Relevance AI：无代码AI Agent构建的终极指南

在当今快速发展的数字环境中，人工智能（AI）已成为企业保持竞争力的关键。然而，许多企业由于缺乏技术专长和资源而难以利用 AI 的潜力。Relevance AI 作为一个强大的无代码 AI Agent 构建平台，正在改变游戏规则。Relevance AI 使各种规模的企业都能构建和部署 AI 解决方案，无需编写任何代码。本文深入探讨了使用 Relevance AI 构建 AI agent 的过程，重点介绍了它的优势、核心功能以及实际应用案例。通过本文，你将了解如何利用 Relevance AI 来优化销售流程、自动化业务运营，并最终实现显著的增长。

要点总结

Relevance AI 是一个无代码 AI Agent 构建平台。

它简化了 AI agent 的创建和部署。

Relevance AI 提供自定义研究工具。

用户可以利用 Scrapio 等工具进行高级网络抓取。

该平台支持构建针对特定任务的 AI 助手。

通过将多个数据源集成到 AI Agent 中提升销售效率

Relevance AI 助力快速构建高效企业 AI 解决方案。

无代码AI Agent构建之旅

Relevance AI 简介

在深入构建过程之前，让我们先了解一下什么是 relevance ai。relevance ai 是一个 no-code（无代码） 平台，旨在让任何人都能够创建和管理 ai agent。这意味着你无需成为一名程序员或数据科学家，就可以构建能够自动化任务、提供洞察和改善决策的 ai 解决方案。该平台提供了一个直观的可视化界面，用户可以通过拖放组件和配置参数来设计 ai agent。relevance ai 简化了 ai agent 的创建、部署和管理，降低了企业采用 ai 的门槛。

构建销售助理：一个实际用例

在本指南中，我们将重点介绍一个对许多企业都非常有用的实际用例：构建一个销售助理。销售助理旨在帮助销售代表更好地准备销售电话，提高他们的效率和成交率。我们将使用 Relevance AI 的 no-code（无代码） 功能构建一个销售助理，并集成多个工具和数据源，以实现以下目标：

• 公司研究： 自动收集有关潜在客户公司的信息。
• 潜在客户研究： 自动收集有关潜在客户个人背景的信息。
• 销售电话准备： 将收集到的信息整合到一份战略报告中，帮助销售代表更好地准备销售电话。

通过构建一个销售助理，我们可以演示 Relevance AI 的强大功能，并展示如何将 AI 应用于实际业务场景中。这个用例不仅可以提高销售团队的效率，还可以为其他领域的 AI 应用提供灵感。

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核心构建模块：三大研究工具

我们将要构建的销售助理将依赖于三个核心的研究工具。这三个工具就像是 AI agent 的大脑和眼睛，赋予它收集、分析和理解信息的能力。这三个工具分别是：

• 公司研究工具： 从公司网站抓取信息，生成公司概况摘要。
• 潜在客户研究工具： 从 LinkedIn 等平台抓取信息，生成潜在客户的个人资料摘要。
• 销售电话报告生成器： 将公司和潜在客户的信息整合到一份战略报告中，为销售代表提供有价值的洞察和建议。

通过将这些工具集成到销售助理中，我们可以创建一个能够自动完成销售准备工作的强大 AI 解决方案。

分步教程：创建你的专属AI Agent

第一步：创建 Relevance AI 帐户

首先，你需要访问 Relevance AI 网站并创建一个新帐户。Relevance AI 提供免费试用版，你可以使用它来探索平台的功能并构建你的第一个 AI agent。

注册过程简单明了，只需提供你的电子邮件地址和密码即可。你还可以选择使用 Google 帐户快速注册。完成注册后，你将进入 Relevance AI 的仪表板，在那里你可以开始创建你的 AI agent。

操作步骤：

1. 访问 Relevance AI 网站：relevanceai.com
2. 点击 “Try for free（免费试用）” 按钮。
3. 填写注册表格或使用 Google 帐户注册。
4. 验证你的电子邮件地址并登录到 Relevance AI 仪表板。

