Dust vs Relevance AI

Dust und Relevance AI sind beide No-Code-Plattformen, um KI-Agenten über das SaaS zu bauen, das ein Ops-Team ohnehin nutzt; beide unterstützen Modellwahl und MCP-native Tool-Aufrufe, und beide werben mit einer einzigen, governten Agenten-Schicht über RevOps, Legal und Recruiting. Sie unterscheiden sich darin, wofür ein Agent da ist. Der Schwerpunkt von Dust ist ein wissensgeerdeter Assistent — Retrieval über Ihre verbundenen Systeme, der “Was ist unsere Position zu unbegrenzter Freistellung?” mit der Klausel und ihrer Quelle beantwortet. Der von Relevance AI ist ein autonomer Multi-Agenten-Prozess — ein Recherche-Agent, ein Scoring-Agent und ein Outreach-Agent, die als Team eine Aufgabe von Anfang bis Ende ausführen. Die Routing-Frage: Ist Ihr Engpass das Beantworten von Fragen gegen Unternehmensdaten oder das Ausführen eines Prozesses, der Aktionen vornimmt?

Wo Dust gewinnt

Geerdetes Retrieval über berechtigungsgeprüfte Daten. Die RAG-Schicht von Dust plus ein Table-Query-Modus, der SQL über strukturierte Daten ausführt, ist darauf ausgelegt, die Quelle zurückzugeben, nicht eine Paraphrase. Ein zweischichtiges Berechtigungsmodell sorgt dafür, dass ein Agent jedem Nutzer nur aus dem antwortet, was dieser Nutzer sehen darf. Für ein Legal-Ops- oder RevOps-Team, dessen erste Aufgabe lautet “die Antwort in unseren eigenen Systemen finden und zusammenfassen”, ist dies das schärfere Tool — die Stärke von Relevance ist das Handeln, nicht das Abrufen.

Transparenter Festpreis, den Sie vor einem Gespräch durchrechnen können. Dust Pro kostet 29 €/Nutzer pro Monat (etwa 31 $), Self-Service, ohne Sitzplatz-Mindestzahl. Sie kennen die Zahl pro Kopf vor dem Einkauf. Relevance veröffentlicht einen Nutzungszähler, keinen Preis pro Sitzplatz, sodass die Gesamtzahl von einem Action-Volumen abhängt, das Sie erst schätzen können, wenn die Agenten laufen.

Nachweis im Enterprise-Maßstab und ein offener Kern. Dust nahm im Mai 2026 eine Series B über 40 Mio. $ auf (Abstract und Sequoia, mit Snowflake Ventures und Datadog), meldet über 3.000 Organisationen und über 300.000 Agenten und verzeichnete 2025 eine Net Revenue Retention von 240 % bei null Churn. Der Kern ist MIT-lizenzierter Open Source, sodass ein Team, das Lock-in scheut, ihn lesen und selbst hosten kann. Die Series B von Relevance über 24 Mio. $ (Mai 2025, Bessemer; ~37 Mio. $ gesamt) ist real, aber eine Stufe kleiner, und seine Plattform ist geschlossen.

Wo Relevance AI gewinnt

Autonome, mehrstufige Prozessautomatisierung. Die Agenten von Relevance rufen einander auf — ein “BDR” ist ein Recherche-Agent, ein Scoring-Agent und ein Outreach-Agent unter einem einzigen Playbook — und eine vierstufige Autonomie-Leiter (Assisted → Copilot → Autopilot → Self-Driving) lässt einen Prozess damit beginnen, dass ein Mensch jeden Schritt freigibt, und dann zum Alleinlauf aufsteigen. Wenn die Aufgabe “recherchieren → bewerten → schreiben → nachfassen → das CRM aktualisieren” lautet statt “beantworte meine Frage”, ist Relevance dafür gebaut; Dust neigt zum Assistenten.

Vorgefertigte GTM-Agenten, nicht nur ein Builder. Bosh (ein KI-BDR/SDR, der anreichert, bewertet, schreibt, terminiert und das CRM aktualisiert) und Apla (Per-Account-Briefings für den AE vor dem Gespräch) kommen als vermarktete Agenten, die Sie aktivieren, nicht als leere Leinwände, die Sie zusammenbauen. Für ein GTM-Team, das schnell einen funktionierenden Outbound-Worker will, ist das ein kürzerer Weg, als einen von Grund auf in Dust zu bauen.

Nutzungspreis, der nicht pro Sitzplatz abrechnet. Jeder Plan von Relevance umfasst unbegrenzte Agenten und unbegrenzte Builder; der Zähler sind Actions plus Vendor Credits, nicht die Kopfzahl. Ein kleines Ops-Team, das intensive Automatisierung fährt, zahlt für das, was die Agenten tun, nicht dafür, wie viele Leute zusehen. Die Enterprise-Stufe von Dust trägt eine Mindestzahl von 100 Mitgliedern — eine harte Untergrenze, unter die ein 10-Personen-Team nicht kommt.

