Lindy vs Relevance AI: welche KI-Agenten-Plattform passt 2026 zu Ihrem Team?

Lindy vs Relevance AI: der schnelle Vergleich

Hier ist alles auf einen Blick, bevor wir ins Detail gehen. Wenn Sie zuerst das größere Feld sehen wollen, ordnet mein Leitfaden zu den besten KI-Agenten die Kategorie ein.

Ich baue beruflich Integrationen, deshalb begegne ich jedem „verbindet sich mit all Ihren Tools, kein Code nötig"-Versprechen mit einer gesunden Portion Skepsis. Beide Tools verdienen sich das größtenteils, aber auf sehr unterschiedliche Art. Lassen Sie mich zeigen, was ich meine.

Was Lindy wirklich ist

Lindy nennt sich selbst „das KI-Teammitglied, das Ihren Output verdreifacht." Das Grundprinzip ist ein einzelner Assistent, der sich mit Ihren Tools verbindet, Kontext über Ihr Unternehmen behält und mehrstufige Arbeit erledigt. Sie sprechen mit ihm dort, wo Sie ohnehin arbeiten: erwähnen Sie ihn per @ in einem Slack-Thread, schreiben ihm per iMessage, oder öffnen die App direkt.

Sie bauen eine „Lindy", indem Sie einen Auslöser wählen („eine neue E-Mail in Gmail") und den Job in natürlicher Sprache beschreiben. Kein Workflow-Diagramm zu zeichnen, kein Code. Die Builder-Oberfläche ist bewusst einfach gehalten: Auslöser wählen, dann Aktionen aneinanderreihen wie eine Aufgabe erledigen, eine Wissensdatenbank durchsuchen oder an einen anderen KI-Agenten übergeben.

Von Haus aus kommt es mit über 40 eingebauten Skills und Hunderten von klonbaren Vorlagen, dazu Tausenden Integrationen und MCP-Unterstützung, sodass es fast überall hinreicht. Es ist modellunabhängig, das heißt, Sie wählen, welches Modell eine bestimmte Aufgabe übernimmt, und alles mit Außenwirkung (eine E-Mail senden, ein Ticket aktualisieren, in einem Kanal posten) wartet zuerst auf Ihre Freigabe. Reine Lesezugriffe nicht.

Lindys eigentliche Stärke ist, dass es dort funktioniert, wo das Team ohnehin ist. E-Mail-Triage, Meeting-Notizen und Terminplanung laufen alle auf derselben Agenten-Engine, und in G2s eigener Tag-Auswertung ist Benutzerfreundlichkeit das mit Abstand meistgenannte Plus. Wenn Sie einen cleveren Generalisten wollen, der schon am ersten Tag hilft, ist das hier die zugänglichere der beiden Optionen, näher an einem KI-Agenten als an einem regelbasierten Bot. Meine ausführliche Lindy-AI-Bewertung geht tiefer auf das Alltagsgefühl ein.

Was Relevance AI wirklich ist

Relevance AI ist ein ganz anderes Tier. Statt eines einzelnen Teammitglieds bauen Sie das, was das Produkt als „AI Workforce" bezeichnet: Teams aus eng fokussierten Einzelaufgaben-Agenten, die jeweils einen Job besitzen und sich gegenseitig übergeben. Der Claim auf der Homepage lautet „Specialist agents for every task", und die vorgestellte Riege ist fast durchweg Sales-Ops: ein Lead Researcher, ein Outbound Prospector, ein Deal Reviewer und so weiter. Es ist das Nächste, was es hier zu einer persönlichen KI-Belegschaft gibt.

Die Bausteine sind Agents (die Arbeiter), Tools/Actions (die einzelnen Schritte) und Workforces (die Multi-Agenten-Teams). Es gibt drei Wege zu bauen: einen umgangssprachlichen „Invent"-Modus, der die passenden Tools vorschlägt, eine Drag-and-drop-Oberfläche und einen programmatischen Weg über einen MCP-Server für Entwickler, die es aus Claude Code oder Codex heraus steuern. Es verbindet sich mit über 2.000 Apps, mit Sales-nativen Integrationen wie Gong, Apollo, Salesforce und HubSpot im Vordergrund.

