูล AI ใช้เครดิตเพิ่มเติมสำหรับการใช้งานโทเค็น

ผู้ใช้จริงพูดอะไรเกี่ยวกับ Make

รีวิวจากผู้ใช้ระบุว่า:

สิ่งที่ผมชื่นชมที่สุดคือมันช่วยประหยัดเวลาให้ผมได้มากแค่ไหนทุกสัปดาห์ อินเทอร์เฟซแบบภาพทำให้การตั้งค่าการทำงานอัตโนมัติเป็นเรื่องที่ง่ายมาก แต่ข้อดีที่ใหญ่ที่สุดสำหรับผมคือความสบายใจ ผมสามารถนอนหลับอย่างสงบในยามค่ำคืนได้ เพราะรู้ว่ากระบวนการประจำวันที่กินเวลามากที่สุดของผมกำลังทำงานอัตโนมัติอยู่เบื้องหลัง โดยที่ผมไม่ต้องคอยดูแลมันตลอดเวลา

6. Lindy (เหมาะที่สุดสำหรับการมอบหมายงานติดตามผลกล่องจดหมาย ปฏิทิน และการประชุม)

Lindy ทำงานเหมือนเพื่อนร่วมทีม AI ที่คุณสามารถส่งข้อความผ่าน Slack หรือ iMessage ได้ ขอให้มันจัดเรียงกล่องจดหมายเข้า จองการประชุม หรือเตรียมการติดตามผล และมันจะทำงานได้กับอีเมล ปฏิทิน และแอปที่เชื่อมต่อไว้ทั้งหมด

การติดตามผลหลังการประชุมเป็นตัวอย่างที่ดีที่แสดงให้เห็นวิธีการทำงานนี้ หลังจากโทรขายสินค้า Lindy สามารถอ่านบันทึก ร่างอีเมลสรุป และอัปเดตรายละเอียดดีลใน CRM ของคุณได้ นอกจากนี้ ยังสามารถช่วยกรอกข้อมูลในช่องข้อมูลการประเมินความเหมาะสม เช่น MEDDPICC ซึ่งทีมขายใช้เพื่อติดตามข้อมูลที่พวกเขาได้เรียนรู้เกี่ยวกับโอกาสทางธุรกิจ

ลองใช้ Lindy ด้วยเครดิตฟรี $50 เป็นเวลาเจ็ดวัน โดยไม่ต้องใช้บัตรเครดิต หลังจากนั้น แพ็กเกจ Team เริ่มต้นที่ $29.99 ต่อผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ต่อเดือน ทุกที่นั่งจะเพิ่มเครดิตเข้าสู่พูลที่ใช้ร่วมกัน ทำให้ทีมของคุณสามารถใช้เครดิตจากยอดรวมเดียวกันได้เมื่อมีงานเข้ามา

คุณสมบัติเด่น

ราคา

คะแนน

จุดอ่อน: ทิศทางล่าสุดของ Lindy มุ่งเน้นไปที่การมอบหมายงานแบบส่วนตัวสำหรับพนักงานที่มีความรู้เฉพาะตัว นอกจากนี้ยังสนับสนุนการส่งต่องานระหว่างเอเจนต์ ดังนั้นทีมที่กำลังพิจารณาเปลี่ยนจาก Relevance AI Workforces ควรเปรียบเทียบวิธีการที่แต่ละแพลตฟอร์มกำหนดบทบาทของเอเจนต์ การส่งต่องาน และกระบวนการอนุมัติ ก่อนที่จะเปลี่ยนไปใช้แพลตฟอร์มใหม่

ความคิดเห็นของผู้ใช้จริงเกี่ยวกับ Lindy

รีวิวจากผู้ใช้ระบุว่า:

