Relay.app Agents:给非技术人员的 AI 自动化“傻瓜相机”
2026-02-03 | 官网 | ProductHunt
30 秒快速判断
这 App 干嘛的:让你用拖拽的方式搭建 AI Agent 团队,自动处理 Gmail、Notion、HubSpot 等工具之间的重复性工作,而且关键步骤可以设置人工审批。
值不值得关注:值得。创始人 Jacob Bank 是前 Google Gmail 产品总监,之前创业 Timeful 被 Google 收购。产品定位精准——不是要替代 Zapier,而是在 Zapier 基础上加了“AI 大脑”和“人工把关”。$820 万种子轮拿了 a16z 和 Khosla,说明顶级 VC 认可这个方向。
和谁比:
- vs Zapier:Relay 内置 AI,免费层 200 次/月(Zapier 只有 100 次),价格更便宜
- vs Make:Make 更适合复杂高频场景,Relay 更适合需要 AI 判断 + 人工审批的场景
- vs Lindy:Lindy 专注 AI 打电话/发邮件,Relay 专注跨应用工作流
与我有关三问
与我有关吗?
目标用户是谁:
- 运营/销售/客服团队:每天处理大量重复性审批和协调工作
- 中小型 SaaS 公司和代理机构:需要自动化但没有工程师资源
- 项目经理:需要跨工具同步信息、自动生成汇报
我是吗? 如果你符合以下任一场景,你就是目标用户:
- 每天在 Gmail 和 Notion 之间复制粘贴信息
- 需要人工审批某些自动化流程(比如发送重要邮件前过目一下)
- 想用 AI 帮忙处理邮件分类、内容摘要,但不想写代码
什么场景会用到:
- 新客户咨询进来 → AI 自动分类 → 创建 HubSpot 联系人 → 通知销售 → 人工审批后发欢迎邮件
- 博客发布 → AI 自动生成推文 → 人工修改后发 Twitter
- 会议结束 → AI 总结会议纪要 → 自动更新 Notion → 分配任务到 Slack
对我有用吗?
| 维度 | 收益 | 代价 |
|---|---|---|
| 时间 | 省掉每天 30 分钟-2 小时的重复操作 | 初期搭建工作流需 1-3 小时 |
| 金钱 | 免费层 200 次/月够个人用 | 团队需 $27-98/月 |
| 精力 | AI 处理分类/摘要/草稿,你只需审批 | 需要理解“触发器-动作”逻辑 |
ROI 判断:如果你每天花超过 30 分钟在跨工具的重复操作上,值得花 2 小时学习。学习曲线比 Zapier 低,比 n8n 低很多。
喜闻乐见吗?
爽点在哪:
- 人机协作(Human-in-the-loop):AI 不是完全自动执行,关键节点可以让你审批,避免 AI 犯蠢
- 内置 AI 不用配置:不需要自己接 OpenAI API,开箱即用
- 实时数据同步:引用的数据会自动更新,不用担心信息过时
“哇”的瞬间:
“设置一个工作流只花了 5 分钟,AI 自动帮我分类邮件并生成回复草稿,我只需要点确认” — G2 用户
用户真实评价:
正面:“界面超级简单,体验非常丝滑,非常适合 AI 智能体搭建的初学者” — G2 用户 吐槽:“集成库还在增长中,可能还没涵盖所有的 App” — 早期用户反馈
给独立开发者
技术栈
- 后端: Supabase (PostgreSQL + Auth + 实时 API)
- 服务器: FastAPI (Python),异步处理
- 核心协议: Model Context Protocol (MCP) — 解耦业务逻辑与应用集成
- AI 模型: Google Gemini 1.0 Pro, 1.5 Flash, 1.5 Pro
- 架构特点: MCP 适配器层让新集成开发更快,不影响核心稳定性
核心功能实现
