Duplex y Deeplake Hivemind,
lado a lado.

Deeplake Hivemind da a los agentes de programación una memoria compartida y convierte sus sesiones en habilidades. Duplex aprende de cada resultado, en tus asistentes y en tus propios agentes, y actúa en consecuencia dentro de tus reglas.

Comparación actualizada a 16 de octubre de 2026.

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Todas las capacidades: Duplex y Deeplake Hivemind.

Lo que hace cada uno, grupo a grupo, desde qué es hasta cuánto cuesta.

Nativo: Integrado en el funcionamiento central del producto.
Externo: Lo aportas tú, o lo montas, por separado.
No nativo: La documentación del producto no lo recoge como función integrada. Aun así, puede ser posible un desarrollo a medida.

Capacidad	Duplex	Deeplake Hivemind
Qué es cada uno
Qué es	Una inteligencia en ejecución junto a tu IA: aprende y actúa para tus agentes y asistentes, dentro de tus reglas	Memoria compartida de agentes que convierte trazas en habilidades automáticamente
Lo que lleva consigo	Contexto, decisiones, resultados, reglas, tareas, habilidades y lo que ha aprendido	Sesiones, recuerdos y habilidades limitados a un área de trabajo
Qué mejora con la experiencia	Sus próximas decisiones: confianza, enrutamiento, recomendaciones, uso de herramientas y conocimiento reutilizable	El comportamiento de la siguiente sesión, mediante habilidades destiladas
Saber qué pasó, y aprender de ello	NativoSabe qué pasó, y aprende qué cambiar después	La memoria compartida se convierte en habilidades reutilizables
Aprendizaje
Aprendizaje continuo sin reentrenamiento	NativoSigue aprendiendo, fuera de los pesos de tu modelo	NativoAprender habilidades a partir de trazas
Adaptación turno a turno	NativoCada resultado nuevo puede cambiar al momento la siguiente decisión	Las habilidades se destilan en segundo plano o al final de una sesión
Aprender de las correcciones	NativoUna corrección cambia lo que Duplex hace después	Las correcciones y las trazas de sesión pueden convertirse en habilidades
Aprender de los resultados	NativoEl éxito y el fracaso vuelven directamente a lo que aprende	Las nuevas habilidades se extraen de sesiones terminadas
Aprender de las recompensas	NativoUna recompensa refuerza lo que funcionó y corrige lo que no	Las recompensas no son su principal forma de aprender
Mérito para los pasos que llevan a un resultado	NativoAverigua qué acciones anteriores llevaron a un resultado posterior	Analizar trazas puede encontrar procedimientos reutilizables
Cómo las acciones hacen avanzar el trabajo	NativoAprende cómo cada acción lleva el trabajo de un estado al siguiente	Puede capturar procedimientos exitosos como habilidades
Predecir qué hará una acción	NativoA partir de lo que observa, predice qué hará una acción, prueba alternativas y planifica	No nativo
Mejores elecciones de acción	NativoLos resultados mejoran qué acción elige después	Las habilidades destiladas mejoran los siguientes procedimientos
Habilidades reutilizables	NativoLa experiencia se convierte en habilidades que se prueban antes de usarse, y que se pueden pausar, recuperar o retirar	NativoLas sesiones se convierten en archivos skill.md para el área de trabajo
Probar y gestionar habilidades	Una habilidad se prueba antes de confiar en ella, y se puede pausar, recuperar, retirar o eliminar para siempre	Las habilidades siguen siendo archivos que puedes inspeccionar y editar, vinculados a las sesiones de las que salen
Generalizar a casos relacionados	Lleva lo que aprendió a casos relacionados y a formulaciones nuevas, y a habilidades que puede reutilizar	Las habilidades capturan patrones que se repiten entre sesiones
Decidir y actuar
Saber cuánta certeza tiene	NativoAntes de cada decisión, sabe cuán conocido es el caso y cuánta certeza tiene	Lo relevantes que son la recuperación y las habilidades, no una medida de certeza
