Duplex en Deeplake Hivemind,
naast elkaar.
Deeplake Hivemind geeft coding-agents gedeeld geheugen en zet hun sessies om in skills. Duplex leert van elk resultaat, over je assistenten en je eigen agents heen, en handelt ernaar binnen jouw regels.
Vergelijking actueel per 16 oktober 2026.
Alle mogelijkheden: Duplex en Deeplake Hivemind.
Wat elk doet, groep voor groep, van wat het is tot wat het kost.
- Native
- Ingebouwd in hoe het product in de kern werkt.
- Extern
- Je levert het apart aan, of stelt het apart samen.
- Niet native
- De documentatie van het product vermeldt het niet als ingebouwde functie. Zelf bouwen is misschien nog wel mogelijk.
| Mogelijkheid | Duplex | Deeplake Hivemind |
|---|---|---|
| Wat ze elk zijn | ||
| Wat het is | Een runtime-intelligentie naast je AI: ze leert en handelt voor je agents en assistenten, binnen jouw regels | Gedeeld agentgeheugen dat traces automatisch omzet in skills |
| Wat het meeneemt | Context, beslissingen, uitkomsten, regels, taken, skills en wat het heeft geleerd | Sessies, herinneringen en skills, beperkt tot een werkruimte |
| Wat beter wordt met ervaring | Zijn volgende beslissingen: zekerheid, routering, aanbevelingen, toolgebruik en herbruikbare kennis | Het gedrag in de volgende sessie, via gedistilleerde skills |
| Weten wat er gebeurde, en ervan leren | NativeHet weet wat er gebeurde, en leert wat het hierna moet veranderen | Gedeeld geheugen wordt omgezet in herbruikbare skills |
| Leren | ||
| Continu leren zonder hertraining | NativeHet blijft leren, buiten de gewichten van je model | NativeSkills leren uit traces |
| Aanpassing van beurt tot beurt | NativeElk nieuw resultaat kan de volgende beslissing meteen veranderen | Skills worden op de achtergrond of aan het eind van een sessie gedistilleerd |
| Leren van correcties | NativeEen correctie verandert wat Duplex hierna doet | Correcties en sessietraces kunnen skills worden |
| Leren van uitkomsten | NativeSucces en mislukking gaan direct terug in wat het leert | Nieuwe skills worden gehaald uit afgeronde sessies |
| Leren van beloningen | NativeEen beloning versterkt wat werkte en corrigeert wat niet werkte | Beloningen zijn niet de voornaamste manier waarop het leert |
| Eer voor de stappen achter een resultaat | NativeHet achterhaalt welke eerdere acties tot een later resultaat leidden | Analyse van traces kan herbruikbare procedures vinden |
| Hoe acties het werk vooruithelpen | NativeHet leert hoe elke actie het werk van de ene toestand naar de volgende brengt | Kan succesvolle procedures vastleggen als skills |
| Voorspellen wat een actie zal doen | NativeUit wat het waarneemt, voorspelt het wat een actie zal doen, probeert het alternatieven en plant het | Niet native |
| Betere keuze van acties | NativeUitkomsten verbeteren welke actie het hierna kiest | Gedistilleerde skills verbeteren de volgende procedures |
| Herbruikbare vaardigheden | NativeUit ervaring ontstaan skills die vóór gebruik getest zijn, en die je kunt pauzeren, terughalen of intrekken | NativeSessies worden skill.md-bestanden voor de werkruimte |
| Skills testen en beheren | Een skill wordt getest voordat erop wordt vertrouwd, en kan worden gepauzeerd, teruggehaald, ingetrokken of definitief verwijderd | Skills blijven bestanden die je kunt inzien en bewerken, gekoppeld aan de sessies waar ze uit komen |
| Generaliseren naar verwante gevallen | Het neemt wat het leerde mee naar verwante gevallen en nieuwe bewoordingen, en naar skills die het kan hergebruiken | Skills vangen patronen die over sessies heen terugkomen |
| Beslissen en handelen | ||
| Weten hoe zeker het is | NativeVóór elke beslissing weet het hoe bekend het geval is en hoe zeker het is | Hoe relevant retrieval en skills zijn, geen maat voor zekerheid |
| Antwoorden, overdragen of weigeren | NativeDuplex antwoordt zelf, roept je model aan, gebruikt een tool of weigert, binnen jouw regels | ExternDe hostagent beslist hoe er wordt gehandeld |