Was mir als Builder am besten gefällt, ist das eval-getriebene Modell-Routing. Relevance lässt Evals laufen, um automatisch „das günstigste Modell, das Ihre Messlatte reißt" auszuwählen, sampelt etwa 2 % der Live-Durchläufe, um Trefferquoten zu erfassen, und meldet Drift. Das ist eine durchdachte Antwort auf ein reales Problem, und es geht über Lindys „Modell auswählen"-Schalter hinaus. Es ist außerdem modellunabhängig, mit Bring-your-own-key ab Pro, sodass Sie nicht an einen Anbieter gebunden sind.

Der Haken ist, dass Relevance AI ein Selbstbau-Tool ist. Hier steckt echte Power drin, wenn Sie eine Kette aus Agenten entwerfen wollen, aber Sie sind es, der sie entwirft. Teams, die schlüsselfertige, rollenfertige Agenten von der Stange erwarten, stehen vor einer steileren Einstiegskurve als bei einem „einen fertigen Agenten anheuern"-Produkt. Meine Relevance-AI-Bewertung geht ausführlicher auf die Lernkurve ein.

Der eigentliche Unterschied: ein Teammitglied gegen eine Belegschaft

Zieht man die Funktionslisten ab, ist die Trennlinie einfach. Lindy ist ein Akteur, der einen ganzen Job erledigt. Relevance AI ist eine Staffel aus Akteuren, ein Manager-Agent, der an Spezialisten delegiert, die die Arbeit die Kette entlang weiterreichen.

Dieser Unterschied erklärt sowohl den Reiz als auch die Kopfschmerzen. Lindys Ein-Teammitglied-Modell ist leicht nachzuvollziehen: Sie fragen, es erledigt die Sache, es holt sich vorher Ihre Freigabe, bevor es etwas Riskantes tut. Relevance AIs Workforce-Modell kann größere, stärker verzweigte Jobs angehen, aber jede Übergabe ist ein weiteres bewegliches Teil, das entworfen, debuggt und bezahlt werden muss. Eine wiederkehrende Beschwerde aus der Community ist, dass Agenten „korrekt laufen, aber keine E-Mails verschicken" und ähnliche Integrationstücken, die genau die Art von Randfällen sind, die eine Multi-Agenten-Kette häufiger zutage fördert.

Trägt man beide danach auf, wie viel Sie selbst bauen versus wie einsatzbereit der Agent ist, und ob Sie einen Generalisten oder ein Team aus Spezialisten bekommen, landen sie in entgegengesetzten Ecken.

Sowohl Lindy als auch Relevance AI stehen auf der „Selbstbau"-Seite. Das ist die gemeinsame Annahme, die es zu hinterfragen lohnt: Sie entwerfen den Agenten trotzdem selbst, Sie tragen das Ergebnis, wenn etwas schiefgeht. Wenn der Job klar genug definiert ist (Support-Tickets zum Beispiel), kann das Anheuern eines Teammitglieds, das den Job schon kennt, besser sein als eines aus Einzelteilen zu bauen.

Preise: wo die Entscheidung wirklich fällt

Das ist der Abschnitt, den die meisten Vergleichsartikel mit einer Handbewegung abtun, und es ist der Abschnitt, der über den Kauf entscheidet. Die beiden Tools bepreisen in völlig unterschiedlichen Einheiten, daher sagt eine Schlagzeilenzahl fast nichts aus.

Lindy-Preise

Lindy ist ein einziges Workspace-Abo, pro Nutzer bepreist, wobei jeder Sitzplatz ein monatliches Credit-Kontingent zu einem gemeinsamen Pool hinzufügt. Es gibt eine 7-tägige kostenlose Testphase.