Responder, traspasar o rechazar	NativoDuplex responde por sí mismo, llama a tu modelo, usa una herramienta o rechaza, dentro de tus reglas	ExternoEl agente anfitrión decide cómo actuar
Resolver por sí mismo el trabajo conocido	NativoToma por sí mismo las decisiones conocidas, sin otra llamada a un modelo de frontera	El modelo sigue leyendo la habilidad aprendida
Traspasar lo nuevo o incierto	El trabajo nuevo, incierto o delicado va al modelo, la herramienta o la persona adecuados	ExternoTarea del agente anfitrión
Planificación, simulación y recomendaciones	NativoPredice lo que pasa después, prueba alternativas, crea planes y recomienda acciones	ExternoTarea del agente anfitrión
Muchos agentes, trabajando juntos	Envía el trabajo al agente adecuado, lo reparte dentro de tus reglas, mantiene a cada agente en su ámbito y reúne los resultados	Comparte lecciones entre los agentes conectados
Aprender qué herramientas funcionan	Aprende qué herramientas funcionan, cuándo usarlas y a qué lleva cada una	Las trazas de herramientas pueden convertirse en procedimientos reutilizables
Acciones con herramientas dentro de tus reglas	Las herramientas solo se ejecutan a través de tus reglas y permisos	Lo controla el agente de programación anfitrión
Streaming	Transmite en directo la salida de modelos y herramientas, y cada paso sigue dentro de tus reglas	Depende del agente anfitrión
Trabajo que continúa
Aprender de cada paso, automáticamente	Cada paso, mediante MCP + hooks o los plugins, alimenta un único ciclo de aprendizaje compartido	Las sesiones de los agentes y la actividad de las herramientas se capturan automáticamente
Contexto entre sesiones	NativoEl trabajo, las decisiones, las tareas y el contexto que importa continúan entre sesiones	NativoLa memoria compartida sobrevive a las sesiones de los agentes
Trabajo de larga duración	NativoEl trabajo largo sigue abierto entre sesiones y agentes, con puntos seguros a los que volver, hasta que se termina o se olvida	La memoria de sesión ayuda a retomar el trabajo
Entre modelos	NativoLo que aprende y tu contexto quedan fuera del modelo, y siguen al trabajo entre proveedores	Sólido: distintos agentes de programación pueden reutilizar las habilidades y la memoria
Entre apps y agentes	El mismo trabajo continúa en Claude, Codex, Cursor, Hermes y tus propios agentes	La memoria compartida conecta Claude Code, Codex, Cursor y otros agentes
Traspasar trabajo a otro agente	Una tarea y su contexto pasan a otro agente que permitas, listos para continuar	Las habilidades del área de trabajo pasan lecciones entre agentes
Mantener el contexto compacto	El contexto se mantiene compacto, centrado en las reglas, tareas y decisiones que importan	Las sesiones se destilan en habilidades compactas
Aprender de imágenes, audio, vídeo y PDF	Aprende de imágenes, audio, vídeo y PDF, igual que del texto	Centrado sobre todo en sesiones y trazas de herramientas
Entre formatos	Una pregunta en palabras puede apoyarse en lo aprendido de imágenes, audio y vídeo, y el contenido multimedia puede influir en decisiones posteriores	Fuera del enfoque principal de Hivemind
Personas, equipos y uso compartido
Para cada persona	NativoCada persona tiene su propio contexto privado, sus preferencias y su aprendizaje	Disponible con alcance personal o de área de trabajo
Para cada equipo	NativoLos equipos comparten el aprendizaje aprobado, y el trabajo privado sigue siendo privado	Memoria y habilidades compartidas del área de trabajo
En toda la organización	NativoLo que funciona puede pasar de una persona al equipo y a la organización, bajo tus reglas	Las lecciones del área de trabajo pueden difundirse entre los agentes conectados
Compartir entre personas, bajo control	Tú eliges qué se comparte y con quién, y puedes retirarlo; todo lo compartido muestra de quién viene	Controles de acceso al área de trabajo
