Duplex et Deeplake Hivemind,
côte à côte.
Deeplake Hivemind donne aux agents de codage une mémoire partagée et transforme leurs sessions en compétences. Duplex apprend de chaque résultat, dans vos assistants comme dans vos propres agents, et agit en conséquence, conformément à vos règles.
Comparatif à jour au 16 octobre 2026.
Toutes les capacités : Duplex et Deeplake Hivemind.
Ce que fait chacun, groupe par groupe, de ce qu’il est à ce qu’il coûte.
- Natif
- Intégré au fonctionnement même du produit.
- Externe
- Vous le fournissez, ou l’assemblez, à part.
- Non natif
- La documentation du produit ne l’indique pas comme fonction intégrée. Un développement sur mesure reste peut-être possible.
| Capacité | Duplex | Deeplake Hivemind |
|---|---|---|
| Ce qu’est chacun | ||
| Ce que c’est | Une intelligence d’exécution aux côtés de votre IA : elle apprend et agit pour vos agents et vos assistants, conformément à vos règles | Une mémoire d’agent partagée qui transforme automatiquement les traces en compétences |
| Ce qu’il fait suivre | Contexte, décisions, issues, règles, tâches, compétences et ce qu’il a appris | Sessions, souvenirs et compétences, limités à un espace de travail |
| Ce qui s’améliore avec l’expérience | Ses prochaines décisions : certitude, routage, recommandations, usage des outils et connaissances réutilisables | Le comportement de la session suivante, via des compétences distillées |
| Savoir ce qui s’est passé, et en apprendre | NatifIl sait ce qui s’est passé, et apprend ce qu’il faut changer ensuite | La mémoire partagée est transformée en compétences réutilisables |
| Apprentissage | ||
| Apprentissage continu sans réentraînement | NatifIl continue d’apprendre, hors des poids de votre modèle | NatifApprentissage de compétences à partir de traces |
| Adaptation tour par tour | NatifChaque nouveau résultat peut changer aussitôt la décision suivante | Les compétences sont distillées en arrière-plan ou en fin de session |
| Apprendre des corrections | NatifUne correction change ce que Duplex fait ensuite | Les corrections et les traces de session peuvent devenir des compétences |
| Apprendre des issues | NatifSuccès et échecs alimentent directement ce qu’il apprend | Les nouvelles compétences sont tirées des sessions terminées |
| Apprendre des récompenses | NatifUne récompense renforce ce qui a marché et corrige ce qui n’a pas marché | Les récompenses ne sont pas son principal moyen d’apprendre |
| Le mérite des étapes à l’origine d’un résultat | NatifIl détermine quelles actions antérieures ont mené à un résultat ultérieur | L’analyse des traces peut trouver des procédures réutilisables |
| Comment les actions font avancer le travail | NatifIl apprend comment chaque action fait passer le travail d’un état au suivant | Peut capturer des procédures réussies sous forme de compétences |
| Prédire ce que fera une action | NatifÀ partir de ce qu’il observe, il prédit ce que fera une action, essaie des alternatives et planifie | Non natif |
| De meilleurs choix d’action | NatifLes issues améliorent l’action qu’il choisit ensuite | Des compétences distillées améliorent les procédures suivantes |
| Compétences réutilisables | NatifL’expérience devient des compétences testées avant usage, qui peuvent être mises en pause, rétablies ou retirées | NatifLes sessions deviennent des fichiers skill.md pour l’espace de travail |
| Tester et gérer les compétences | Une compétence est testée avant qu’on s’y fie, et peut être mise en pause, rétablie, retirée ou supprimée définitivement | Les compétences restent des fichiers que vous pouvez inspecter et modifier, liés aux sessions dont elles viennent |
| Généraliser aux cas voisins | Il étend ce qu’il a appris aux cas voisins et aux nouvelles formulations, et le transpose en compétences qu’il peut réutiliser | Les compétences capturent des schémas récurrents d’une session à l’autre |
| Décider et agir | ||
| Connaître son degré de certitude | NatifAvant chaque décision, il sait à quel point le cas est connu et quel est son degré de certitude | La pertinence de la recherche et des compétences, pas une mesure de certitude |
| Répondre, passer la main ou refuser | NatifDuplex répond lui-même, appelle votre modèle, utilise un outil ou refuse, conformément à vos règles | ExterneL’agent hôte décide comment agir |