ผมชอบ Lindy มากเพราะใช้งานง่ายในการสร้างเวิร์กโฟลว์ AI แพลตฟอร์มนี้ทำให้การสร้างและปรับแต่งเอเจนต์ AI ให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจเฉพาะเป็นเรื่องง่าย ซึ่งยอดเยี่ยมมาก ผมชื่นชมวิธีที่ Lindy อัตโนมัติงานที่เคยต้องทำด้วยมือ โดยเฉพาะเมื่อต้องสรุปการโทรหรือบันทึกหมายเหตุการโทร คุณสมบัตินี้ช่วยให้ผมไม่พลาดจุดสำคัญใดๆ นอกจากนี้ การตั้งค่าเริ่มต้นก็ราบรื่นและไม่มีปัญหาใดๆ ซึ่งเป็นจุดเด่นสำคัญสำหรับเรา

7. Clay (เหมาะที่สุดสำหรับทีมขายที่ต้องการแทนที่เอเจนต์วิจัยและ BDR ของ Relevance AI)

Clay ดำเนินการเอเยนต์วิจัย AI ภายในตารางแบบสเปรดชีต Claygent ซึ่งเป็นเอเยนต์วิจัยบนเว็บ จะกรอกข้อมูลลงในคอลัมน์ที่กำหนดเอง เช่น โมเดลการกำหนดราคาของบริษัท หรือข่าวการระดมทุนล่าสุด ส่วนฟังก์ชัน Waterfall enrichment จะตรวจสอบผู้ให้บริการข้อมูลทีละรายจนกว่าจะพบที่อยู่อีเมลหรือหมายเลขโทรศัพท์

นี่คือทางเลือกที่ตรงที่สุดสำหรับทีมที่เคยใช้ Relevance AI เป็นหนึ่งในเอเยนต์ AI สำหรับการขาย ทีมพัฒนาธุรกิจสามารถโหลดบัญชีเป้าหมายและให้ Claygent สรุปข่าวล่าสุดของแต่ละบริษัท คอลัมน์ถัดไปจะค้นหาผู้ติดต่อที่เหมาะสมและเขียนบรรทัดแรกสำหรับการติดต่อ หากการเสริมข้อมูลไม่พบผลลัพธ์ใด Clay จะไม่คิดค่า Actions หรือ Data Credits

Clay แบ่งการคิดค่าบริการออกเป็น "Actions" สำหรับการดำเนินงานบนแพลตฟอร์ม และ "Data Credits" สำหรับข้อมูลที่ซื้อมาและการใช้งาน AI การซิงค์ CRM, webhooks และการเรียกใช้ HTTP API เริ่มต้นจากแพ็กเกจ Growth

คุณสมบัติเด่น

ราคา

คะแนน

จุดอ่อน: Clay ถูกพัฒนาขึ้นบนพื้นฐานของข้อมูล go-to-market ซึ่งทำให้ความน่าสนใจของมันลดลงสำหรับเอเจนต์ที่ทำงานในด้านการดำเนินงานทั่วไป การสนับสนุน หรือการเงิน นอกจากนี้ เครื่องมือสร้างตารางยังอาจต้องใช้เวลาปรับตัวสักหน่อย สูตรที่ซับซ้อน การทำงานตามเงื่อนไข และกฎการเสริมข้อมูล จำเป็นต้องตั้งค่าอย่างระมัดระวัง โดยเฉพาะเมื่อมีหลายขั้นตอนที่ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ของขั้นตอนอื่น ๆ

ผู้ใช้จริงพูดอะไรเกี่ยวกับ Clay

รีวิวจากผู้ใช้ระบุว่า:

สิ่งที่ผมชอบที่สุดเกี่ยวกับ Clay คือความมีประโยชน์ของมันในการสร้างและปรับแต่งกระบวนการเสริมข้อมูล มันให้เรามีพื้นที่ในการทดสอบ ปรับปรุง และแก้ไขปัญหาไปพร้อมกับการทำงาน

8. Dust (เหมาะที่สุดสำหรับเอเจนต์ความรู้ที่อิงจากข้อมูลบริษัท)

Dust สร้างเอเย่นต์ AI โดยใช้ข้อมูลที่บริษัทของคุณมีอยู่แล้ว เชื่อมต่อแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น Notion, Google Drive, Slack และระบบ CRM ของคุณ จากนั้นให้เอเย่นต์เข้าถึงข้อมูลที่จำเป็น มันสามารถค้นหาข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เหล่านั้น ตอบคำถาม และทำงานร่วมกับเครื่องมือที่เชื่อมต่อได้

