멀티온 vs Relevance AI

두 AI 도구의 기능, 가격, 특징을 상세하게 비교합니다.

멀티온

사용자를 대신해 웹사이트에서 예약, 주문 등 실질적 행동을 수행하는 AI

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Relevance AI

노코드 캔버스로 AI 에이전트 팀을 구성해 영업·마케팅·운영 업무를 자동화하는 AI 워크포스 플랫폼

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특성멀티온Relevance AI
가격 유형무료 + 유료 ($20/월부터)무료 + 유료 ($29/월부터)
한국어 지원지원미지원
플랫폼Web, API, DesktopWeb, Slack, API, Zapier, n8n
오픈소스NoNo
API 제공제공-
SDK제공-
LLM 기반Yes-
멀티모달Yes-
AI 모델GPT, Claude, Proprietary Action Models
GitHub Stars--
개발사MultiOn Inc.Relevance AI
카테고리AI 에이전트, 웹 자동화-
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멀티온 장단점

  • 반복적이고 지루한 웹 작업을 AI에게 완전히 위임할 수 있어 시간을 크게 절약해 줍니다. API 지원이 강력하여 개발자들이 자신의 서비스에 자율 에이전트 기능을 넣기에 매우 적합합니다. 실시간으로 변화하는 웹 UI에 대한 적응력이 뛰어납니다.
  • 결제나 개인정보 입력이 포함된 작업 시 보안 및 신뢰성 우려가 있을 수 있습니다. 웹사이트의 구조가 급격히 변할 경우 에이전트가 오작동할 가능성이 존재하며, 요청당 비용이 발생할 수 있습니다.

Relevance AI 장단점

  • 비개발자도 쉽게 사용할 수 있는 직관적인 노코드 인터페이스
  • GPT, Claude, Gemini 등 다양한 최신 LLM 선택 및 교체 가능
  • 400개 이상의 사전 빌드된 에이전트 템플릿 제공
  • 강력한 타사 도구 통합 능력 (9,000개 이상)
  • 복잡한 멀티 에이전트 시스템 구축 시 가파른 학습 곡선
  • 사용량 기반 크레딧 시스템으로 인한 비용 예측의 어려움
  • 고급 커스터마이징을 위해서는 일정 수준의 기술적 이해도 필요

멀티온 주요 기능

  • 자연어 명령으로 웹 클릭·입력·결제 실행
  • 자가 치유(Self-healing) 워크플로우
  • 개발자용 Agent API 및 Retrieve API
  • 모바일 앱 내 앱 제어(접근성 API 활용, AGI-0)
  • 세션 간 기억 유지(Memory Stack)

Relevance AI 주요 기능

  • Visual Workforce Builder — 노코드 캔버스로 멀티 에이전트 시스템 설계
  • Multi-agent Orchestration — 에이전트 간 데이터 전달 및 순차 실행
  • 자율형 BDR 에이전트 — 영업 리서치·아웃리치 자동화
  • Custom API·Python 툴링으로 고급 커스터마이징 지원
  • RAG 및 지식 베이스 통합
  • Human-in-the-loop 승인 흐름으로 중요 의사결정 사람 개입 보장