Preisrealität

Die Modelle sind strukturell verschieden, also vergleichen Sie nach Form, nicht nach Aufkleber. Dust misst Sitzplätze plus einen Modellnutzungs-Schwanz: 29 €/31 $ pro Nutzer im Pro, mit Enterprise auf Anfrage und hinter einer Mindestzahl von 100 Sitzplätzen verriegelt. Relevance misst Arbeit: Free (~200 Actions/Monat), Pro ~19 $/Monat, Team ~234 $/Monat, Enterprise auf Anfrage — Sitzplätze irrelevant, Actions und Vendor Credits die echte Zahl.

Der Schnittpunkt ist Kopfzahl gegen Intensität. Rollen Sie einen leichten Assistenten an 150 Wissensarbeiter aus, und der Pro-Sitzplatz-Festpreis von Dust ist die günstigere, planbarere Rechnung; der Action-Zähler von Relevance läge nahezu brach, doch Sie zahlten trotzdem die Plattformstufe. Fahren Sie einen geschwätzigen autonomen Prozess für ein 10-Personen-Team, und das sitzplatzfreie Nutzungsmodell von Relevance gewinnt klar — allein die 100-Sitzplatz-Untergrenze des Dust-Enterprise preist dieses Team schon vor jeder Nutzung aus. Bei beiden ist der Modellverbrauchs-Schwanz (Retrieval und Tool-Aufrufe) der Budgetposten, den Käufer unterschätzen; bei Relevance verbinden Sie Ihre eigenen Anthropic- oder OpenAI-Schlüssel, um Anbieterpreise zu zahlen und den Credit-Aufschlag zu umgehen.

Implementierungsaufwand

Beide sind No-Code und beide brauchen einen benannten Owner — ungoverntes Agenten-Wuchern ist der gemeinsame Fehlermodus. Die Rampen unterscheiden sich in der Art. Die von Dust ist Berechtigungshygiene: Prüfen Sie die ACLs Ihrer wichtigsten verbundenen Systeme vor dem Rollout, denn ein übermäßig geteilter Drive-Ordner taucht bei jedem auf, der den Agenten fragen kann. Die von Relevance ist ein Build-Sprint: Bosh und Apla haben GTM-Form, also ist ein Legal-Ops- oder Recruiting-Prozess etwas, das Sie im Builder zusammensetzen, und die Autonomie-Leiter heißt, schreibfähige Agenten auf Assisted/Copilot hinter Freigabe zu halten, bis Reply-Rate und Genauigkeit halten. Keine ersetzt Ihr System of Record — behalten Sie das CRM, das ATS oder das CLM darunter.

Fazit

Wählen Sie Dust, wenn der Engpass das Beantworten von Fragen gegen Ihre eigenen Daten ist — finden, zusammenfassen, briefen, “Was ist unsere Position zu X?” —, wenn Sie einen transparenten Preis pro Sitzplatz und EU/US-Datenresidenz wollen und wenn Sie an viele Wissensarbeiter über RevOps, Legal und Recruiting ausrollen. Es ist die Wahl des geerdeten Assistenten, des kennbaren Preises und des offenen Kerns.

Wählen Sie Relevance AI, wenn der Engpass das Ausführen eines Prozesses von Anfang bis Ende ist — recherchieren, bewerten, schreiben, nachfassen, das CRM aktualisieren —, wenn Sie vorgefertigte GTM-Agenten und eine Autonomie-Leiter wollen, um Arbeit von menschlich-freigegeben zu Self-Driving aufsteigen zu lassen, und wenn der sitzplatzfreie Nutzungspreis einem schlanken Team besser passt als eine 100-Sitzplatz-Untergrenze. Es ist die Wahl des autonomen Prozesses in GTM-Form.

Wählen Sie keine von beiden, wenn Sie die Orchestrierung selbst besitzen wollen (n8n und Modelle in DIY-Manier verdrahten), wenn Ihr Team in Microsoft 365 lebt (Copilot Studio innerhalb dieser Umgebung) oder wenn der Schmerz reine Enterprise-Suche statt Agenten ist (Glean führt dort).

Wenn Sie im luftleeren Raum wählen, benennen Sie Ihren Engpass laut: eine Frage zu beantworten oder einen Prozess auszuführen. Immer noch festgefahren? Wählen Sie Dust. Sein 14-tägiger Pro-Trial und sein veröffentlichter Preis pro Sitzplatz lassen Sie den Wert vor einem Einkaufszyklus nachweisen, und Sie können Relevance später als die autonome Prozessschicht ergänzen, sobald ein konkreter End-to-End-Workflow es verdient.