วิธีนี้เหมาะสำหรับทีมที่พึ่งพาข้อมูลที่กระจายอยู่ในหลายระบบ ตัวอย่างเช่น ตัวแทนฝ่ายรายได้สามารถรวบรวมอีเมลลูกค้าล่าสุด บันทึกใน CRM และเอกสารภายในก่อนการโทรขายได้ นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้ Dust สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การวิจัย และกระบวนการทำงานที่เกี่ยวข้องกับตัวแทนหลายคน

Dust ช่วยให้คุณเลือกโมเดล AI สำหรับแต่ละเอเจนต์ โดยมีตัวเลือกจาก OpenAI, Anthropic, Google, Mistral และผู้ให้บริการอื่นๆ แผน Business ของมันยังรองรับประเภทที่นั่งที่แตกต่างกัน ทำให้ผู้ใช้เป็นครั้งคราวและผู้ที่จัดการเอเจนต์ที่ซับซ้อนกว่าสามารถมีเครดิตที่จัดสรรแตกต่างกันได้

คุณสมบัติเด่น

ราคา

คะแนน

จุดที่อาจมีข้อจำกัด: การใช้เครดิตของ Dust จะเปลี่ยนแปลงไปตามโมเดล การเรียกใช้เครื่องมือ และความซับซ้อนของแต่ละคำขอ ตัวแทนที่ทำการวิจัยอย่างละเอียดหรือใช้เครื่องมือหลายตัวอาจใช้เครดิตหมดได้เร็วกว่า

ผู้ใช้จริงพูดอะไรเกี่ยวกับ Dust

รีวิวจากผู้ใช้ระบุว่า:

Dust ทำให้การสร้างเอเจนต์เป็นเรื่องที่ง่ายอย่างแท้จริง คุณสามารถเปลี่ยนจากไอเดียเป็นผู้ช่วยที่ทำงานได้จริงภายในไม่กี่นาที โดยไม่จำเป็นต้องมีความช่วยเหลือจากทีมวิศวกร ระบบเชื่อมต่อและระบบนิเวศ MCP เป็นส่วนสำคัญของสิ่งนี้ การเชื่อมต่อกับเครื่องมือที่มีอยู่ของเราทำให้เอเจนต์ของเรามีบริบทที่จำเป็นเพื่อทำงานสนับสนุนและ RevOps ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ความคุ้มค่าเมื่อเทียบกับแพลตฟอร์มอื่น ๆ ที่เราพิจารณาแล้วยังยากที่จะหาที่เทียบได้

9. StackAI (เหมาะที่สุดสำหรับองค์กรที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลและใช้เอเจนต์ที่จัดการเอกสารจำนวนมาก)

StackAI ช่วยให้คุณสร้างเอเจนต์ AI บนพื้นที่ทำงานแบบลากและวาง (drag-and-drop) โดยเน้นไปที่กระบวนการทำงานขององค์กรและการประมวลผลเอกสาร คุณสามารถเชื่อมต่อโมเดล AI กับฐานความรู้ (knowledge base) เพิ่มเครื่องมือที่จำเป็น และเผยแพร่เอเจนต์ที่เสร็จสมบูรณ์ผ่านอินเทอร์เฟซหรือ API

สำหรับทีมประกันภัยและทีมปฏิบัติการทางกฎหมาย สิ่งนี้อาจหมายถึงเอเจนต์ที่อ่านไฟล์ PDF ที่ส่งเข้ามาและสกัดข้อมูลสำคัญจากเอกสารเหล่านั้น มันสามารถตรวจสอบรายละเอียดดังกล่าวกับเอกสารกรมธรรม์และส่งกรณีที่ผิดปกติไปเพื่อตรวจสอบ การตั้งค่าเดียวกันนี้ยังสามารถสนับสนุนการวิเคราะห์สัญญา การค้นหาความรู้ภายในองค์กร และกระบวนการทำงานของศูนย์บริการลูกค้า