第二步：新建工具

登录成功后，在Relevance AI的界面中找到tools页面，点击“+ New Tool（新建工具）” 按钮，开始创建一个新工具。Relevance AI 提供了多种工具类型供你选择，包括默认工具和 Magic 工具。在这里，你可以选择一个“build with invent（用invent构建）”，输入你需要的任务指令，选择开始。开始根据我们的需求定制AI Agent吧。

操作步骤：

1. 进入工具页面。
2. 点击 “+ New Tool（新建工具）” 按钮。
3. 输入任务指令，如“This takes in a company URL and scrapes the website then returns a summary”
4. 点击“start（开始）”按钮。

第三步：配置公司研究工具

现在，我们需要配置公司研究工具，以便它可以从公司网站抓取信息并生成摘要。首先，我们需要为该工具命名，并添加描述，让 AI agent 知道该工具的作用。该工具命名为“Company Researcher（公司研究员）”，同时，添加描述：“This takes in a company URL and scrapes the website then returns a summary（该工具接收一个公司 URL，抓取网站信息并返回摘要）”。接下来，我们需要定义该工具的输入，即公司网站的 URL。选择“Text（文本）”类型的输入，并将其命名为“Company URL（公司URL）”。在描述中，确保你的 AI Agent 知道需要是一个有效的 URL 链接。

操作步骤：

1. 在输入框输入“Company Researcher（公司研究员）”。
2. 在输入框输入工具描述。
3. 点击 “Text（文本）” 选择“Company URL（公司URL）”。
4. 在描述中,键入“This is a URL for a company to be researched must be in the format https://（这是一个要研究的公司的URL，必须是https://格式）”。

第四步：集成 Scrapio 实现高级网络抓取

Relevance AI 具有内置的 Extract Website Content（提取网站内容） 工具，但它只能抓取网站的首页。为了获得更全面的信息，我们将使用一个名为 Scrapio 的第三方网络抓取工具。Scrapio 可以抓取整个网站及其子页面，提供更详细的数据。首先，需要注册 Scrapio 帐户并获取 API 密钥。然后，在 Relevance AI 中，转到 Integrations & API Keys（集成 & API 密钥） 面板，找到 Scrapio 部分，并粘贴你的 API 密钥。

操作步骤：

1. 访问 Scrapio 网站：scraptio.com，注册一个帐户并获取 API 密钥。
2. 在 Relevance AI 中，转到 “Integrations & API Keys（集成 & API 密钥）” 面板。
3. 找到 Scrapio 部分，并粘贴你的 API 密钥。

第五步：使用 LLM 总结抓取的数据

接下来，我们需要添加一个 LLM（大型语言模型）步骤，以总结从 Scrapio 抓取的数据。Relevance AI 集成了多种 LLM，包括 GPT 和 Gemini。我们将使用 GPT 5 mini（GPT 5 迷你版），因为它是一个快速且经济实惠的选择。创建一个提示，指示 LLM 提取关键信息，例如公司概述、产品和服务以及团队成员，并将信息组织成 300-500 字的摘要，并用清晰的语言书写。

操作步骤：

1. 添加 “LLM” 步骤。
2. 创建一个提示，指示 LLM 总结网站内容，例如："Can you please take this website content and summarize this into a 300-500 WORD, natural language summary which clearly outlines what the company does, why they do it, where they are based, their values etc. Anything that would be helpful to know for a sales rep who will soon soon be on a call with someone from this company."
3. 点击 “save tool（保存工具）”。

第六步：创建潜在客户研究工具和销售电话报告生成器

重复上述步骤，创建潜在客户研究工具和销售电话报告生成器。潜在客户研究工具应抓取 LinkedIn 个人资料信息，并生成个人资料摘要。销售电话报告生成器应将公司和潜在客户的信息整合到一份战略报告中，为销售代表提供有价值的洞察和建议。