| Bekend werk zelf beantwoorden | NativeHet neemt bekende beslissingen zelf, zonder nog een aanroep van een frontiermodel | Het model leest nog steeds de geleerde skill |
| Overdragen wat nieuw of onzeker is | Nieuw, onzeker of gevoelig werk gaat naar het juiste model, de juiste tool of de juiste persoon | ExternDe taak van de hostagent |
| Plannen, simulatie en aanbevelingen | NativeHet voorspelt wat er hierna gebeurt, probeert alternatieven, maakt plannen en beveelt acties aan | ExternDe taak van de hostagent |
| Veel agents die samenwerken | Het stuurt werk naar de juiste agent, verdeelt het binnen jouw regels, houdt elke agent binnen zijn bereik en brengt de resultaten samen | Deelt lessen tussen verbonden agents |
| Leren welke tools werken | Het leert welke tools werken, wanneer het ze moet inzetten en waar elke tool toe leidt | Tooltraces kunnen herbruikbare procedures worden |
| Toolacties binnen jouw regels | Tools draaien alleen via jouw regels en rechten | Beheerd door de coding-agent van de host |
| Streaming | Het streamt uitvoer van model en tools, met elke stap nog steeds binnen jouw regels | Hangt af van de hostagent |
| Werk dat doorloopt | ||
| Leren van elke stap, automatisch | Elke stap, via MCP + hooks of de plugins, voedt één gedeelde leerlus | Agentsessies en toolactiviteit worden automatisch vastgelegd |
| Context over sessies heen | NativeWerk, beslissingen, taken en de context die ertoe doet, lopen door over sessies heen | NativeGedeeld geheugen blijft bestaan na agentsessies |
| Langlopend werk | NativeLangdurig werk blijft open over sessies en agents heen, met veilige punten om naar terug te keren, tot het af is of vergeten wordt | Sessiegeheugen helpt werk weer op te pakken |
| Over modellen heen | NativeWat het leert en je context blijven buiten het model, en volgen het werk over aanbieders heen | Sterk: skills en geheugen kunnen door verschillende coding-agents worden hergebruikt |
| Over apps en agents heen | Hetzelfde werk loopt door in Claude, Codex, Cursor, Hermes en je eigen agents | Gedeeld geheugen verbindt Claude Code, Codex, Cursor en andere agents |
| Werk overdragen aan een andere agent | Een taak en de context gaan over naar een andere agent die je toestaat, klaar om verder te gaan | Werkruimteskills geven lessen door tussen agents |
| Context compact houden | Context blijft compact, gericht op de regels, taken en beslissingen die ertoe doen | Sessies worden gedistilleerd tot compacte skills |
| Leren van afbeeldingen, audio, video en PDF’s | Het leert van afbeeldingen, audio, video en PDF’s, zoals het van tekst leert | Vooral gericht op sessies en tooltraces |
| Over media heen | Een vraag in woorden kan putten uit wat is geleerd van afbeeldingen, audio en video, en media kunnen latere beslissingen vormen | Buiten de kernfocus van Hivemind |
| Mensen, teams en delen | ||
| Voor elke persoon | NativeElke persoon krijgt een eigen privécontext, eigen voorkeuren en een eigen leerproces | Beschikbaar op persoonlijk niveau of op werkruimteniveau |
| Voor elk team | NativeTeams delen goedgekeurd leren, en privéwerk blijft privé | Gedeeld werkruimtegeheugen en skills |
| In de hele organisatie | NativeWat werkt, kan van één persoon naar het team en de organisatie gaan, volgens jouw regels | Lessen uit de werkruimte kunnen zich verspreiden over verbonden agents |
| Delen tussen mensen, onder controle | Jij kiest wat wordt gedeeld en met wie, en kunt het intrekken; alles wat gedeeld is, toont van wie het komt | Toegangscontrole per werkruimte |
| Bescherming voor gedeelde inhoud | Wat iemand deelt, komt binnen als informatie, nooit als instructies, dus het kan de agent van een ander niet sturen | Steunt op hoe skills laden, en op vertrouwen in de werkruimte |
| Controle en vertrouwen | ||
| Je regels | Je regels horen bij hoe Duplex werkt: ze staan echte acties toe, weigeren ze of beperken ze | Skills sturen de agent, maar dwingen zelf niets af |
