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Relay.app Agents

Marketing automation platforms

打造一支为你全天候待命的 AI 团队

💡 Relay.app 是最简单的方式,让你在 Gmail、Notion、HubSpot 等数百个应用中建立一支 AI 智能体团队。这些 Relay.app 智能体能日夜不停地主动为你工作,并且随着时间的推移变得越来越聪明。

"它就像是你工作流里的“带脑子”的私人助理:既能帮你自动跑腿,又懂得在关键决策点停下来请示你。"

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 等工具间的重复工作,且关键步骤可设人工审批。
值不值得关注:非常值得。创始人是前 Google Gmail 产品总监,有成功的创业退出经验。产品定位精准,深受顶级 VC 青睐。
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完整分析报告

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.appZapierMake
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

  1. 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
  2. AI 功能免费内置:不像 Zapier 把 AI 作为高级功能额外收费
  3. 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$0200 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
    1. 注册,选择模板或从零开始
    2. 选择触发器(如“收到 Gmail 邮件”)
    3. 添加 AI 动作(如“分类邮件意图”)
    4. 添加人工审批节点(可选)
    5. 添加目标动作(如“创建 Notion 任务”)
    6. 测试并上线

坑和吐槽

  1. 集成不够全:比 Zapier 少,一些小众 App 可能还没接入
  2. 新平台稳定性待验证:虽然目前反馈很好,但毕竟还年轻
  3. 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, BardeenAI 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/
ProductHunthttps://www.producthunt.com/products/relay-app
创始人 LinkedIn搜索 Jacob Bank
竞品对比Zapier / Make / n8n

Sources


2026-02-04 | Trend-Tracker v7.3

一句话判断

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。

常见问题

关于 Relay.app Agents 的常见问题

让你用拖拽的方式搭建 AI Agent 团队,自动处理 Gmail、Notion、HubSpot 等工具间的重复工作,且关键步骤可设人工审批。

Relay.app Agents 的主要功能包括:可视化工作流编辑器、人机协作审批流、内置 AI 动作指令、实时数据动态引用。

免费:200 次/月,含 AI。专业版:$27/月,750 次/月。团队版:$98/月,2000 次/月,含协作功能。企业版:定制,无限制,SSO 等。

运营/销售/客服团队,中小型 SaaS 公司和代理机构,项目经理。他们每天处理大量重复性审批和协调工作,需要自动化但没有工程师资源,需要跨工具同步信息、自动生成汇报。

Relay.app Agents 的主要竞品包括:Zapier:集成生态最全。Make:逻辑处理能力最强。。

数据来源: ProductHunt2026年2月4日
最后更新: