Duplex og Deeplake Hivemind,
side om side.
Deeplake Hivemind giver kodeagenter delt hukommelse og gør deres sessioner til færdigheder. Duplex lærer af hvert resultat, på tværs af dine assistenter og dine egne agenter, og handler på det inden for dine regler.
Sammenligningen er aktuel pr. 16. oktober 2026.
Alle evner: Duplex og Deeplake Hivemind.
Hvad hver enkelt gør, gruppe for gruppe, fra hvad den er, til hvad den koster.
- Indbygget
- Bygget ind i kernen af, hvordan produktet fungerer.
- Ekstern
- Du leverer det, eller samler det, separat.
- Ikke indbygget
- Produktets dokumentation angiver det ikke som en indbygget funktion. En specialbygget løsning kan stadig være mulig.
| Evne | Duplex | Deeplake Hivemind |
|---|---|---|
| Hvad hver enkelt er | ||
| Hvad den er | En runtime-intelligens ved siden af din AI: den lærer og handler for dine agenter og assistenter, inden for dine regler | Delt agenthukommelse, der automatisk gør spor til færdigheder |
| Hvad den bringer videre | Kontekst, beslutninger, udfald, regler, opgaver, færdigheder og det, den har lært | Sessioner, minder og færdigheder afgrænset til et arbejdsområde |
| Hvad der bliver bedre med erfaring | Dens næste beslutninger: konfidens, routing, anbefalinger, værktøjsbrug og genbrugelig viden | Den næste sessions adfærd, gennem destillerede færdigheder |
| At vide, hvad der skete, og lære af det | IndbyggetDen ved, hvad der skete, og lærer, hvad der skal ændres næste gang | Delt hukommelse gøres til genbrugelige færdigheder |
| Læring | ||
| Kontinuerlig læring uden gentræning | IndbyggetDen bliver ved med at lære, uden for din models vægte | IndbyggetLæring af færdigheder fra spor |
| Tilpasning tur for tur | IndbyggetHvert nyt resultat kan ændre den næste beslutning med det samme | Færdigheder destilleres i baggrunden eller ved afslutningen af en session |
| Læring fra rettelser | IndbyggetEn rettelse ændrer, hvad Duplex gør næste gang | Rettelser og sessionsspor kan blive til færdigheder |
| Læring fra udfald | IndbyggetSucces og fiasko føres direkte tilbage i det, den lærer | Nye færdigheder udledes af afsluttede sessioner |
| Læring fra belønninger | IndbyggetEn belønning styrker det, der virkede, og retter det, der ikke gjorde | Belønninger er ikke dens vigtigste måde at lære på |
| Æren til trinnene bag et resultat | IndbyggetDen finder ud af, hvilke tidligere handlinger der førte til et senere resultat | Analyse af spor kan finde genbrugelige procedurer |
| Hvordan handlinger flytter arbejdet | IndbyggetDen lærer, hvordan hver handling flytter arbejdet fra én tilstand til den næste | Kan fange vellykkede procedurer som færdigheder |
| At forudsige, hvad en handling vil gøre | IndbyggetUd fra det, den observerer, forudsiger den, hvad en handling vil gøre, afprøver alternativer og planlægger | Ikke indbygget |
| Bedre valg af handling | IndbyggetUdfald forbedrer, hvilken handling den vælger næste gang | Destillerede færdigheder forbedrer de næste procedurer |
| Genbrugelige færdigheder | IndbyggetErfaring bliver til færdigheder, der testes før brug, og som kan sættes på pause, hentes tilbage eller trækkes tilbage | IndbyggetSessioner bliver til skill.md-filer til arbejdsområdet |
| At teste og styre færdigheder | En færdighed testes, før man forlader sig på den, og kan sættes på pause, hentes tilbage, trækkes tilbage eller fjernes for altid | Færdigheder forbliver filer, du kan inspicere og redigere, koblet til de sessioner, de kom fra |
| Generalisering til beslægtede tilfælde | Den fører det, den har lært, videre til beslægtede tilfælde og nye formuleringer og ind i færdigheder, den kan genbruge | Færdigheder fanger mønstre, der går igen på tværs af sessioner |
| At beslutte og handle | ||
| At vide, hvor sikker den er | IndbyggetFør hver beslutning ved den, hvor velkendt sagen er, og hvor sikker den er | Hvor relevante genfinding og færdigheder er, ikke et mål for vished |
| Svar, overdrag eller afvis | IndbyggetDuplex svarer selv, kalder din model, bruger et værktøj eller afviser, inden for dine regler | EksternVærtsagenten afgør, hvordan der skal handles |
