Duplex a Deeplake Hivemind,
vedle sebe.

Deeplake Hivemind dává kódovacím agentům sdílenou paměť a z jejich relací dělá dovednosti. Duplex se učí z každého výsledku, napříč vašimi asistenty i vašimi vlastními agenty, a jedná podle toho v rámci vašich pravidel.

Porovnání je aktuální k 16. říjnu 2026.

Zobrazit všechny schopnosti →Celé porovnání

Všechny schopnosti: Duplex a Deeplake Hivemind.

Co dělá každé z nich, skupinu po skupině, od toho, co je, po to, kolik stojí.

Vestavěné: Vestavěné přímo do jádra toho, jak produkt funguje.
Externí: Zajistíte nebo sestavíte si ho zvlášť.
Není vestavěné: Dokumentace produktu to neuvádí jako vestavěnou funkci. Vlastní řešení může být přesto možné.

Schopnost	Duplex	Deeplake Hivemind
Co je co
Co to je	Inteligence za běhu vedle vaší AI: učí se a jedná pro vaše agenty a asistenty, v rámci vašich pravidel	Sdílená paměť agentů, která ze záznamů práce automaticky vytváří dovednosti
Co přenáší dál	Kontext, rozhodnutí, výsledky, pravidla, úkoly, dovednosti a to, co se naučil	Relace, vzpomínky a dovednosti v rozsahu pracovního prostoru
Co se zkušeností zlepšuje	Jeho další rozhodnutí: jistota, směrování, doporučení, používání nástrojů a znovupoužitelné znalosti	Chování v příští relaci, díky destilovaným dovednostem
Ví, co se stalo, a učí se z toho	VestavěnéVí, co se stalo, a učí se, co příště změnit	Ze sdílené paměti se stávají znovupoužitelné dovednosti
Učení
Kontinuální učení bez přetrénování	VestavěnéUčí se dál, mimo váhy vašeho modelu	VestavěnéUčení dovedností ze záznamů práce
Přizpůsobení kolo po kole	VestavěnéKaždý nový výsledek může hned změnit další rozhodnutí	Dovednosti se destilují na pozadí nebo na konci relace
Učení z oprav	VestavěnéOprava změní, co Duplex udělá dál	Opravy a záznamy relací se mohou stát dovednostmi
Učení z výsledků	VestavěnéÚspěch i neúspěch se rovnou promítají do toho, co se učí	Nové dovednosti vznikají z dokončených relací
Učení z odměn	VestavěnéOdměna posílí, co fungovalo, a opraví, co ne	Odměny nejsou jeho hlavním způsobem učení
Zásluha za kroky, které vedly k výsledku	VestavěnéZjistí, které dřívější akce vedly k pozdějšímu výsledku	Analýza záznamů práce může najít znovupoužitelné postupy
Jak akce posouvají práci	VestavěnéUčí se, jak každá akce posouvá práci z jednoho stavu do dalšího	Dokáže zachytit úspěšné postupy jako dovednosti
Předpověď toho, co akce udělá	VestavěnéZ toho, co pozoruje, předvídá, co akce způsobí, zkouší alternativy a plánuje	Není vestavěné
Lepší volba akcí	VestavěnéVýsledky zlepšují, kterou akci zvolí příště	Destilované dovednosti zlepšují další postupy
Znovupoužitelné dovednosti	VestavěnéZe zkušeností se stávají dovednosti, které se před použitím otestují a lze je pozastavit, vrátit do provozu nebo stáhnout	VestavěnéZ relací se stávají soubory skill.md pro pracovní prostor
Testování a správa dovedností	Dovednost se otestuje dřív, než se na ni spoléhá, a lze ji pozastavit, vrátit do provozu, stáhnout nebo trvale odstranit	Dovednosti zůstávají soubory, které můžete prohlížet a upravovat, propojené s relacemi, ze kterých vzešly
Zobecnění na příbuzné případy	Co se naučil, přenese na příbuzné případy i nové formulace a do dovedností, které může znovu použít	Dovednosti zachycují vzorce, které se opakují napříč relacemi
Rozhodování a jednání
Vědět, jak jistý si je	VestavěnéPřed každým rozhodnutím ví, jak známý je případ a jak jistý si je	Jak relevantní jsou vyhledávání a dovednosti, ne míra jistoty
Odpovědět, předat nebo odmítnout	VestavěnéDuplex odpoví sám, zavolá váš model, použije nástroj nebo odmítne, v rámci vašich pravidel	ExterníJak jednat, rozhoduje hostitelský agent