Protección del contenido compartido	Lo que alguien comparte llega como información, nunca como instrucciones, así que no puede dirigir el agente de otra persona	Depende de cómo se cargan las habilidades, y de la confianza en el área de trabajo
Control y confianza
Tus reglas	Tus reglas forman parte de cómo funciona Duplex: permiten, rechazan o limitan acciones reales	Las habilidades guían al agente, pero por sí solas no imponen nada
Reglas aplicadas antes de cada acción	NativoLos hooks comprueban cada acción con tus reglas antes de que se ejecute	Queda en manos del agente anfitrión
Personas en el proceso	Una persona confirma las acciones que elijas, y lo que aprende Duplex se puede revisar y deshacer	Las habilidades se pueden inspeccionar y editar antes de reutilizarlas
Un historial que puedes comprobar	Un historial de cada decisión, de dónde vino y qué salió de ella, que no se puede cambiar a escondidas	Habilidades vinculadas a sesiones, y trazas almacenadas
Comprobantes que puedes verificar	Las decisiones, las habilidades y los borrados pueden ir acompañados de comprobantes que puedes verificar	Archivos de habilidades vinculados a sus sesiones de origen
Deshacer lo aprendido, con exactitud	NativoUn cambio aprendido se puede deshacer con exactitud, sin reentrenar nada	Los archivos de habilidades se pueden editar o eliminar
Un olvido que llega a todo lo construido sobre ello	Quitar algo también quita lo que salió de ello: el contexto, todo lo compartido a partir de ello y el aprendizaje relacionado	Implica eliminar las sesiones afectadas y las habilidades generadas
Mantener separados a los clientes	Cada usuario, equipo, organización y cliente se mantiene separado, en cada integración y en todo lo que comparte	Memoria y habilidades limitadas a un área de trabajo
De dónde viene todo lo aprendido	De todo lo que aprendió, puedes ver su origen, su alcance y hasta qué punto es fiable	Las habilidades pueden remitir a sus sesiones de origen
Dónde se ejecuta y se conecta
Cualquier proveedor de modelos	Una sola inteligencia para OpenAI, Anthropic, Google, AWS y modelos compatibles	Funciona con varios agentes de programación y sus modelos
MCP	NativoMediante MCP + hooks, Duplex se suma a cada paso que dan tus agentes	Se conecta con los principales agentes de programación; cómo lo hace varía según el cliente
Hooks y plugins	NativoPlugins para Claude, Codex, Cursor y Hermes, y hooks que incorporan Duplex en cada paso y comprueban las acciones delicadas con herramientas	Captura automática de las sesiones de los agentes de programación
Tu nube, o autoalojado	Vareon cloud, tu nube o sin nube: nube privada, tu propia cuenta, autoalojado o aislado de la red	Integración local con agentes; las opciones de despliegue varían
Sin nube: aislado de la red	Hecho para despliegues donde nada puede salir, con modelos locales, dependencias locales y tu propio proveedor de identidad	Depende del despliegue elegido y de los servicios de modelos
Coste, velocidad y encaje
Cómo reduce el coste del modelo	Duplex resuelve él mismo el trabajo conocido, sin repetir llamadas a un modelo de frontera	Unas habilidades mejores reducen los errores repetidos, pero el modelo sigue ejecutándose
Cómo reduce la latencia	Las decisiones de las que está seguro vuelven rápido; el trabajo incierto sigue yendo a tu modelo de frontera	Las habilidades acortan los descubrimientos repetidos
Sobrevive a una actualización del modelo	SíEl aprendizaje, el contexto, las tareas y las reglas quedan fuera de cualquier modelo concreto	SíLas habilidades sobreviven a un cambio de agente de programación o de modelo
Requiere ajuste fino	NoEl ajuste fino pasa a ser una mejora opcional	No
Ideal para	Organizaciones que necesitan que sus agentes de IA aprendan, actúen dentro de unas reglas, lleven el trabajo adelante y mejoren entre modelos, como un solo sistema	Equipos que quieren que sus agentes de programación compartan sesiones y reutilicen lecciones automáticamente

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