Duplex und Deeplake Hivemind,
nebeneinander.
Deeplake Hivemind gibt Coding-Agenten ein gemeinsames Gedächtnis und macht aus ihren Sitzungen Skills. Duplex lernt aus jedem Ergebnis, über deine Assistenten und deine eigenen Agenten hinweg, und handelt danach im Rahmen deiner Regeln.
Vergleich auf dem Stand vom 16. Oktober 2026.
Alle Fähigkeiten: Duplex und Deeplake Hivemind.
Was jedes tut, Gruppe für Gruppe, von dem, was es ist, bis zu dem, was es kostet.
- Nativ
- Fest in die grundlegende Funktionsweise des Produkts eingebaut.
- Extern
- Du stellst es separat bereit oder baust es selbst zusammen.
- Nicht nativ
- Die Dokumentation des Produkts führt es nicht als eingebaute Funktion. Eine eigene Lösung kann trotzdem möglich sein.
| Fähigkeit | Duplex | Deeplake Hivemind |
|---|---|---|
| Was sie jeweils sind | ||
| Was es ist | Eine Laufzeit-Intelligenz neben deiner KI: Sie lernt und handelt für deine Agenten und Assistenten, im Rahmen deiner Regeln | Gemeinsames Agentengedächtnis, das Traces automatisch in Skills verwandelt |
| Was es weiterträgt | Kontext, Entscheidungen, Ergebnisse, Regeln, Aufgaben, Skills und das, was es gelernt hat | Sitzungen, Erinnerungen und Skills, auf einen Arbeitsbereich begrenzt |
| Was mit Erfahrung besser wird | Seine nächsten Entscheidungen: Konfidenz, Routing, Empfehlungen, Werkzeugnutzung und wiederverwendbares Wissen | Das Verhalten in der nächsten Sitzung, durch destillierte Skills |
| Wissen, was geschah, und daraus lernen | NativEs weiß, was geschah, und lernt, was als Nächstes zu ändern ist | Gemeinsames Gedächtnis wird zu wiederverwendbaren Skills |
| Lernen | ||
| Kontinuierliches Lernen ohne Neutraining | NativEs lernt weiter, außerhalb der Gewichte deines Modells | NativSkills aus Traces lernen |
| Anpassung von Runde zu Runde | NativJedes neue Ergebnis kann die nächste Entscheidung sofort ändern | Skills werden im Hintergrund oder am Ende einer Sitzung destilliert |
| Lernen aus Korrekturen | NativEine Korrektur ändert, was Duplex als Nächstes tut | Korrekturen und Sitzungs-Traces können zu Skills werden |
| Lernen aus Ergebnissen | NativErfolg und Misserfolg fließen direkt in das ein, was es lernt | Neue Skills entstehen aus abgeschlossenen Sitzungen |
| Lernen aus Belohnungen | NativEine Belohnung stärkt, was funktioniert hat, und korrigiert, was nicht funktioniert hat | Belohnungen sind nicht seine wichtigste Art zu lernen |
| Verdienst für die Schritte hinter einem Ergebnis | NativEs ermittelt, welche früheren Aktionen zu einem späteren Ergebnis geführt haben | Die Analyse von Traces kann wiederverwendbare Abläufe finden |
| Wie Aktionen die Arbeit voranbringen | NativEs lernt, wie jede Aktion die Arbeit von einem Zustand in den nächsten bringt | Kann erfolgreiche Abläufe als Skills festhalten |
| Vorhersagen, was eine Aktion bewirkt | NativAus dem, was es beobachtet, sagt es voraus, was eine Aktion bewirkt, probiert Alternativen und plant | Nicht nativ |
| Bessere Wahl der Aktionen | NativErgebnisse verbessern, welche Aktion es als Nächstes wählt | Destillierte Skills verbessern die nächsten Abläufe |