StackAI ยังเสนอตัวเลือกการติดตั้งสำหรับองค์กรที่มีข้อกำหนดด้านความปลอดภัยที่เข้มงวด นอกเหนือจากบริการคลาวด์แบบจัดการแล้ว ลูกค้า Enterprise ยังสามารถเลือกใช้การติดตั้งแบบคลาวด์ส่วนตัว VPC หรือการติดตั้งภายในองค์กรได้

คุณสมบัติเด่น

ราคา

หมายเหตุ: แพ็กเกจฟรีรวมถึง 500 ครั้งการรันต่อเดือน 2 โครงการ และ 1 ที่นั่ง

คะแนน

จุดอ่อน: StackAI ไม่มีการใช้แผนฟรีแบบจำกัด แต่เปลี่ยนไปใช้ราคา Enterprise ที่กำหนดตามความต้องการทันที ทำให้ทีมขนาดเล็กที่ต้องการตัวเลือกบริการแบบจ่ายเองมีทางเลือกน้อยลง

ผู้ใช้จริงพูดอย่างไรเกี่ยวกับ StackAI

รีวิวจากผู้ใช้ระบุว่า:

ส่วนที่ดีที่สุดคือความเร็วที่ผมสามารถเปลี่ยนจากไอเดียเป็นระบบที่ทำงานได้จริงได้ภายในเวลาสั้นๆ การลากและวางเวิร์กโฟลว์ที่ดึงข้อมูลจากฐานความรู้ นำผ่านโมเดล และโพสต์ผลลัพธ์ไปยังที่ใดที่หนึ่ง ใช้เวลาเพียงช่วงบ่ายหนึ่ง แทนที่จะต้องใช้เวลาทั้งสปรินต์ ผมไม่จำเป็นต้องส่งตั๋วไปยังทีมวิศวกรรมและรอคอยอีกต่อไป

10. Microsoft Copilot Studio (เหมาะที่สุดสำหรับองค์กรที่ใช้ Microsoft 365 เป็นมาตรฐาน)

Microsoft Copilot Studio ช่วยให้คุณสร้างเอเจนต์ที่ทำงานได้บน Microsoft Teams, SharePoint และ Microsoft 365 Copilot เอเจนต์เหล่านี้สามารถใช้ข้อมูลที่มีอยู่ขององค์กรคุณ ตอบคำถาม และดำเนินการผ่านเครื่องมือที่เชื่อมต่อกัน

ตัวอย่างเช่น ทีม IT สามารถเชื่อมต่อเอเจนต์กับไลบรารีนโยบาย SharePoint ของทีม และเผยแพร่ใน Teams ได้ พนักงานสามารถสอบถามเกี่ยวกับขั้นตอนภายในหรือขอความช่วยเหลือเกี่ยวกับปัญหาต่าง ๆ ได้ เมื่อจำเป็นต้องดำเนินการเพิ่มเติม เอเจนต์สามารถเรียกใช้นโยบายที่เกี่ยวข้องและเปิดตั๋วผ่านกระบวนการเอเจนต์ได้

Copilot Studio ยังทำงานร่วมกับตัวเชื่อมต่อ Power Platform ซึ่งช่วยให้ตัวแทนสามารถเข้าถึงระบบธุรกิจนอกเหนือจาก Microsoft 365 ได้

สำหรับพนักงานที่มีใบอนุญาต Microsoft 365 Copilot การโต้ตอบของเอเจนต์ที่ตรงตามเงื่อนไขใน Copilot Chat, Teams และ SharePoint อาจไม่ถูกคิดค่า Copilot Credit เพิ่มเติม เมื่อเอเจนต์ทำงานภายใต้ตัวตนที่ได้รับการยืนยันแล้ว ส่วนกิจกรรมอื่น ๆ ของเอเจนต์จะถูกคิดค่าตามโมเดลการใช้งานของ Copilot Studio

คุณสมบัติเด่น

ราคา

หมายเหตุ: Microsoft 365 Copilot จำเป็นต้องมีแผน Microsoft 365 ที่ตรงตามเงื่อนไข การใช้งานเอเจนต์ที่รวมอยู่ในแผนนี้แตกต่างจากระบบการคิดค่าบริการของ Copilot Studio แบบสแตนด์อโลน