Relay 的核心是 MCP 协议层。当用户发出自然语言指令(如“创建 Notion 页面”),Agent 生成结构化 MCP 请求,MCP 层路由到对应适配器,适配器翻译成目标 App 的 API 调用。这种设计让添加新集成变得很快——只需写适配器,不碰核心逻辑。
人机协作通过在工作流节点中插入“等待审批”状态实现,利用 Supabase 的实时能力推送审批通知。
开源情况
- 开源吗:否,闭源 SaaS
- 类似开源项目:n8n (自托管工作流)、Activepieces (开源 Zapier 替代品)
- 自己做难度:高。核心难点不是技术而是集成生态——Relay 已接入数百个 App,这需要大量人力维护
商业模式
- 变现方式:SaaS 订阅
- 定价:免费 → $27/月 → $98/月 → 企业版
- 差异化:内置 AI + 人机协作,不额外收费
巨头风险
中等。Zapier 已经在加 AI 功能,但 Relay 的人机协作定位有差异化。真正风险是如果 Notion/HubSpot 等平台自己做 AI 自动化,会分流部分场景。但跨平台协调是刚需,短期被替代风险不高。
给产品经理
痛点分析
- 解决什么问题:跨应用的重复性多步骤任务,特别是需要人工判断/审批的场景
- 痛点有多痛:高频刚需。每个使用 3 个以上 SaaS 工具的团队都有这个问题
用户画像
- 主要用户:运营、销售、客服团队负责人
- 次要用户:小型创业公司 CEO(没有工程师资源)
- 使用场景:客户入职(onboarding)、销售线索分配、内容发布、会议跟进
功能拆解
| 功能 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 可视化工作流编辑器 | 核心 | 拖拽式搭建 |
| 人机协作审批 | 核心 | 关键差异化 |
| 内置 AI 动作 | 核心 | 摘要、分类、生成内容 |
| 实时数据引用 | 核心 | 引用的数据自动更新 |
| 团队协作 | 锦上添花 | 共享工作流、权限管理 |
| 模板库 | 锦上添花 | 快速开始 |
竞品差异
| 维度 | Relay.app | Zapier | Make |
|---|---|---|---|
| 核心差异 | AI + 人工审批 | 最全集成 | 复杂逻辑最强 |
| 价格 | $27 起 | $29.99 起 | 按操作数计费 |
| 优势 | 易用、AI 内置 | 生态最大 | 性价比高 |
| 劣势 | 集成数量较少 | AI 是附加功能 | 学习曲线陡峭 |
可借鉴的点
- 人机协作(Human-in-the-loop)设计:在自动化中保留人工审批节点,降低用户对 AI 的不信任感
- AI 功能免费内置:不像 Zapier 把 AI 作为高级功能额外收费
- 实时数据引用:避免了“快照数据过时”的常见痛点
给科技博主
创始人故事
Jacob Bank — 这位大佬背景非常硬:
- 康奈尔大学 CS 本科,斯坦福 AI 实验室博士(没读完就去创业了)
- 研究方向:AI + 行为经济学
- 2015 年创办 Timeful(智能日历 App),同年被 Google 收购
- 在 Google 担任了多年产品总监,负责 Gmail 和 Google Calendar
- 然后出来创办了 Relay.app
为什么做这个:在 Google 看到太多团队被重复性工作淹没,而现有自动化工具要么太死板(纯规则)要么太激进(AI 全自动)。他想走一条“AI 帮忙但人类把关”的中间路线。
争议点/讨论角度
- AI 自动化会不会抢工作:Relay 的定位是“增强人类”而非“替代人类”
- 人机协作是不是一种妥协:有人觉得这是真需求,有人觉得这是 AI 不够强的借口
- Zapier vs 新玩家:老牌工具加 AI 功能 vs 原生 AI 工具,谁能笑到最后?