| At svare selv på velkendt arbejde | IndbyggetDen træffer selv velkendte beslutninger uden endnu et kald til en frontiermodel | Modellen læser stadig den lærte færdighed |
| At overdrage det, der er nyt eller usikkert | Nyt, usikkert eller følsomt arbejde går til den rette model, det rette værktøj eller den rette person | EksternVærtsagentens opgave |
| Planlægning, simulering og anbefalinger | IndbyggetDen forudsiger, hvad der sker derefter, afprøver alternativer, bygger planer og anbefaler handlinger | EksternVærtsagentens opgave |
| Mange agenter, der arbejder sammen | Den sender arbejdet til den rette agent, deler det op inden for dine regler, holder hver agent inden for dens område og samler resultaterne | Deler lærdomme på tværs af forbundne agenter |
| At lære, hvilke værktøjer der virker | Den lærer, hvilke værktøjer der virker, hvornår de skal bruges, og hvad hvert enkelt fører til | Værktøjsspor kan blive til genbrugelige procedurer |
| Værktøjshandlinger inden for dine regler | Værktøjer kører kun gennem dine regler og tilladelser | Styres af værtens kodeagent |
| Streaming | Den streamer output fra model og værktøjer, med hvert trin stadig inden for dine regler | Afhænger af værtsagenten |
| Arbejde, der fortsætter | ||
| Læring fra hvert trin, automatisk | Hvert trin, gennem MCP + hooks eller plugins, indgår i én fælles læringssløjfe | Agentsessioner og værktøjsaktivitet fanges automatisk |
| Kontekst på tværs af sessioner | IndbyggetArbejde, beslutninger, opgaver og den kontekst, der betyder noget, fortsætter på tværs af sessioner | IndbyggetDelt hukommelse lever længere end agentsessionerne |
| Langvarigt arbejde | IndbyggetLangt arbejde forbliver åbent på tværs af sessioner og agenter, med sikre punkter at vende tilbage til, indtil det er færdigt eller glemt | Sessionshukommelse hjælper med at tage arbejdet op igen |
| På tværs af modeller | IndbyggetDet, den lærer, og din kontekst forbliver uden for modellen og følger arbejdet på tværs af udbydere | Stærk: færdigheder og hukommelse kan genbruges af forskellige kodeagenter |
| På tværs af apps og agenter | Det samme arbejde fortsætter på tværs af Claude, Codex, Cursor, Hermes og dine egne agenter | Delt hukommelse forbinder Claude Code, Codex, Cursor og andre agenter |
| At overdrage arbejde til en anden agent | En opgave og dens kontekst går videre til en anden agent, du tillader, klar til at fortsætte | Færdigheder i arbejdsområdet giver lærdomme videre mellem agenter |
| At holde konteksten kompakt | Konteksten forbliver kompakt, fokuseret på de regler, opgaver og beslutninger, der betyder noget | Sessioner destilleres til kompakte færdigheder |
| Læring fra billeder, lyd, video og PDF’er | Den lærer af billeder, lyd, video og PDF’er, ligesom den gør af tekst | Primært fokuseret på sessioner og værktøjsspor |
| På tværs af formater | Et spørgsmål i ord kan trække på det, der er lært fra billeder, lyd og video, og medier kan forme senere beslutninger | Uden for Hiveminds hovedfokus |
| Mennesker, teams og deling | ||
| For hver person | IndbyggetHver person får sin egen private kontekst, sine præferencer og sin læring | Tilgængelig med personligt omfang eller omfang pr. Arbejdsområde |
| For hvert team | IndbyggetTeams deler godkendt læring, og privat arbejde forbliver privat | Delt hukommelse og færdigheder i arbejdsområdet |
| På tværs af organisationen | IndbyggetDet, der virker, kan bevæge sig fra én person til teamet og organisationen, under dine regler | Lærdomme fra arbejdsområdet kan spredes på tværs af forbundne agenter |
| Deling mellem mennesker, under kontrol | Du vælger, hvad der deles, og med hvem, og kan trække det tilbage; alt delt viser, hvem det kom fra | Adgangskontrol til arbejdsområdet |
| Beskyttelse af delt indhold | Det, nogen deler, ankommer som information, aldrig som instruktioner, så det ikke kan styre en anden persons agent | Afhænger af, hvordan færdigheder indlæses, og af tilliden til arbejdsområdet |
| Kontrol og tillid | ||