Vyřizovat známou práci sám	VestavěnéZnámá rozhodnutí dělá sám, bez dalšího volání špičkového modelu	Model stále čte naučenou dovednost
Předat, co je nové nebo nejisté	Nová, nejistá nebo citlivá práce jde ke správnému modelu, nástroji nebo člověku	ExterníÚkol hostitelského agenta
Plánování, simulace a doporučení	VestavěnéPředvídá, co se stane dál, zkouší alternativy, sestavuje plány a doporučuje akce	ExterníÚkol hostitelského agenta
Mnoho agentů, kteří spolupracují	Posílá práci správnému agentovi, rozděluje ji v rámci vašich pravidel, drží každého agenta v jeho rozsahu a spojuje výsledky	Sdílí poučení napříč připojenými agenty
Učení, které nástroje fungují	Učí se, které nástroje fungují, kdy je použít a k čemu který vede	Ze záznamů nástrojů se mohou stát znovupoužitelné postupy
Akce nástrojů v rámci vašich pravidel	Nástroje běží jen přes vaše pravidla a oprávnění	Řídí to hostitelský kódovací agent
Streamování	Streamuje výstup modelů a nástrojů, přičemž každý krok zůstává v rámci vašich pravidel	Závisí na hostitelském agentovi
Práce, která pokračuje
Učení z každého kroku, automaticky	Každý krok, přes MCP + hooks nebo pluginy, živí jednu sdílenou smyčku učení	Relace agentů a činnost nástrojů se zachycují automaticky
Kontext napříč relacemi	VestavěnéPráce, rozhodnutí, úkoly a kontext, na kterém záleží, pokračují napříč relacemi	VestavěnéSdílená paměť přetrvá relace agentů
Dlouhodobá práce	VestavěnéDlouhodobá práce zůstává otevřená napříč relacemi a agenty, s bezpečnými body, ke kterým se lze vrátit, dokud není hotová nebo zapomenutá	Paměť relace pomáhá na práci znovu navázat
Napříč modely	VestavěnéTo, co se naučí, i váš kontext zůstávají mimo model a jdou s prací napříč poskytovateli	Silné: dovednosti a paměť mohou znovu použít různí kódovací agenti
Napříč aplikacemi a agenty	Stejná práce pokračuje napříč Claude, Codex, Cursor, Hermes a vašimi vlastními agenty	Sdílená paměť propojuje Claude Code, Codex, Cursor a další agenty
Předání práce jinému agentovi	Úkol i jeho kontext přejdou na jiného agenta, kterého povolíte, připravené pokračovat	Dovednosti pracovního prostoru předávají poučení mezi agenty
Udržet kontext kompaktní	Kontext zůstává kompaktní, zaměřený na pravidla, úkoly a rozhodnutí, na kterých záleží	Relace se destilují do kompaktních dovedností
Učení z obrázků, zvuku, videa a PDF	Učí se z obrázků, zvuku, videa a PDF stejně jako z textu	Zaměřené hlavně na relace a záznamy nástrojů
Napříč médii	Otázka položená slovy může čerpat z toho, co se naučil z obrázků, zvuku a videa, a média mohou ovlivnit pozdější rozhodnutí	Mimo hlavní zaměření Hivemind
Lidé, týmy a sdílení
Pro každého člověka	VestavěnéKaždý člověk dostane vlastní soukromý kontext, preference a učení	Dostupné v osobním rozsahu nebo v rozsahu pracovního prostoru
Pro každý tým	VestavěnéTýmy sdílejí schválené učení a soukromá práce zůstává soukromá	Sdílená paměť a dovednosti pracovního prostoru
Napříč organizací	VestavěnéCo funguje, se může přenést od jednoho člověka k týmu a organizaci, podle vašich pravidel	Poučení z pracovního prostoru se mohou šířit napříč připojenými agenty
Sdílení mezi lidmi, pod kontrolou	Vy volíte, co se sdílí a s kým, a můžete to odvolat; u všeho sdíleného je vidět, od koho to pochází	Řízení přístupu k pracovním prostorům
Ochrana sdíleného obsahu	Co někdo sdílí, přichází jako informace, nikdy jako instrukce, takže to nemůže řídit agenta jiného člověka	Spoléhá na to, jak se dovednosti načítají, a na důvěru v pracovní prostor
Kontrola a důvěra
Pravidla	Vaše pravidla jsou součástí toho, jak Duplex funguje: povolují, odmítají nebo omezují skutečné akce	Dovednosti agenta vedou, ale samy nic nevynucují