คะแนน

จุดอ่อน: Copilot Studio ให้ประโยชน์น้อยลงหากองค์กรของคุณไม่ใช้ Microsoft 365 เนื่องจากคุณจะต้องใช้การเชื่อมต่อเพิ่มเติมเพื่อเชื่อมต่อกับเครื่องมือที่มีอยู่ นอกจากนี้ ยังต้องคำนึงถึงค่าใช้จ่ายด้วย Microsoft กำหนดขีดจำกัดเครดิตที่ซื้อไว้ และตัวแทนอาจเผชิญกับการหยุดชะงักหากเกินขีดจำกัดดังกล่าว โดยไม่เปิดใช้งานระบบการเรียกเก็บเงินตามการใช้งาน

ความคิดเห็นจากผู้ใช้จริงเกี่ยวกับ Microsoft Copilot Studio

รีวิวจากผู้ใช้ระบุว่า:

สิ่งที่ผมชอบที่สุดเกี่ยวกับ Microsoft Copilot Studio คือความง่ายในการสร้าง AI copilot แบบกำหนดเองโดยไม่ต้องเขียนโค้ดมากนัก การผสานรวมกับ Microsoft 365, Teams และ Power Platform รู้สึกเป็นไปอย่างราบรื่น ซึ่งทำให้ผมสามารถสร้างบอทที่สามารถดึงข้อมูลจาก SharePoint, Outlook และ Dataverse ได้จริง ผมยังชื่นชมเครื่องมือสร้างโฟลว์แบบลากและวาง (drag-and-drop) และคอนเนคเตอร์ที่สร้างไว้ล่วงหน้า เพราะช่วยประหยัดเวลาพัฒนาได้มากเมื่อเทียบกับการสร้างแชทบอทจากศูนย์

ยังมีตัวเลือกอื่นใดของ Relevance AI ที่ควรติดตามอีกบ้าง?

MindStudio: สร้างเอเจนต์โดยเข้าถึงโมเดล AI มากกว่า 200 แบบ และตั้งขีดจำกัดการใช้จ่ายสำหรับแต่ละเอเจนต์ แพ็กเกจ Individual รองรับเอเจนต์และจำนวนการรันไม่จำกัด ส่วนการทำงานร่วมกันในทีมจำเป็นต้องใช้แพ็กเกจ Business ที่ปรับแต่งได้ ควรพิจารณาตัวเลือกนี้สำหรับโมเดลที่ยืดหยุ่นและการควบคุมค่าใช้จ่าย แม้ว่าฟีเจอร์การสร้างเอเจนต์แบบภาพของ MindStudio จะคล้ายกับ Gumloop ซึ่งเราได้กล่าวถึงในรายชื่อหลักของเรา การใช้งานโมเดลจะถูกคิดค่าบริการแยกต่างหาก ดังนั้นการรันไม่จำกัดไม่ได้หมายความว่าจะใช้ AI ไม่จำกัดโดยไม่มีค่าใช้จ่าย

CrewAI: สร้างเวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์ที่เอเจนต์แต่ละตัวรับบทบาทที่แตกต่างกันและแบ่งปันงานกัน เครื่องมือสร้างแบบภาพของ CrewAI รองรับเวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์ พร้อมด้วยฟังก์ชันติดตามการดำเนินการและการผสานรวมกับ GitHub การจัดการการอนุมัติจากมนุษย์ขั้นสูงสำหรับ Flows ต้องใช้แผน Enterprise แผน Free ช่วยให้คุณทดสอบเวิร์กโฟลว์ก่อนที่จะตัดสินใจว่าจะพิจารณาทำสัญญา Enterprise หรือไม่ เราได้เก็บตัวเลือกนี้ไว้ที่นี่เพราะการเน้นไปที่การประสานงานระหว่างเอเจนต์หลายตัวมีความเฉพาะทางมากขึ้น แต่หากคุณพึ่งพา Relevance AI Workforces เป็นหลัก ก็ควรลองสำรวจตัวเลือกนี้ดู