| Wiederverwendbare Fertigkeiten | NativErfahrung wird zu Skills, die vor dem Einsatz getestet werden und sich pausieren, zurückholen oder zurückziehen lassen | NativSitzungen werden zu skill.md-Dateien für den Arbeitsbereich |
| Skills testen und verwalten | Ein Skill wird getestet, bevor man sich auf ihn verlässt, und lässt sich pausieren, zurückholen, zurückziehen oder endgültig entfernen | Skills bleiben Dateien, die du einsehen und bearbeiten kannst, verknüpft mit den Sitzungen, aus denen sie stammen |
| Verallgemeinern auf verwandte Fälle | Es überträgt, was es gelernt hat, auf verwandte Fälle und neue Formulierungen und in Skills, die es wiederverwenden kann | Skills erfassen Muster, die über Sitzungen hinweg wiederkehren |
| Entscheiden und Handeln | ||
| Wissen, wie sicher es ist | NativVor jeder Entscheidung weiß es, wie bekannt der Fall ist und wie sicher es ist | Wie relevant Retrieval und Skills sind, kein Maß für Gewissheit |
| Antworten, übergeben oder ablehnen | NativDuplex antwortet selbst, ruft dein Modell auf, nutzt ein Werkzeug oder lehnt ab, im Rahmen deiner Regeln | ExternDer Host-Agent entscheidet, wie gehandelt wird |
| Bekannte Arbeit selbst beantworten | NativEs trifft bekannte Entscheidungen selbst, ohne weiteren Aufruf eines Spitzenmodells | Das Modell liest weiterhin den gelernten Skill |
| Übergeben, was neu oder unsicher ist | Neue, unsichere oder sensible Arbeit geht an das richtige Modell, das richtige Werkzeug oder die richtige Person | ExternAufgabe des Host-Agenten |
| Planung, Simulation und Empfehlungen | NativEs sagt voraus, was als Nächstes passiert, probiert Alternativen, erstellt Pläne und empfiehlt Aktionen | ExternAufgabe des Host-Agenten |
| Viele Agenten, die zusammenarbeiten | Es schickt Arbeit an den richtigen Agenten, teilt sie im Rahmen deiner Regeln auf, hält jeden Agenten in seinem Bereich und führt die Ergebnisse zusammen | Teilt Erkenntnisse zwischen verbundenen Agenten |
| Lernen, welche Werkzeuge funktionieren | Es lernt, welche Werkzeuge funktionieren, wann es sie einsetzt und wozu jedes führt | Werkzeug-Traces können zu wiederverwendbaren Abläufen werden |
| Werkzeugaktionen im Rahmen deiner Regeln | Werkzeuge laufen nur über deine Regeln und Rechte | Gesteuert vom Host-Coding-Agenten |
| Streaming | Es streamt Modell- und Werkzeugausgaben, und jeder Schritt bleibt im Rahmen deiner Regeln | Hängt vom Host-Agenten ab |
| Arbeit, die weitergeht | ||
| Lernen aus jedem Schritt, automatisch | Jeder Schritt, über MCP + Hooks oder die Plugins, speist einen gemeinsamen Lernkreislauf | Agentensitzungen und Werkzeugaktivität werden automatisch erfasst |
| Kontext über Sitzungen hinweg | NativArbeit, Entscheidungen, Aufgaben und der wichtige Kontext gehen über Sitzungen hinweg weiter | NativGemeinsames Gedächtnis überdauert Agentensitzungen |
| Lang laufende Arbeit | NativLange Arbeit bleibt über Sitzungen und Agenten hinweg offen, mit Sicherungspunkten zum Zurückkehren, bis sie erledigt oder vergessen ist | Das Sitzungsgedächtnis hilft, Arbeit wieder aufzunehmen |
| Über Modelle hinweg | NativWas es lernt, und dein Kontext bleiben außerhalb des Modells und folgen der Arbeit über Anbieter hinweg | Stark: Skills und Gedächtnis lassen sich von verschiedenen Coding-Agenten wiederverwenden |