Pravidla uplatněná před každou akcí	VestavěnéHooky každou akci před spuštěním zkontrolují podle vašich pravidel	Zůstává na hostitelském agentovi
Lidé ve smyčce	Člověk potvrzuje akce, které zvolíte, a co se Duplex naučí, lze zkontrolovat a vrátit zpět	Dovednosti lze před dalším použitím prohlédnout a upravit
Historie, kterou si můžete ověřit	Historie každého rozhodnutí, odkud přišlo a co z něj vzešlo, kterou nelze potichu změnit	Dovednosti propojené s relacemi a uložené záznamy
Doklady, které můžete ověřit	Rozhodnutí, dovednosti a smazání mohou mít doklady, které můžete ověřit	Soubory dovedností propojené s relacemi, ze kterých vzešly
Přesné vrácení naučeného	VestavěnéJednu naučenou změnu lze přesně vrátit zpět, bez přetrénování čehokoli	Soubory dovedností lze upravit nebo odstranit
Zapomínání, které zasáhne vše, co na tom stojí	Odstranění něčeho odstraní i to, co z toho vzešlo: kontext, cokoli z toho sdíleného i související učení	Znamená odstranit dotčené relace a vygenerované dovednosti
Oddělení zákazníků	Každý uživatel, tým, organizace i zákazník zůstávají oddělení, v každé integraci i ve všem, co sdílí	Paměť a dovednosti v rozsahu pracovního prostoru
Odkud pochází vše naučené	U všeho, co se naučil, vidíte zdroj, rozsah a míru, do jaké se tomu dá věřit	Dovednosti mohou odkazovat zpět na relace, ze kterých vzešly
Kde běží a s čím se propojuje
Jakýkoli poskytovatel modelů	Jedna inteligence napříč OpenAI, Anthropic, Google, AWS a kompatibilními modely	Funguje napříč několika kódovacími agenty a jejich modely
MCP	VestavěnéPřes MCP + hooks se Duplex zapojí do každého kroku, který vaši agenti udělají	Propojuje se s hlavními kódovacími agenty; způsob se liší podle klienta
Hooky a pluginy	VestavěnéPluginy pro Claude, Codex, Cursor a Hermes a hooky, které zapojují Duplex v každém kroku a kontrolují citlivé akce nástrojů	Automatické zachycení relací kódovacích agentů
Váš cloud, nebo na vlastních serverech	Vareon cloud, váš cloud nebo bez cloudu: privátní cloud, váš vlastní účet, na vlastních serverech nebo odpojené od sítě	Lokální integrace agentů; možnosti nasazení se liší
Bez cloudu: odpojené od sítě	Postavené pro nasazení, odkud nic nesmí odejít, s lokálními modely, lokálními závislostmi a vaším vlastním poskytovatelem identity	Závisí na zvoleném nasazení a modelových službách
Náklady, rychlost a vhodnost
Jak snižuje náklady na model	Na známou práci odpovídá Duplex sám, bez opakovaného volání špičkového modelu	Lepší dovednosti omezují opakované chyby, ale model stále běží
Jak snižuje latenci	Rozhodnutí, kterými si je jistý, přijdou rychle; nejistá práce dál jde k vašemu špičkovému modelu	Dovednosti zkracují opakované zkoumání
Přečká aktualizaci modelu	AnoUčení, kontext, úkoly a pravidla zůstávají mimo jakýkoli jednotlivý model	AnoDovednosti přečkají změnu kódovacího agenta nebo modelu
Potřeba doladění	NeDoladění se stává volitelným krokem navíc	Ne
Nejlépe se hodí pro	Organizace, které potřebují, aby se jejich AI agenti učili, jednali v rámci pravidel, nesli práci dál a zlepšovali se napříč modely, jako jeden systém	Týmy, které chtějí, aby kódovací agenti automaticky sdíleli relace a znovu využívali poučení

Další porovnání.

Ověřte si Duplex na vlastní práci.

Porovnejte ho tam, kde na tom záleží: pilotní projekt nasadí Duplex na vaši vlastní práci, s měřítky dohodnutými před začátkem.

Spustit pilotní projekt →Poznat Duplex

Duplex a Deeplake Hivemind,vedle sebe.

Všechny schopnosti: Duplex a Deeplake Hivemind.

Další porovnání.

Ověřte si Duplex na vlastní práci.

Duplex a Deeplake Hivemind,
vedle sebe.