| Traiter lui-même le travail connu | NatifIl prend lui-même les décisions connues, sans nouvel appel à un modèle de pointe | Le modèle lit toujours la compétence apprise |
| Passer la main sur ce qui est nouveau ou incertain | Le travail nouveau, incertain ou sensible va au bon modèle, au bon outil ou à la bonne personne | ExterneLe rôle de l’agent hôte |
| Planification, simulation et recommandations | NatifIl prédit la suite, essaie des alternatives, construit des plans et recommande des actions | ExterneLe rôle de l’agent hôte |
| De nombreux agents, qui travaillent ensemble | Il envoie le travail au bon agent, le répartit conformément à vos règles, garde chaque agent dans son périmètre et réunit les résultats | Partage les leçons entre agents connectés |
| Apprendre quels outils marchent | Il apprend quels outils marchent, quand les utiliser et à quoi chacun mène | Les traces d’outils peuvent devenir des procédures réutilisables |
| Actions d’outils conformes à vos règles | Les outils ne s’exécutent que selon vos règles et vos permissions | Contrôlé par l’agent de codage hôte |
| Streaming | Il diffuse en streaming la sortie du modèle et des outils, chaque étape restant conforme à vos règles | Dépend de l’agent hôte |
| Un travail qui se poursuit | ||
| Apprendre de chaque étape, automatiquement | Chaque étape, via MCP + hooks ou les plugins, nourrit une seule boucle d’apprentissage partagée | Les sessions des agents et l’activité des outils sont capturées automatiquement |
| Le contexte d’une session à l’autre | NatifLe travail, les décisions, les tâches et le contexte qui compte se poursuivent d’une session à l’autre | NatifLa mémoire partagée survit aux sessions des agents |
| Travail de longue durée | NatifLe travail long reste ouvert d’une session et d’un agent à l’autre, avec des points de reprise où revenir, jusqu’à ce qu’il soit terminé ou oublié | La mémoire de session aide à reprendre le travail |
| D’un modèle à l’autre | NatifCe qu’il apprend et votre contexte restent hors du modèle, et suivent le travail d’un fournisseur à l’autre | Solide : les compétences et la mémoire peuvent être réutilisées par différents agents de codage |
| D’une app et d’un agent à l’autre | Le même travail se poursuit dans Claude, Codex, Cursor, Hermes et vos propres agents | Une mémoire partagée relie Claude Code, Codex, Cursor et d’autres agents |
| Confier le travail à un autre agent | Une tâche et son contexte passent à un autre agent que vous autorisez, prêts à continuer | Les compétences de l’espace de travail transmettent les leçons entre agents |
| Garder le contexte compact | Le contexte reste compact, centré sur les règles, tâches et décisions qui comptent | Les sessions sont distillées en compétences compactes |
| Apprendre des images, de l’audio, de la vidéo et des PDF | Il apprend des images, de l’audio, de la vidéo et des PDF, comme du texte | Centré surtout sur les sessions et les traces d’outils |
| D’un média à l’autre | Une question en mots peut s’appuyer sur ce qui a été appris d’images, d’audio et de vidéo, et les médias peuvent orienter des décisions ultérieures | Hors du champ principal de Hivemind |
| Personnes, équipes et partage | ||
| Pour chaque personne | NatifChaque personne a son propre contexte privé, ses préférences et son apprentissage | Disponible au niveau personnel ou de l’espace de travail |
| Pour chaque équipe | NatifLes équipes partagent l’apprentissage approuvé, et le travail privé reste privé | Mémoire et compétences partagées de l’espace de travail |
| Dans toute l’organisation | NatifCe qui marche peut passer d’une personne à l’équipe et à l’organisation, selon vos règles | Les leçons de l’espace de travail peuvent se diffuser entre agents connectés |
| Partager entre personnes, sous contrôle | Vous choisissez ce qui est partagé et avec qui, et pouvez le retirer ; tout ce qui est partagé indique de qui il vient | Contrôles d’accès de l’espace de travail |
| Protection des contenus partagés | Ce que quelqu’un partage arrive comme information, jamais comme instruction, et ne peut donc pas piloter l’agent d’une autre personne | Repose sur la façon dont les compétences se chargent, et sur la confiance dans l’espace de travail |