| Über Apps und Agenten hinweg | Dieselbe Arbeit geht über Claude, Codex, Cursor, Hermes und deine eigenen Agenten hinweg weiter | Gemeinsames Gedächtnis verbindet Claude Code, Codex, Cursor und andere Agenten |
| Arbeit an einen anderen Agenten übergeben | Eine Aufgabe und ihr Kontext gehen an einen anderen Agenten, den du zulässt, bereit zum Weitermachen | Skills im Arbeitsbereich geben Erkenntnisse zwischen Agenten weiter |
| Kontext kompakt halten | Der Kontext bleibt kompakt, konzentriert auf die Regeln, Aufgaben und Entscheidungen, auf die es ankommt | Sitzungen werden zu kompakten Skills destilliert |
| Lernen aus Bildern, Audio, Video und PDFs | Es lernt aus Bildern, Audio, Video und PDFs, so wie aus Text | Vor allem auf Sitzungen und Werkzeug-Traces konzentriert |
| Über Medien hinweg | Eine Frage in Worten kann auf das zurückgreifen, was aus Bildern, Audio und Video gelernt wurde, und Medien können spätere Entscheidungen prägen | Außerhalb des Hauptfokus von Hivemind |
| Personen, Teams und Teilen | ||
| Für jede Person | NativJede Person bekommt ihren eigenen privaten Kontext, ihre Vorlieben und ihr Lernen | Verfügbar auf persönlicher Ebene oder für den Arbeitsbereich |
| Für jedes Team | NativTeams teilen freigegebenes Lernen, und private Arbeit bleibt privat | Gemeinsames Gedächtnis und Skills im Arbeitsbereich |
| In der ganzen Organisation | NativWas funktioniert, kann von einer Person ins Team und in die Organisation wandern, nach deinen Regeln | Erkenntnisse aus dem Arbeitsbereich können sich über verbundene Agenten verbreiten |
| Teilen zwischen Personen, unter Kontrolle | Du wählst, was geteilt wird und mit wem, und kannst es widerrufen; alles Geteilte zeigt, von wem es stammt | Zugriffskontrollen für den Arbeitsbereich |
| Schutz für geteilte Inhalte | Was jemand teilt, kommt als Information an, nie als Anweisung, und kann so den Agenten einer anderen Person nicht steuern | Hängt davon ab, wie Skills laden, und vom Vertrauen in den Arbeitsbereich |
| Kontrolle und Vertrauen | ||
| Regeln | Deine Regeln sind Teil davon, wie Duplex arbeitet: Sie erlauben, verweigern oder begrenzen echte Aktionen | Skills leiten den Agenten, setzen aber allein nichts durch |
| Regeln vor jeder Aktion angewendet | NativDie Hooks prüfen jede Aktion gegen deine Regeln, bevor sie läuft | Liegt beim Host-Agenten |
| Menschen eingebunden | Eine Person bestätigt die Aktionen, die du festlegst, und was Duplex lernt, lässt sich prüfen und rückgängig machen | Skills lassen sich vor der Wiederverwendung einsehen und bearbeiten |
| Ein Verlauf, den du prüfen kannst | Ein Verlauf jeder Entscheidung, woher sie kam und was aus ihr wurde, der sich nicht stillschweigend ändern lässt | Mit Sitzungen verknüpfte Skills und gespeicherte Traces |
| Quittungen, die du prüfen kannst | Entscheidungen, Skills und Löschungen können mit Quittungen kommen, die du prüfen kannst | Skill-Dateien, mit ihren Ursprungssitzungen verknüpft |
| Gelerntes exakt rückgängig machen | NativEine gelernte Änderung lässt sich exakt rückgängig machen, ohne irgendetwas neu zu trainieren | Skill-Dateien lassen sich bearbeiten oder entfernen |
