Die Wahl zwischen Beam AI und Relevance AI hängt oft davon ab, ob Sie entwicklerorientierte Punktlösungen oder eine einheitliche agentische Plattform bevorzugen, die agentische Workflows von Anfang bis Ende standardisiert. Beide ermöglichen es Ihnen, KI-Agenten zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren, aber der Weg zur Bedienung, Steuerung und Skalierung dieser Agenten unterscheidet sich. Im Folgenden erläutern wir Fähigkeiten, Time-to-Value, Integrationen, Sicherheit und Preisgestaltung, sodass Gründer und Betreiber die Entscheidung mit konkreten Unternehmenszielen abstimmen können.
Relevance AI bietet eine Umgebung mit wenig oder keinem Code, um AI-Arbeiter mit einem Flow Builder, Auslösern und Tools zu "rekrutieren"—zielgerichtet darauf, Agenten schnell mit Apps und bedingter Logik zu verbinden. Es zeichnet sich durch eine große Integrationabdeckung (Gmail, Slack, HubSpot, Notion, etc.) aus und entspricht SOC 2 Typ II.
Beam AI ist eine agentenbasierte Plattform, um produktionsreife AI-Agenten über Geschäftsprozesse hinweg zu entwickeln, einzusetzen und zentral zu verwalten—dabei werden Agenten-Design, Orchestrierung und Governance mit erstklassigen Integrationen und einer Sicherheits-/Rechtsgrundlage kombiniert.
Wir bewerten Beam AI im Vergleich zu Relevance AI in Bezug darauf, wie Teams Agenten entwerfen, sie in Produktion betreiben, die Leistung im Laufe der Zeit verbessern, sie mit dem umfassenderen Stack verbinden und schnell den ersten Nutzen erreichen - ohne die Compliance zu gefährden.
Entwicklung und Betrieb von KI
Relevance AI: Teams konfigurieren Agenten in einem Flow Builder mit bedingten Verzweigungen, Triggern (einschließlich API-Triggern) und App-Tools. Dieser Ansatz ist stark für schnelles Prototyping und Aufgabenrouting über Apps hinweg.
Beam AI: Bietet eine AI-Agentenplattform, die zentrale Kontrolle betont—Agenten prototypisieren und dann mit Steuerung und Aufsicht für mehrere Prozesse und Teams in die Produktion überführen.
Verbesserung im Laufe der Zeit
Relevance AI: Iteration erfolgt durch das Verfeinern von Abläufen, Auslösern und Anweisungen innerhalb des Builders; es unterstützt modulare Bearbeitungen und Erweiterungen auf Sub-Agenten.
Beam AI: Konzentriert sich auf wiederholbare agentische Arbeitsabläufe und zentrale Überwachung, sodass Sie Verhaltensweisen standardisieren, Abläufe prüfen und Agenten methodisch weiterentwickeln können, während sie mehr des Prozesses übernehmen.
Integrationen und Ökosystem
Relevance AI: Bietet „2.000+“ Integrationen sowie Ereignisauslöser, die es Agenten ermöglichen, mit einem breiten Werkzeugsatz zu arbeiten.
Beam AI: Bietet einen wachsenden Integrationskatalog, der für zuverlässige Automatisierung in bestehenden Unternehmensstacks (CRM, Support, Finanzen, ITSM, Kommunikation) konzipiert ist, mit Agentenvorlagen, die sofort mit gängigen Systemen verbunden werden können.
Zeit bis zur ersten Bereitstellung
Relevance AI: Sie können mit vorgefertigten Agenten in einem Marktplatz beginnen und mit No-Code-Komponenten anpassen—nützlich für schnelle Pilotprojekte.
Beam AI: Bietet KI-Agenten und Vorlagen sowie eine geführte Plattform-Erfahrung an; Teams gehen in der Regel vom abgegrenzten Pilotprojekt zur Produktion innerhalb derselben Steuerungsebene über.
Sicherheit und Compliance
Relevance AI: Gibt öffentlich die Einhaltung der SOC 2 Typ II-Konformität bekannt und dokumentiert seine Sicherheitslage und das Trust Center.
Beam AI: Dokumentiert Verschlüsselung (TLS/AES-256) und Datenverarbeitungsrichtlinien auf seiner Seite für Sicherheit und Datensicherheit, und unterstützt die zentrale Überwachung von KI-Agenten, die auf Unternehmensdaten-Verarbeitungserwartungen ausgerichtet sind.
Möchten Sie tiefere Einblicke in agentische Governance, Modellentscheidungen und betriebliche Muster aus der realen Welt? Erkunden Sie Beam’s agentische Einblicke für praxisnahe Implementierungsleitfäden und Diskussionen über den Stack.
Relevance AI: Ab dem 1. September 2025 wird die Preisgestaltung in zwei Kategorien aufgeteilt — Aktionen (was Agenten tun) und Anbieter-Guthaben (LLM-Kosten). Sie können auch Ihre eigenen Modellschlüssel mitbringen. Dies bietet Flexibilität, erhöht jedoch die Komplexität der Kostenplanung.
Beam AI: Verfolgt einen wertbasierten, maßgeschneiderten Ansatz — Beam bewertet jeden Anwendungsfall, sodass Unternehmen nur für das bezahlen, was sie tatsächlich nutzen, über Workloads, Modelle und Integrationen hinweg, anstatt für feste Plätze oder Stufen. Sprechen Sie mit dem Vertrieb, um ein genaues Angebot zu erhalten.
Wählen Sie Relevance AI, wenn Sie eine schnelle, tool-zentrierte Einrichtung wünschen, um Apps mit No-/Low-Code-Flows, Triggern und großer Integrationsabdeckung zu verbinden—praktisch für Abteilungsautomatisierungen, die bestehende App-Logik widerspiegeln.
Wählen Sie Beam AI, wenn Sie KI-Automatisierung unternehmensweit standardisieren—mehrere agentische Workflows, zentrale Kontrolle und eine Plattform, die entwickelt wurde, um KI-Agenten als verlässliche Arbeitskräfte über Funktionen hinweg mit klarer Aufsicht und Integrationsstärke zu betreiben.