Activepieces: เชื่อมต่อเอเจนต์ AI, กระบวนการทำงาน และแอปผ่านเครื่องมือสร้างแบบภาพ ระบบราคาที่ใช้เครดิตครอบคลุมการรันกระบวนการทำงานและกิจกรรม AI ส่วนแพ็กเกจ Plus ช่วยให้คุณใช้คีย์โมเดล AI ของตัวเองได้ Make และ n8n ครอบคลุมกรณีการใช้งานการอัตโนมัติของกระบวนการทำงานที่คล้ายกันในรายชื่อหลักของเรา Activepieces เป็นตัวเลือกอีกอย่างหากคุณต้องการเปรียบเทียบค่าใช้จ่ายในการรันกระบวนการทำงานและนำคีย์โมเดล AI ของตัวเองมาใช้

เลือกทางเลือกแทน Relevance AI อย่างไร?

เริ่มจากเอเจนต์ Relevance AI ที่มีค่าใช้จ่ายสูงที่สุดสำหรับคุณ นับจำนวนเครื่องมือที่มันเรียกใช้ต่อแต่ละงาน ความถี่ในการลองใหม่ และโมเดล AI ที่มันใช้ จากนั้นเปรียบเทียบค่าใช้จ่ายสำหรับงานเดียวกันบนทางเลือกอื่น 2 หรือ 3 ตัวเลือก

นอกเหนือจากเรื่องราคาแล้ว นี่คือวิธีคัดกรองตัวเลือกของคุณให้แคบลงตามงานที่ตัวแทนของคุณรับผิดชอบ:

ก่อนเปลี่ยนระบบ ให้บันทึกคำสั่งของเอเจนต์ที่มีอยู่ การตั้งค่าเครื่องมือ และตัวอย่างงานบางรายการ สร้างกระบวนการทำงานที่ยุ่งที่สุดของคุณขึ้นใหม่บนแพลตฟอร์มใหม่ และทดสอบทั้งสองเวอร์ชันด้วยข้อมูลตัวอย่างเดียวกัน โดยใช้ข้อมูลทดสอบและปิดการส่งหรืออัปเดตแบบเรียลไทม์ เปรียบเทียบค่าใช้จ่ายต่องานที่เสร็จสิ้น ความถี่ที่เอเจนต์แต่ละตัวต้องได้รับการแทรกแซง และเวลาที่ใช้ในการดูแลระบบ

ทำให้ทุกเอเย่นต์ AI คุ้มค่ากับการลงทุน

Relevance AI อาจยังคงเหมาะสมกับทีมของคุณหากเอเจนต์และ Workforces ของมันสามารถจัดการกระบวนการที่คุณต้องการได้ เหตุผลที่ควรเปลี่ยนไปใช้แพลตฟอร์มอื่นคือเมื่อมีข้อกำหนดเฉพาะที่แพลตฟอร์มอื่นสามารถตอบสนองได้ดีกว่า เช่น การโฮสต์เอง การประมวลผลเอกสาร หรือการทำงานโดยตรงกับข้อมูลโครงการของคุณ

คุณไม่จำเป็นต้องย้ายเอเจนต์ทั้งหมดพร้อมกัน ให้คงไว้ซึ่งกระบวนการทำงานที่เหมาะกับคุณ และเปลี่ยนเฉพาะส่วนที่ทำให้ทีมของคุณต้องทำตามขั้นตอนด้วยมือมากเกินไป

หากการติดตามผลดังกล่าวเกิดขึ้นในงานของคุณ เอกสาร และการสนทนาของทีม ClickUp Super Agents เป็นตัวเลือกที่ควรพิจารณา เริ่มต้นด้วยกระบวนการที่คุ้นเคย และกำหนดว่าเอเจนต์สามารถจัดการเรื่องใดได้ด้วยตัวเอง และเมื่อใดที่ควรให้คนเข้ามาช่วย

คำถามที่มักถูกถามเกี่ยวกับตัวเลือกแทน Relevance AI

ทางเลือกฟรีของ Relevance AI นั้นใช้งานได้ฟรีหรือไม่?