第七步：配置AI Agent

现在，你需要配置 AI Agent 以使用我们创建的工具。这包括定义 Agent 的角色、任务和目标。例如，你可以指示 Agent 充当销售研究助理，负责为销售代表准备销售电话。你还可以指定 Agent 使用我们创建的工具来收集公司和潜在客户的信息，并生成销售电话报告。

通过精心配置 AI Agent，你可以确保它能够有效地执行其任务，并为你的销售团队提供有价值的帮助。

定价

Relevance AI定价

Relevance AI的定价模式灵活，以适应不同规模和需求的企业。他们通常提供免费试用版，让用户可以体验平台的核心功能。付费计划则根据使用量、功能和支持级别进行分级。有关Relevance AI的最新定价信息，请访问他们的官方网站。[https://relevanceai.com/]

使用 Relevance AI 构建 AI Agent 的优缺点

? Pros

No-Code 易用性： 无需编码技能，降低了 AI 应用的门槛。

可视化界面： 直观的拖放组件和配置参数简化了 Agent 设计。

广泛的集成： 与各种第三方工具和数据源无缝集成。

快速部署： 加速 AI 解决方案的开发和部署。

灵活性： 适用于广泛的用例，可定制性强。

? Cons

依赖第三方工具： 高级功能可能需要集成第三方工具，例如 Scrapio。

有限的定制： 与自定义代码相比，定制选项可能受到限制。

潜在的成本： 付费计划可能需要仔细评估，以确保 ROI。

模型依赖： Agent 的性能高度依赖于底层 LLM 的质量和准确性。

常见问题解答（FAQ）

Relevance AI 适合哪些类型的企业？

Relevance AI 适用于各种规模的企业，尤其是那些希望利用 AI 提高效率、自动化任务和改善决策的企业。该平台特别适合销售、营销、客户服务和人力资源等部门。

我需要编程知识才能使用 Relevance AI 吗？

不需要。Relevance AI 是一个 no-code（无代码） 平台，这意味着你无需编写任何代码就可以构建 AI 解决方案。该平台提供了一个直观的可视化界面，用户可以通过拖放组件和配置参数来设计 AI agent。

Relevance AI 支持哪些集成？

Relevance AI 支持与各种第三方工具和数据源的集成，包括 Google Sheets、Salesforce、HubSpot、Zapier 和 Webhooks。这使得用户可以轻松地将 AI agent 与他们现有的工作流程和系统连接起来。

Scrapio 是什么？我为什么要使用它？

Scrapio 是一个第三方网络抓取工具，可以抓取整个网站及其子页面，提供更详细的数据。与 Relevance AI 的内置网络抓取工具相比，Scrapio 提供了更强大的抓取能力，可以帮助你收集更全面的信息。

相关问题

除了销售助理，Relevance AI 还可以用于构建哪些类型的 AI agent？

Relevance AI 的灵活性使其适用于广泛的用例。以下是一些其他类型的 AI agent，你可以使用 Relevance AI 构建： 客户服务聊天机器人： 自动回复客户查询，提供技术支持，并解决常见问题。 营销自动化助手： 自动执行营销活动，生成潜在客户，并个性化客户体验。 人力资源招聘助手： 自动筛选简历，安排面试，并评估候选人。 数据分析助手： 自动收集、清理和分析数据，并生成报告和可视化效果。 内容创作助手： 自动生成文章、博客文章和社交媒体内容。

如何评估 AI agent 的性能？

评估 AI agent 的性能至关重要，以确保其有效地实现其目标。以下是一些评估 AI agent 性能的关键指标： 准确性： AI agent 正确完成任务的程度。 效率： AI agent 完成任务所需的时间和资源。 用户满意度： 用户对 AI agent 的体验满意度。 投资回报率（ROI）： AI agent 产生的价值与投资成本之比。 通过定期评估 AI agent 的性能，你可以识别需要改进的领域，并优化 AI 解决方案，以获得更好的结果。