Duplex e Deeplake Hivemind,
fianco a fianco.
Deeplake Hivemind dà agli agenti di coding una memoria condivisa e trasforma le loro sessioni in competenze. Duplex impara da ogni risultato, tra i tuoi assistenti e i tuoi agenti, e agisce di conseguenza entro le tue regole.
Confronto aggiornato al 16 ottobre 2026.
Tutte le capacità: Duplex e Deeplake Hivemind.
Cosa fa ciascuno, gruppo per gruppo, da cosa è a quanto costa.
- Nativo
- Integrato nel funzionamento di base del prodotto.
- Esterno
- Lo fornisci tu, o lo assembli, a parte.
- Non nativo
- La documentazione del prodotto non lo elenca come funzionalità integrata. Una soluzione su misura potrebbe comunque essere possibile.
| Capacità | Duplex | Deeplake Hivemind |
|---|---|---|
| Cosa è ciascuno | ||
| Cos’è | Un’intelligenza a runtime accanto alla tua IA: impara e agisce per i tuoi agenti e assistenti, entro le tue regole | Memoria condivisa per agenti che trasforma automaticamente le tracce in competenze |
| Ciò che porta avanti | Contesto, decisioni, esiti, regole, compiti, competenze e ciò che ha imparato | Sessioni, ricordi e competenze, limitati a un’area di lavoro |
| Cosa migliora con l’esperienza | Le sue prossime decisioni: certezza, instradamento, raccomandazioni, uso degli strumenti e conoscenza riutilizzabile | Il comportamento della sessione successiva, tramite competenze distillate |
| Sapere cosa è successo, e imparare da questo | NativoSa cosa è successo, e impara cosa cambiare dopo | La memoria condivisa diventa competenze riutilizzabili |
| Apprendimento | ||
| Apprendimento continuo senza riaddestramento | NativoContinua a imparare, fuori dai pesi del tuo modello | NativoApprendimento di competenze dalle tracce |
| Adattamento turno per turno | NativoOgni nuovo risultato può cambiare subito la decisione successiva | Le competenze vengono distillate in background o a fine sessione |
| Imparare dalle correzioni | NativoUna correzione cambia ciò che Duplex fa dopo | Correzioni e tracce di sessione possono diventare competenze |
| Imparare dagli esiti | NativoSuccessi e fallimenti tornano dritti in ciò che impara | Le nuove competenze vengono ricavate dalle sessioni concluse |
| Imparare dalle ricompense | NativoUna ricompensa rafforza ciò che ha funzionato e corregge ciò che non ha funzionato | Le ricompense non sono il suo modo principale di imparare |
| Il merito dei passaggi che portano a un risultato | NativoCapisce quali azioni precedenti hanno portato a un risultato successivo | L’analisi delle tracce può trovare procedure riutilizzabili |
| Come le azioni fanno avanzare il lavoro | NativoImpara come ogni azione porta il lavoro da uno stato al successivo | Può catturare procedure riuscite come competenze |
| Prevedere cosa farà un’azione | NativoDa ciò che osserva, prevede cosa farà un’azione, prova alternative e pianifica | Non nativo |
| Scelte d’azione migliori | NativoGli esiti migliorano l’azione che sceglie dopo | Competenze distillate migliorano le procedure successive |
| Competenze riutilizzabili | NativoL’esperienza diventa competenze testate prima dell’uso, che si possono sospendere, ripristinare o ritirare | NativoLe sessioni diventano file skill.md per l’area di lavoro |
| Testare e gestire le competenze | Una competenza viene testata prima di farci affidamento, e si può sospendere, ripristinare, ritirare o rimuovere per sempre | Le competenze restano file che puoi ispezionare e modificare, collegati alle sessioni da cui provengono |
| Generalizzare a casi affini | Porta ciò che ha imparato a casi affini e a nuove formulazioni, e in competenze che può riutilizzare | Le competenze catturano schemi ricorrenti tra le sessioni |
| Decidere e agire | ||
| Sapere quanto è sicuro | NativoPrima di ogni decisione, sa quanto il caso è noto e quanto è sicuro | Quanto sono pertinenti recupero e competenze, non una misura della certezza |
| Rispondere, passare la mano o rifiutare | NativoDuplex risponde da sé, chiama il tuo modello, usa uno strumento o rifiuta, entro le tue regole | EsternoL’agente host decide come agire |