Die Einheit ist ein Credit, das Lindy in Everyday Asks (2 bis 250 Credits), Deep work (250 bis 1.000) und Big Builds (1.000 bis 2.500) einteilt. Der Haken ist, dass unklar bleibt, was „ein Credit" tatsächlich kauft, und ein einziger Big Build kann das monatliche 3.000-Credit-Kontingent eines Plus-Sitzplatzes in ein oder zwei Jobs komplett aufbrauchen. Credits werden auch nicht übertragen, und es gibt kein Pay-as-you-go für Überschreitungen: Ist der Pool leer, pausiert Lindy bis zum nächsten Zyklus oder bis ein Admin upgradet. Und jeder aktive Nutzer braucht einen bezahlten Sitzplatz, auch wer Lindy nur per @-Erwähnung in einem Slack-Thread anspricht.

Relevance-AI-Preise

Relevance AI teilt die Nutzung in zwei Zähler auf: Actions (was Ihre Agenten tun) und Vendor Credits (die zugrunde liegenden Modellkosten). Der kostenlose Plan ist für Neuanmeldungen inzwischen eingestellt, Pro ist also der Einstiegspunkt.

Eine Action ist ein einzelner Durchlauf eines Tools, und hier steckt der Haken: Schlägt das Tool fehl, zählt es trotzdem als eine Action. Überschreitungen sind die eigentliche Geschichte. Die 29 $ von Pro kaufen 2.500 Actions (etwa 0,0116 $ pro Stück), aber eine Top-up-Action kostet 80 $ pro 1.000, also rund 0,08 $ pro Stück, etwa das 7-Fache der Plan-Rate, und der kleinste kaufbare Top-up liegt bei 80 $. Vendor Credits sind ein reiner Dollar-Wrapper zu 0,002 $ pro Stück ohne Aufschlag, und sie werden unbegrenzt übertragen, solange Sie abonniert bleiben; die Plan-Actions setzen sich bei jeder Verlängerung zurück.

Ein kurzes Rechenbeispiel

Nehmen wir an, ein 5-köpfiges Team will Agenten laufen lassen.

• Lindy: Fünf Plus-Sitzplätze kosten 149,95 $/Monat für ein gebündeltes Kontingent von 15.000 Credits. Für Alltagsanfragen ausreichend, aber bei ein paar Big Builds pro Woche schielen Sie schon auf Pro-Sitzplätze zu je 99,99 $.
• Relevance AI: Pro für 29 $/Monat deckt zwei Builder und 2.500 Actions ab. Ein arbeitsintensiver GTM-Workflow mit vielen Tool-Aufrufen kann das schnell sprengen, und die nächsten 1.000 Actions kosten 80 $. Team ist mit 349 $/Monat die realistische Stufe.
• eesel: Wenn dieses Team stattdessen ein Support-Team wäre, das 500 Tickets im Monat an KI weiterleitet, wären das 200 $/Monat flat zu 0,40 $ pro Ticket, ohne Sitzplatzgebühr und ohne Kosten für Tickets, die Ihre Menschen bearbeiten.

Das Muster: Lindys Kosten skalieren mit der Kopfzahl, Relevance AIs Kosten skalieren damit, wie viel Ihre Agenten laufen (und wie oft sie scheitern), und ein Abrechnungsmodell pro Lösung skaliert mit tatsächlich geleisteter Arbeit. Was am günstigsten ist, hängt vollständig von Ihrem Nutzungsmuster ab.

Was Nutzer wirklich sagen

Die Bewertungen bestätigen die Trennlinie von oben. Lindy wird für seine Zugänglichkeit gelobt und für die Kosten abgewertet, G2s Con-Tags werden mit deutlichem Abstand von Expensive (42 Nennungen) und High Subscription Cost (35) angeführt.

"For many Lindy AI will give them the ability to automate typical office tasks in a way which is at once not too complicated, but also practical."

My Lindy AI Review, Reddit

Relevance AI zieht die entgegengesetzte Art von Feedback: Rezensenten lieben den Ehrgeiz und das No-Code-Bauen, merken aber an, dass das eingebaute Tool-Set schmaler sein kann als bei dedizierten Automatisierungsplattformen.