| Regler | Dine regler er en del af, hvordan Duplex fungerer: de tillader, afviser eller begrænser reelle handlinger | Færdigheder vejleder agenten, men håndhæver intet på egen hånd |
| Regler anvendt før hver handling | IndbyggetHooks tjekker hver handling mod dine regler, før den kører | Ligger hos værtsagenten |
| Mennesker i processen | En person bekræfter de handlinger, du vælger, og det, Duplex lærer, kan gennemgås og fortrydes | Færdigheder kan inspiceres og redigeres før genbrug |
| En historik, du kan kontrollere | En historik over hver beslutning, hvor den kom fra, og hvad der kom ud af den, som ikke kan ændres i det stille | Færdigheder koblet til sessioner og lagrede spor |
| Kvitteringer, du kan verificere | Beslutninger, færdigheder og sletninger kan komme med kvitteringer, du kan verificere | Færdighedsfiler koblet til de sessioner, de stammer fra |
| At fortryde det lærte, præcist | IndbyggetÉn lært ændring kan fortrydes præcist, uden at noget skal gentrænes | Færdighedsfiler kan redigeres eller fjernes |
| Glemsel, der når alt, hvad der er bygget på det | At fjerne noget fjerner også det, der kom fra det: kontekst, alt delt fra det og relateret læring | Betyder, at de berørte sessioner og genererede færdigheder skal fjernes |
| At holde kunder adskilt | Hver bruger, hvert team, hver organisation og hver kunde holdes adskilt, i hver integration og i alt, den deler | Hukommelse og færdigheder afgrænset til et arbejdsområde |
| Hvor alt det lærte kom fra | For alt, den lærte, kan du se kilden, omfanget, og hvor langt man kan stole på det | Færdigheder kan linke tilbage til de sessioner, de stammer fra |
| Hvor den kører og forbinder | ||
| Enhver modeludbyder | Én intelligens på tværs af OpenAI, Anthropic, Google, AWS og kompatible modeller | Fungerer på tværs af flere kodeagenter og deres modeller |
| MCP | IndbyggetGennem MCP + hooks indgår Duplex i hvert trin, dine agenter tager | Forbinder til de store kodeagenter; hvordan varierer fra klient til klient |
| Hooks og plugins | IndbyggetPlugins til Claude, Codex, Cursor og Hermes og hooks, der henter Duplex ind ved hvert trin og tjekker følsomme værktøjshandlinger | Automatisk opsamling af kodeagenters sessioner |
| Din cloud, eller selvhostet | Vareon cloud, din cloud eller ingen cloud: privat cloud, din egen konto, selvhostet eller air-gapped | Lokal agentintegration; udrulningsmuligheder varierer |
| Ingen cloud: air-gapped | Bygget til udrulninger, hvor intet må forlade stedet, med lokale modeller, lokale afhængigheder og din egen identitetsudbyder | Afhænger af den valgte udrulning og modeltjenesterne |
| Omkostning, hastighed og egnethed | ||
| Hvordan den sænker modelomkostningerne | Duplex besvarer selv velkendt arbejde uden gentagne kald til en frontiermodel | Bedre færdigheder mindsker gentagne fejl, men modellen kører stadig |
| Hvordan den sænker latensen | Beslutninger, den er sikker på, kommer hurtigt tilbage; usikkert arbejde går stadig til din frontiermodel | Færdigheder forkorter gentagne opdagelser |
| Overlever en modelopgradering | JaLæring, kontekst, opgaver og regler forbliver uden for enhver enkelt model | JaFærdigheder overlever et skift af kodeagent eller model |
| Kræver finjustering | NejFinjustering bliver et valgfrit ekstra trin | Nej |
| Bedst til | Organisationer, der har brug for, at deres AI-agenter lærer, handler inden for regler, fører arbejdet videre og bliver bedre på tværs af modeller, som ét system | Teams, der vil have kodeagenter til at dele sessioner og genbruge lærdomme automatisk |
De andre sammenligninger.
- Duplex og LettaAgenter med tilstand, hukommelse og færdigheder
- Duplex og CopilotKit CLiFRigtige arbejdsgange, gjort til færdigheder
- Duplex og hukommelsesplatformeMem0, Zep, AgentCore Memory, Supermemory
- Duplex og finjusteringFinjustering og forstærkningsbaseret finjustering
- Duplex og AI-gatewaysPortkey, LiteLLM og lignende
- Den fulde sammenligningDuplex ved siden af alle seks, side om side
Se Duplex på dit eget arbejde.
Sammenlign, hvor det tæller: et pilotprojekt sætter Duplex på dit eget arbejde, med målepunkterne aftalt, før det går i gang.