| Rispondere da sé al lavoro noto | NativoPrende da solo le decisioni note, senza un’altra chiamata a un modello di frontiera | Il modello legge comunque la competenza appresa |
| Passare la mano su ciò che è nuovo o incerto | Il lavoro nuovo, incerto o sensibile va al modello, allo strumento o alla persona giusti | EsternoIl compito dell’agente host |
| Pianificazione, simulazione e raccomandazioni | NativoPrevede cosa succede dopo, prova alternative, costruisce piani e raccomanda azioni | EsternoIl compito dell’agente host |
| Molti agenti, al lavoro insieme | Manda il lavoro all’agente giusto, lo suddivide entro le tue regole, tiene ogni agente nel suo ambito e riunisce i risultati | Condivide le lezioni tra agenti collegati |
| Imparare quali strumenti funzionano | Impara quali strumenti funzionano, quando usarli e a cosa porta ciascuno | Le tracce degli strumenti possono diventare procedure riutilizzabili |
| Azioni degli strumenti entro le tue regole | Gli strumenti girano solo attraverso le tue regole e i tuoi permessi | Controllato dall’agente di coding host |
| Streaming | Trasmette in streaming l’output del modello e degli strumenti, con ogni passaggio sempre entro le tue regole | Dipende dall’agente host |
| Lavoro che prosegue | ||
| Imparare da ogni passaggio, automaticamente | Ogni passaggio, tramite MCP + hooks o i plugin, alimenta un unico ciclo di apprendimento condiviso | Sessioni degli agenti e attività degli strumenti vengono catturate automaticamente |
| Contesto tra sessioni | NativoLavoro, decisioni, compiti e il contesto che conta proseguono tra una sessione e l’altra | NativoLa memoria condivisa sopravvive alle sessioni degli agenti |
| Lavoro di lunga durata | NativoIl lavoro lungo resta aperto tra sessioni e agenti, con punti di ripristino a cui tornare, finché non è finito o dimenticato | La memoria di sessione aiuta a riprendere il lavoro |
| Tra modelli | NativoCiò che impara e il tuo contesto restano fuori dal modello, e seguono il lavoro tra fornitori | Solido: competenze e memoria possono essere riusate da diversi agenti di coding |
| Tra app e agenti | Lo stesso lavoro prosegue in Claude, Codex, Cursor, Hermes e nei tuoi agenti | La memoria condivisa collega Claude Code, Codex, Cursor e altri agenti |
| Passare il lavoro a un altro agente | Un compito e il suo contesto passano a un altro agente che autorizzi, pronti a proseguire | Le competenze dell’area di lavoro passano lezioni tra agenti |
| Mantenere compatto il contesto | Il contesto resta compatto, concentrato su regole, compiti e decisioni che contano | Le sessioni vengono distillate in competenze compatte |
| Imparare da immagini, audio, video e PDF | Impara da immagini, audio, video e PDF, come dal testo | Concentrato soprattutto su sessioni e tracce degli strumenti |
| Tra media diversi | Una domanda a parole può attingere a ciò che è stato appreso da immagini, audio e video, e i media possono orientare decisioni successive | Fuori dal focus principale di Hivemind |
| Persone, team e condivisione | ||
| Per ogni persona | NativoOgni persona ha il proprio contesto privato, le proprie preferenze e il proprio apprendimento | Disponibile a livello personale o di area di lavoro |
| Per ogni team | NativoI team condividono l’apprendimento approvato, e il lavoro privato resta privato | Memoria e competenze condivise dell’area di lavoro |
| In tutta l’organizzazione | NativoCiò che funziona può passare da una persona al team e all’organizzazione, secondo le tue regole | Le lezioni dell’area di lavoro possono diffondersi tra agenti collegati |
| Condivisione tra persone, sotto controllo | Scegli cosa condividere e con chi, e puoi ritirarlo; tutto ciò che è condiviso mostra da chi viene | Controlli di accesso dell’area di lavoro |