"Pro : cool ambition and intuitive. Did manage to do nice things. Cons : limited tools already embedded. Sometimes Zappier or Make are more efficient :("

u/No_Marionberry_5366, Reddit

Keins von beidem ist eigentlich ein Vorwurf. Es sind die ehrlichen Kanten zweier Tools, die versuchen, flexibel zu sein. Ein Generalisten-Teammitglied, das alles macht, lässt sich leicht überstrapazieren; eine Selbstbau-Belegschaft ist nur so gut wie die Tools, die Sie einbinden können.

Wofür sollten Sie sich also entscheiden?

So würde ich tatsächlich zwischen den beiden wählen.

• Wählen Sie Lindy, wenn Sie ein KI-Teammitglied für allgemeine Büroarbeit wollen, Ihr Team in Slack und E-Mail lebt und Ihnen ein schneller No-Code-Start wichtiger ist als tiefe Anpassbarkeit. Behalten Sie nur den Credit-Zähler und die Pro-Sitzplatz-Rechnung im Auge, wenn Sie Leute hinzufügen. Meine Übersicht der Lindy-Alternativen lohnt einen Blick, wenn Kosten Ihre Hauptsorge sind.
• Wählen Sie Relevance AI, wenn Sie ein Sales- oder GTM-Team sind, das eine Kette aus Spezialisten-Agenten entwerfen will, jemanden haben, der sie bauen und debuggen kann, und eine Zwei-Zähler-Rechnung kalkulieren können. Das eval-basierte Modell-Routing ist ein echtes Plus für kostenbewusste Builder.
• Wählen Sie keins von beiden, wenn der Job Kundensupport ist. Beide sind horizontale Baukästen, daher würden Sie einen Support-Agenten aus Einzelteilen zusammensetzen, ohne Abrechnung pro Lösung und ohne Möglichkeit, ihn an Ihren echten Tickets zu testen, bevor er einem Kunden antwortet.

Dieser letzte Fall ist häufiger, als es klingt, und genau dort gewinnt ein zweckgebautes Tool.

eesel für Kundensupport ausprobieren

Wenn Sie hier gelandet sind, weil Sie einen KI-Agenten für Support-Tickets wollen, lautet die ehrliche Antwort: Ein allgemeiner Agenten-Baukasten ist die falsche Form für diesen Job. eesel ist eine KI-Teammitglied-Plattform, und statt Ihnen eine leere Leinwand zu geben, heuern Sie ein Teammitglied an, das die Rolle schon kennt. Die aktuelle Riege ist ein KI-Helpdesk-Teammitglied und ein KI-Blog-Autor, jeder kommt mit den Skills, Integrationen und dem Unternehmenskontext für seinen Job.

Der Unterschied zu Lindy und Relevance AI läuft auf drei Dinge hinaus, die wir aus jahrelangem KI-Einsatz auf echten Support-Warteschlangen gelernt haben. Erstens klinkt sich das Helpdesk-Teammitglied in das Helpdesk ein, das Sie schon nutzen (Zendesk, Freshdesk, Gorgias, Help Scout) und trainiert mit Ihren früheren Tickets und Docs, kein Neuaufbau nötig. Zweitens können Sie es an Ihren historischen Tickets simulieren, bevor es je einem echten Kunden antwortet, sodass Sie sehen, wie es performen wird, statt einfach einen Schalter umzulegen und zu hoffen. Drittens ist die Abrechnung flach bei 0,40 $ pro Ticket ohne Sitzplatzgebühren und ohne Mindestabnahme, und Sie zahlen nur für die Tickets, die Sie tatsächlich an die KI weiterleiten.

Und wenn Sie zu den Buildern gehören, denen Relevance AIs MCP-Weg gefallen hat, holt eesel Sie auch dort ab. Das gesamte Produkt läuft über eine echte CLI (@eesel/cli), jeder Workspace ist ein MCP-Server, und es unterstützt Webhooks und Netzwerkzugriff, sodass eine Person es vom Terminal aus steuern kann, Skripte es automatisieren können und Coding-Agenten wie Claude Code dasselbe Teammitglied bedienen können. Sie können kostenlos starten, bis Sie 50 $ verbraucht haben, keine Kreditkarte nötig.