Dust vs Relevance AI

Dust e Relevance AI são duas plataformas no-code para construir agentes de IA sobre o SaaS que um time de ops já usa, ambas suportam escolha de modelo e chamadas de ferramentas nativas por MCP, e ambas propõem uma única camada de agentes governada para RevOps, Legal e Recruiting. Elas divergem em para que serve um agente. O centro de gravidade do Dust é um assistente ancorado no conhecimento — recuperação sobre seus sistemas conectados, respondendo “qual é a nossa posição sobre indenização sem teto?” com a cláusula e a fonte dela. O do Relevance AI é um processo autônomo multiagente — um agente de pesquisa, um de scoring e um de outreach trabalhando como time para rodar um trabalho de ponta a ponta. A pergunta de roteamento: seu gargalo é responder perguntas contra os dados da empresa, ou rodar um processo que toma ações?

Onde o Dust ganha

Recuperação ancorada sobre dados com permissões. A camada RAG do Dust mais um modo Table Query que roda SQL sobre dados estruturados é feita para devolver a fonte, não uma paráfrase. Um modelo de permissões de camada dupla faz um agente responder a cada usuário só a partir do que aquele usuário tem permissão de ver. Para um time de legal-ops ou RevOps cujo primeiro trabalho é “encontrar e resumir a resposta nos nossos próprios sistemas”, essa é a ferramenta mais afiada — a força do Relevance é agir, não recuperar.

Preço fixo transparente que dá para modelar antes de uma call. O Dust Pro custa € 29/usuário por mês (cerca de US$ 31), self-service, sem mínimo de assentos. Você sabe o número por pessoa antes de compras. O Relevance publica um medidor de uso, não um preço por assento, então o valor total depende de um volume de Actions que você não consegue estimar até os agentes rodarem.

Prova em escala enterprise e um núcleo aberto. O Dust levantou uma Série B de US$ 40M em maio de 2026 (Abstract e Sequoia, com Snowflake Ventures e Datadog), reporta mais de 3.000 organizações e mais de 300.000 agentes, e registrou 240% de retenção líquida de receita com churn zero em 2025. O núcleo é open source com licença MIT, então um time receoso de lock-in consegue ler e auto-hospedar. A Série B de US$ 24M do Relevance (maio de 2025, Bessemer; ~US$ 37M no total) é real mas um nível menor, e a plataforma dele é fechada.

Onde o Relevance AI ganha

Automação de processos autônoma e multietapa. Os agentes do Relevance chamam uns aos outros — um “BDR” é um agente de pesquisa, um de scoring e um de outreach sob um único playbook — e uma escada de autonomia de quatro níveis (Assisted → Copilot → Autopilot → Self-Driving) deixa um processo começar com um humano aprovando cada passo e graduar para rodar sozinho. Quando o trabalho é “pesquisar → pontuar → escrever → fazer follow-up → atualizar o CRM” em vez de “responda minha pergunta”, o Relevance é feito para isso; o Dust pende para o assistente.

Agentes de GTM pré-construídos, não só um construtor. O Bosh (um BDR/SDR de IA que enriquece, pontua, escreve, agenda e atualiza o CRM) e o Apla (briefs por conta para o AE antes da call) chegam como agentes comercializados que você ativa, não telas em branco que você monta. Para um time de GTM que quer um trabalhador de outbound funcionando rápido, esse é um caminho mais curto do que construir um do zero no Dust.

Preço por uso que não cobra por assento. Todo plano do Relevance inclui agentes e construtores ilimitados; o medidor são Actions mais Vendor Credits, não o headcount. Um time de ops pequeno rodando automação intensa paga pelo que os agentes fazem, não por quantas pessoas assistem. O nível Enterprise do Dust carrega um mínimo de 100 membros — um piso duro sob o qual um time de 10 pessoas não passa.

Realidade de preços

Os modelos são estruturalmente diferentes, então compare por formato, não por etiqueta. O Dust mede assentos mais uma cauda de uso de modelo: € 29/US$ 31 por usuário no Pro, com Enterprise sob medida e travado atrás de um mínimo de 100 assentos. O Relevance mede trabalho: Free (~200 Actions/mês), Pro ~US$ 19/mês, Team ~US$ 234/mês, Enterprise sob medida — assentos irrelevantes, Actions e Vendor Credits o número real.

O cruzamento é headcount versus intensidade. Implante um assistente leve para 150 trabalhadores do conhecimento e a taxa fixa por assento do Dust é a conta mais barata e previsível; o medidor de Actions do Relevance ficaria quase ocioso mas você ainda pagaria o nível da plataforma. Rode um processo autônomo intenso para um time de 10 pessoas e o modelo de uso sem assentos do Relevance ganha de lavada — só o piso de 100 assentos do Enterprise do Dust já tira esse time do preço antes do uso. Em ambos, a cauda de consumo de modelo (recuperação e chamadas de ferramentas) é o item de orçamento que os compradores subestimam; no Relevance, conecte suas próprias chaves da Anthropic ou OpenAI para pagar as tarifas do provedor e pular a margem de créditos.

Esforço de implementação

Ambas são no-code e ambas precisam de um dono nomeado — a proliferação de agentes sem governança é o modo de falha compartilhado. As rampas diferem em tipo. A do Dust é higiene de permissões: audite os ACLs dos seus principais sistemas conectados antes do rollout, porque uma pasta do Drive supercompartilhada aflora para qualquer um que consiga perguntar ao agente. A do Relevance é um sprint de construção: o Bosh e o Apla têm formato de GTM, então um processo de legal-ops ou recruiting é algo que você monta no construtor, e a escada de autonomia significa manter agentes com permissão de escrita em Assisted/Copilot atrás de aprovação até a taxa de resposta e a precisão segurarem. Nenhuma substitui seu sistema de registro — mantenha o CRM, o ATS ou o CLM embaixo.

Veredito

Escolha o Dust quando o gargalo é responder perguntas contra seus próprios dados — encontrar, resumir, fazer briefs, “qual é a nossa posição sobre X?” —, quando você quer um preço por assento transparente e residência de dados na UE/EUA, e quando você implanta para muitos trabalhadores do conhecimento em RevOps, Legal e Recruiting. É a escolha de assistente ancorado, preço conhecível e núcleo aberto.

Escolha o Relevance AI quando o gargalo é rodar um processo de ponta a ponta — pesquisar, pontuar, escrever, fazer follow-up, atualizar o CRM —, quando você quer agentes de GTM pré-construídos e uma escada de autonomia para graduar o trabalho de aprovado-por-humano a self-driving, e quando o preço por uso sem assentos cai melhor para um time enxuto do que um piso de 100 assentos. É a escolha de processo autônomo com formato de GTM.

Não escolha nenhuma quando você quer ser dono da orquestração (n8n e conectar modelos no esquema DIY), quando seu time vive no Microsoft 365 (Copilot Studio dentro desse ambiente), ou quando a dor é busca enterprise pura em vez de agentes (Glean lidera ali).

Se você está escolhendo no vácuo, nomeie seu gargalo em voz alta: uma pergunta a responder, ou um processo a rodar. Ainda travado? Escolha o Dust. O trial Pro de 14 dias e o preço por assento publicado deixam você provar valor antes de um ciclo de compras, e você pode adicionar o Relevance depois como a camada de processo autônomo quando um fluxo de ponta a ponta específico merecer.