热度数据
- PH 排名:131 票(2026-02-03)
- G2 评分:5.0/5(60+ 评价)
- 融资:$820 万种子轮,a16z + Khosla 领投
内容建议
- 适合写的角度:“前 Google 产品总监如何重新定义工作流自动化”
- 蹭热点机会:AI Agent 大火,Relay 是落地场景最清晰的产品之一
给早期采用者
定价分析
| 层级 | 价格 | 包含功能 | 够用吗? |
|---|---|---|---|
| 免费 | $0 | 200 次/月,含 AI | 个人轻度使用够用 |
| 专业版 | $27/月 | 750 次/月 | 小团队日常够用 |
| 团队版 | $98/月 | 2000 次/月,含协作功能 | 中型团队首选 |
| 企业版 | 定制 | 无限制,SSO 等 | 大公司适用 |
隐藏成本:无。AI 功能全层级都有,不像某些工具会按 AI 调用次数额外收费。
上手指南
- 上手时间:5-15 分钟即可创建第一个工作流
- 学习曲线:低,比 Zapier 还简单
- 步骤:
- 注册,选择模板或从零开始
- 选择触发器(如“收到 Gmail 邮件”)
- 添加 AI 动作(如“分类邮件意图”)
- 添加人工审批节点(可选)
- 添加目标动作(如“创建 Notion 任务”)
- 测试并上线
坑和吐槽
- 集成不够全:比 Zapier 少,一些小众 App 可能还没接入
- 新平台稳定性待验证:虽然目前反馈很好,但毕竟还年轻
- 复杂逻辑不如 Make:如果你需要非常复杂的分支和循环,Make 可能更适合
安全和隐私
- 数据存储:云端(Supabase)
- 合规性:需确认是否符合你的行业要求(如 HIPAA)
- OAuth 连接:标准 OAuth,不存储你的密码
替代方案
| 替代品 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|
| Zapier | 集成最全,生态成熟 | AI 功能较弱,价格贵 |
| Make | 复杂逻辑强,性价比高 | 学习曲线比较陡峭 |
| n8n | 开源可自托管 | 需要一定的技术能力 |
| Activepieces | 开源,UI 友好 | 社区较小,集成较少 |
给投资人
市场分析
- 工作流自动化市场:2025 年 $237.7 亿 → 2031 年 $407.7 亿(CAGR 9.41%)
- AI Agent 市场:2026 年 $76.3 亿 → 2030 年 $503.1 亿(CAGR 46.3%)
- 驱动因素:企业数字化转型、AI 技术成熟、远程办公常态化
竞争格局
| 层级 | 玩家 | 定位 |
|---|---|---|
| 头部 | Zapier, Microsoft Power Automate | 规则自动化霸主 |
| 腰部 | Make, Workato | 复杂场景、企业级服务 |
| 新进入者 | Relay.app, Lindy, Bardeen | AI 原生自动化 |
Timing 分析
- 为什么是现在:
- LLM 能力成熟,可以实现深度的内容理解和生成
- 用户对“全自动 AI”仍不信任,人机协作是过渡期的刚需
- Zapier 等老玩家加 AI 是“后装”,Relay 是“原生”设计
- 技术成熟度:Gemini 等模型已完全够用
- 市场准备度:高。用户已习惯自动化工具,且渴望 AI 增强
团队背景
- 创始人:Jacob Bank,前 Google 产品总监(Gmail/Calendar),Timeful 创始人(被 Google 收购)
- 研究背景:斯坦福 AI 实验室,专注 AI + 行为经济学
- 过往成绩:Timeful 成功退出,拥有顶尖的 Google 产品管理经验
融资情况
- 已融资:$820 万种子轮
- 投资人:Khosla Ventures, Andreessen Horowitz (a16z), Neo, BoxGroup, SV Angel
- 估值:未公开
结论
Relay.app 是“AI 自动化”赛道里定位最清晰的产品之一:不追求全自动,而是 AI 辅助 + 人工把关。创始人背景硬,产品体验好,价格有竞争力。
| 用户类型 | 建议 |
|---|---|
| 开发者 | ⚠️ 技术上没什么可抄的,MCP 协议可以研究,但核心壁垒是集成生态 |
| 产品经理 | ✅ 人机协作设计值得借鉴,这是当前用户对 AI 信任度的正确理解 |
| 博主 | ✅ 创始人故事 + 赛道热度,非常适合写“AI Agent 落地”话题 |
| 早期采用者 | ✅ 免费层够用,上手简单。如果觉得 Zapier 贵,非常值得一换 |
| 投资人 | ✅ 赛道大、时机准、团队强,种子轮后值得重点关注 |
资源链接
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| 官网 | https://relay.app/ |
| ProductHunt | https://www.producthunt.com/products/relay-app |
| 创始人 LinkedIn | 搜索 Jacob Bank |
| 竞品对比 | Zapier / Make / n8n |
Sources
- relay.app
- lindy.ai
- opensourceceo.com
- mordorintelligence.com
- demandsage.com
- tracxn.com
- Medium
- Notion Integrations
- HubSpot
- aimasteryhub.blog
2026-02-04 | Trend-Tracker v7.3