| Vergessen, das alles erreicht, was darauf aufbaut | Wird etwas entfernt, verschwindet auch, was daraus kam: Kontext, alles daraus Geteilte und verwandtes Lernen | Heißt, die betroffenen Sitzungen und erzeugten Skills zu entfernen |
| Kunden getrennt halten | Jeder Nutzer, jedes Team, jede Organisation und jeder Kunde bleibt getrennt, in jeder Integration und in allem, was es teilt | Gedächtnis und Skills, auf einen Arbeitsbereich begrenzt |
| Woher alles Gelernte stammt | Bei allem, was es gelernt hat, siehst du die Quelle, den Geltungsbereich und wie weit man ihm trauen kann | Skills können auf ihre Ursprungssitzungen verweisen |
| Wo es läuft und sich verbindet | ||
| Jeder Modellanbieter | Eine Intelligenz über OpenAI, Anthropic, Google, AWS und kompatible Modelle hinweg | Funktioniert über mehrere Coding-Agenten und ihre Modelle hinweg |
| MCP | NativÜber MCP + Hooks begleitet Duplex jeden Schritt deiner Agenten | Verbindet sich mit großen Coding-Agenten; wie, hängt vom Client ab |
| Hooks und Plugins | NativPlugins für Claude, Codex, Cursor und Hermes sowie Hooks, die Duplex bei jedem Schritt einbinden und sensible Werkzeugaktionen prüfen | Automatische Erfassung von Sitzungen der Coding-Agenten |
| Deine Cloud oder selbst gehostet | Vareon Cloud, deine Cloud oder keine Cloud: private Cloud, dein eigenes Konto, selbst gehostet oder vom Netz getrennt | Lokale Agenten-Integration; die Bereitstellungsoptionen variieren |
| Keine Cloud: vom Netz getrennt | Gebaut für Umgebungen, aus denen nichts hinausgehen darf, mit lokalen Modellen, lokalen Abhängigkeiten und deinem eigenen Identitätsanbieter | Hängt von der gewählten Bereitstellung und den Modelldiensten ab |
| Kosten, Tempo und Passung | ||
| Wie es Modellkosten senkt | Duplex beantwortet bekannte Arbeit selbst, ohne wiederholten Aufruf eines Spitzenmodells | Bessere Skills senken wiederholte Fehler, aber das Modell läuft weiterhin |
| Wie es die Latenz senkt | Entscheidungen, bei denen es sicher ist, kommen schnell zurück; unsichere Arbeit geht weiterhin an dein Spitzenmodell | Skills verkürzen das wiederholte Herausfinden |
| Übersteht ein Modell-Upgrade | JaLernen, Kontext, Aufgaben und Regeln bleiben außerhalb jedes einzelnen Modells | JaSkills überstehen einen Wechsel von Coding-Agent oder Modell |
| Fine-Tuning nötig | NeinFine-Tuning wird zu einem optionalen Upgrade | Nein |
| Am besten für | Organisationen, deren KI-Agenten lernen, im Rahmen von Regeln handeln, Arbeit weitertragen und über Modelle hinweg besser werden müssen, als ein System | Teams, deren Coding-Agenten Sitzungen teilen und Erkenntnisse automatisch wiederverwenden sollen |
Die anderen Vergleiche.
- Duplex und LettaZustandsbehaftete Agenten mit Gedächtnis und Skills
- Duplex und CopilotKit CLiFEchte Workflows, zu Skills gemacht
- Duplex und GedächtnisplattformenMem0, Zep, AgentCore Memory, Supermemory
- Duplex und Fine-TuningFine-Tuning und Reinforcement Fine-Tuning
- Duplex und KI-GatewaysPortkey, LiteLLM und ähnliche
- Der ganze VergleichDuplex neben allen sechs, nebeneinander
Erlebe Duplex mit deiner eigenen Arbeit.
Vergleiche dort, wo es zählt: Ein Pilotprojekt setzt Duplex auf deine eigene Arbeit an, mit Kennzahlen, die vor dem Start vereinbart werden.