| Contrôle et confiance | ||
| Vos règles | Vos règles font partie du fonctionnement de Duplex : elles autorisent, refusent ou limitent des actions réelles | Les compétences guident l’agent, mais n’imposent rien par elles-mêmes |
| Des règles appliquées avant chaque action | NatifLes hooks vérifient chaque action au regard de vos règles avant son exécution | Reste du ressort de l’agent hôte |
| Des personnes dans la boucle | Une personne confirme les actions que vous choisissez, et ce que Duplex apprend peut être examiné et annulé | Les compétences peuvent être inspectées et modifiées avant réutilisation |
| Un historique vérifiable | Un historique de chaque décision, de son origine et de ce qu’il en est advenu, qui ne peut pas être modifié en silence | Des compétences liées aux sessions, et des traces stockées |
| Des reçus vérifiables | Les décisions, les compétences et les suppressions peuvent s’accompagner de reçus vérifiables | Fichiers de compétences liés à leurs sessions d’origine |
| Annuler exactement ce qui a été appris | NatifUn changement appris peut être annulé exactement, sans rien réentraîner | Les fichiers de compétences peuvent être modifiés ou supprimés |
| Un oubli qui atteint tout ce qui est bâti dessus | Supprimer quelque chose supprime aussi ce qui en est issu : le contexte, tout ce qui en a été partagé et l’apprentissage lié | Suppose de retirer les sessions et les compétences générées concernées |
| Garder les clients séparés | Chaque utilisateur, équipe, organisation et client reste séparé, dans chaque intégration et dans tout ce qu’il partage | Mémoire et compétences limitées à un espace de travail |
| D’où vient tout ce qui a été appris | Pour tout ce qu’il a appris, vous voyez sa source, sa portée et jusqu’où on peut s’y fier | Les compétences peuvent renvoyer à leurs sessions d’origine |
| Où il tourne et se connecte | ||
| Tout fournisseur de modèle | Une seule intelligence pour OpenAI, Anthropic, Google, AWS et les modèles compatibles | Fonctionne avec plusieurs agents de codage et leurs modèles |
| MCP | NatifVia MCP + hooks, Duplex prend part à chaque étape de vos agents | Se connecte aux principaux agents de codage ; la manière varie selon le client |
| Hooks et plugins | NatifDes plugins pour Claude, Codex, Cursor et Hermes, et des hooks qui font intervenir Duplex à chaque étape et vérifient les actions d’outils sensibles | Capture automatique des sessions des agents de codage |
| Votre cloud, ou auto-hébergé | Vareon cloud, votre cloud ou sans cloud : cloud privé, votre propre compte, auto-hébergé ou isolé du réseau | Intégration locale à l’agent ; les options de déploiement varient |
| Sans cloud : isolé du réseau | Conçu pour les déploiements d’où rien ne doit sortir, avec des modèles locaux, des dépendances locales et votre propre fournisseur d’identité | Dépend du déploiement choisi et des services de modèle |
| Coût, vitesse et adéquation | ||
| Comment il réduit le coût des modèles | Duplex traite lui-même le travail connu, sans appel répété à un modèle de pointe | De meilleures compétences réduisent les erreurs répétées, mais le modèle tourne toujours |
| Comment il réduit la latence | Les décisions dont il est sûr reviennent vite ; le travail incertain va toujours à votre modèle de pointe | Les compétences abrègent les redécouvertes |
| Survit à une mise à niveau du modèle | OuiL’apprentissage, le contexte, les tâches et les règles restent hors de tout modèle particulier | OuiLes compétences survivent à un changement d’agent de codage ou de modèle |
| Fine-tuning nécessaire | NonLe fine-tuning devient une étape supplémentaire facultative | Non |
| Idéal pour | Les organisations qui ont besoin que leurs agents d’IA apprennent, agissent selon des règles, fassent avancer le travail et s’améliorent d’un modèle à l’autre, comme un seul système | Les équipes qui veulent que leurs agents de codage partagent leurs sessions et réutilisent les leçons automatiquement |
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Comparez là où ça compte : un pilote applique Duplex à votre propre travail, avec des indicateurs convenus avant son lancement.