ไม่เสมอไป Community Edition ของ n8n ไม่มีค่าสมัครสมาชิก แต่คุณยังต้องรับผิดชอบค่าใช้จ่ายด้านโฮสติ้ง การบำรุงรักษา และโมเดล AI ที่ต้องชำระเงิน สำหรับ n8n Cloud Starter และ Pro คุณสามารถชำระค่าการเรียกใช้โมเดลที่ได้รับการสนับสนุนด้วยเครดิต Gatewayหรือใช้บัญชีผู้ให้บริการของคุณเอง ตรวจสอบค่าใช้จ่ายเหล่านี้ก่อนเลือกแพ็กเกจฟรี

สามารถส่งออกเอเจนต์ของ Relevance AI ไปยังแพลตฟอร์มอื่นได้หรือไม่?

คุณสามารถส่งออกการตั้งค่า เครื่องมือ และการกำหนดค่าของเอเจนต์เป็นไฟล์ .rai ในรูปแบบ JSON ได้ อย่างไรก็ตาม แพลตฟอร์มอื่นอาจไม่สนับสนุนการนำเข้าไฟล์ดังกล่าวโดยตรง ให้เก็บไฟล์ที่ส่งออกไว้เป็นข้อมูลอ้างอิงเมื่อสร้างเอเจนต์ใหม่ แล้วทดสอบการเชื่อมต่อ ตัวกระตุ้น และขั้นตอนการอนุมัติก่อนที่จะเปลี่ยนไปใช้แพลตฟอร์มใหม่

การนำคีย์โมเดลของตัวเองมาใช้จะยกเลิกค่าธรรมเนียมการดำเนินการของ Relevance AI ได้หรือไม่?

ไม่ครับ กุญแจ API ของคุณเองช่วยให้คุณสามารถชำระค่าบริการให้ผู้ให้บริการโมเดลโดยตรงได้ แต่ Relevance AI ยังคงคิดค่าบริการสำหรับ "การดำเนินการ" (Actions) ทุกครั้ง ตัวแทนใช้เครื่องมือใดก็ตาม จะนับเป็นการดำเนินการหนึ่งครั้ง แม้เครื่องมือนั้นจะมีหลายขั้นตอนก็ตาม เมื่อเปรียบเทียบค่าใช้จ่าย ให้พิจารณาทั้งสองประเภทค่าบริการนี้ด้วย

ความแตกต่างระหว่างเครื่องมือสร้างเอเยนต์ AI กับเครื่องมืออัตโนมัติเวิร์กโฟลว์คืออะไร?

เครื่องมืออัตโนมัติสำหรับเวิร์กโฟลว์จะทำงานตามทริกเกอร์ เงื่อนไข และขั้นตอนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ส่วนเอเจนต์ AI สามารถประเมินคำขอและตัดสินใจเลือกเครื่องมือที่มีอยู่มาใช้งานได้ แพลตฟอร์มอย่าง n8n และ Make รองรับทั้งสองวิธีนี้ หากกระบวนการของคุณทำตามขั้นตอนเดียวกันทุกครั้ง การใช้ระบบอัตโนมัติแบบมาตรฐานอาจดูแลรักษาได้ง่ายกว่า

สามารถสร้างทีม Relevance AI ใหม่บนแพลตฟอร์มอื่นได้หรือไม่?

คุณสามารถสร้างใหม่กระบวนการทำงานที่มีหลายเอเจนต์บนแพลตฟอร์มอื่นได้ แม้ว่าบทบาท การส่งต่อ และการตั้งค่าการอนุมัติอาจทำงานต่างกัน ตัวอย่างเช่นZapier Agentsรองรับการโทรระหว่างเอเจนต์ แต่ Zapier กำลังย้ายความสามารถเหล่านี้ไปยังAI by Zapier ส่วน CrewAI ก็รองรับการประสานงานระหว่างเอเจนต์เฉพาะทางเช่นกัน ก่อนที่จะเปลี่ยนไปใช้แพลตฟอร์มใหม่ ให้ทดสอบว่าแพลตฟอร์มทดแทนจัดการกับบริบทที่แชร์ การอนุมัติ และการส่งต่อที่ล้มเหลวอย่างไร