| Protezione dei contenuti condivisi | Ciò che qualcuno condivide arriva come informazione, mai come istruzione, quindi non può guidare l’agente di un’altra persona | Si basa su come si caricano le competenze, e sulla fiducia nell’area di lavoro |
| Controllo e fiducia | ||
| Le regole | Le tue regole fanno parte di come funziona Duplex: consentono, rifiutano o limitano azioni reali | Le competenze guidano l’agente, ma da sole non impongono nulla |
| Regole applicate prima di ogni azione | NativoGli hook controllano ogni azione rispetto alle tue regole prima che venga eseguita | Resta all’agente host |
| Persone nel ciclo | Una persona conferma le azioni che scegli, e ciò che Duplex impara si può revisionare e annullare | Le competenze si possono ispezionare e modificare prima del riuso |
| Uno storico che puoi verificare | Una cronologia di ogni decisione, da dove viene e cosa ne è derivato, che non si può modificare di nascosto | Competenze collegate alle sessioni, e tracce archiviate |
| Ricevute verificabili | Decisioni, competenze e cancellazioni possono avere ricevute verificabili | File di competenze collegati alle sessioni di origine |
| Annullare con esattezza ciò che ha appreso | NativoUna singola modifica appresa si può annullare con esattezza, senza riaddestrare nulla | I file di competenze si possono modificare o rimuovere |
| Un oblio che raggiunge tutto ciò che vi è costruito sopra | Rimuovere qualcosa rimuove anche ciò che ne deriva: contesto, tutto ciò che ne è stato condiviso e l’apprendimento collegato | Significa rimuovere le sessioni e le competenze generate interessate |
| Tenere separati i clienti | Ogni utente, team, organizzazione e cliente resta separato, in ogni integrazione e in tutto ciò che condivide | Memoria e competenze limitate a un’area di lavoro |
| Da dove viene tutto ciò che ha appreso | Per tutto ciò che ha appreso, puoi vedere la fonte, l’ambito e quanto ci si può fidare | Le competenze possono rimandare alle sessioni di origine |
| Dove gira e si collega | ||
| Qualsiasi fornitore di modelli | Un’unica intelligenza per OpenAI, Anthropic, Google, AWS e modelli compatibili | Funziona con diversi agenti di coding e i loro modelli |
| MCP | NativoTramite MCP + hooks, Duplex partecipa a ogni passaggio dei tuoi agenti | Si collega ai principali agenti di coding; il modo varia secondo il client |
| Hook e plugin | NativoPlugin per Claude, Codex, Cursor e Hermes, e hook che coinvolgono Duplex a ogni passaggio e controllano le azioni sensibili degli strumenti | Cattura automatica delle sessioni degli agenti di coding |
| Il tuo cloud, o self-hosted | Vareon cloud, il tuo cloud o senza cloud: cloud privato, il tuo account, self-hosted o air-gapped | Integrazione locale con l’agente; le opzioni di implementazione variano |
| Senza cloud: air-gapped | Pensato per implementazioni da cui nulla può uscire, con modelli locali, dipendenze locali e il tuo provider di identità | Dipende dall’implementazione scelta e dai servizi dei modelli |
| Costo, velocità e idoneità | ||
| Come riduce il costo dei modelli | Duplex risponde da solo al lavoro noto, senza ripetere la chiamata a un modello di frontiera | Competenze migliori riducono gli errori ripetuti, ma il modello gira comunque |
| Come riduce la latenza | Le decisioni di cui è sicuro tornano in fretta; il lavoro incerto va comunque al tuo modello di frontiera | Le competenze accorciano le scoperte ripetute |
| Sopravvive a un aggiornamento del modello | SìApprendimento, contesto, compiti e regole restano fuori da ogni singolo modello | SìLe competenze sopravvivono a un cambio di agente di coding o di modello |
| Fine-tuning necessario | NoIl fine-tuning diventa un passo in più facoltativo | No |
| Ideale per | Organizzazioni che hanno bisogno che i loro agenti di IA imparino, agiscano entro regole, portino avanti il lavoro e migliorino tra modelli diversi, come un unico sistema | Team che vogliono che gli agenti di coding condividano le sessioni e riusino le lezioni automaticamente |
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