| Regels toegepast vóór elke actie | NativeDe hooks toetsen elke actie aan je regels voordat die draait | Blijft bij de hostagent |
| Mensen in het proces | Een persoon bevestigt de acties die je kiest, en wat Duplex leert, kan worden beoordeeld en ongedaan gemaakt | Skills kunnen vóór hergebruik worden ingezien en bewerkt |
| Een geschiedenis die je kunt controleren | Een geschiedenis van elke beslissing, waar die vandaan kwam en wat eruit voortkwam, die niet stilletjes kan worden veranderd | Skills gekoppeld aan sessies, en opgeslagen traces |
| Bonnetjes die je kunt verifiëren | Beslissingen, skills en verwijderingen kunnen komen met bonnetjes die je kunt verifiëren | Skillbestanden gekoppeld aan hun bronsessies |
| Precies ongedaan maken wat geleerd is | NativeÉén geleerde wijziging kan precies ongedaan worden gemaakt, zonder iets te hertrainen | Skillbestanden kunnen worden bewerkt of verwijderd |
| Vergeten dat alles bereikt wat erop is gebouwd | Iets verwijderen verwijdert ook wat eruit voortkwam: context, alles wat ervan gedeeld is en verwant leren | Betekent de betrokken sessies en gegenereerde skills verwijderen |
| Klanten gescheiden houden | Elke gebruiker, elk team, elke organisatie en elke klant blijft gescheiden, in elke integratie en in alles wat het deelt | Geheugen en skills beperkt tot een werkruimte |
| Waar al het geleerde vandaan komt | Bij alles wat het leerde, zie je de bron, het bereik en hoe ver het te vertrouwen is | Skills kunnen terugverwijzen naar hun bronsessies |
| Waar het draait en koppelt | ||
| Elke modelaanbieder | Één intelligentie voor OpenAI, Anthropic, Google, AWS en compatibele modellen | Werkt met verschillende coding-agents en hun modellen |
| MCP | NativeVia MCP + hooks doet Duplex mee bij elke stap die je agents zetten | Koppelt met grote coding-agents; hoe precies, verschilt per client |
| Hooks en plugins | NativePlugins voor Claude, Codex, Cursor en Hermes, en hooks die Duplex bij elke stap betrekken en gevoelige toolacties controleren | Automatische vastlegging van sessies van coding-agents |
| Jouw cloud, of zelfgehost | Vareon cloud, jouw cloud of geen cloud: private cloud, je eigen account, zelfgehost of air-gapped | Lokale agentintegratie; implementatieopties verschillen |
| Geen cloud: air-gapped | Gebouwd voor implementaties waar niets naar buiten mag, met lokale modellen, lokale afhankelijkheden en je eigen identiteitsprovider | Hangt af van de gekozen implementatie en modeldiensten |
| Kosten, snelheid en geschiktheid | ||
| Hoe het modelkosten verlaagt | Duplex beantwoordt bekend werk zelf, zonder herhaalde aanroep van een frontiermodel | Betere skills verminderen herhaalde fouten, maar het model draait nog steeds |
| Hoe het latentie verlaagt | Beslissingen waar het zeker van is, komen snel terug; onzeker werk gaat nog steeds naar je frontiermodel | Skills verkorten het steeds opnieuw uitzoeken |
| Overleeft een modelupgrade | JaLeren, context, taken en regels blijven buiten elk afzonderlijk model | JaSkills overleven een wissel van coding-agent of model |
| Fine-tuning nodig | NeeFine-tuning wordt een optionele extra stap | Nee |
| Het best geschikt voor | Organisaties waarvan de AI-agents moeten leren, binnen regels handelen, werk meenemen en beter worden over modellen heen, als één systeem | Teams die willen dat coding-agents automatisch sessies delen en lessen hergebruiken |
De andere vergelijkingen.
- Duplex en LettaStateful agents met geheugen en skills
- Duplex en CopilotKit CLiFEchte workflows, omgezet in skills
- Duplex en geheugenplatformsMem0, Zep, AgentCore Memory, Supermemory
- Duplex en fine-tuningFine-tuning en reinforcement fine-tuning
- Duplex en AI-gatewaysPortkey, LiteLLM en vergelijkbare
- De volledige vergelijkingDuplex naast alle zes, naast elkaar
Zie Duplex in je eigen werk.
Vergelijk het waar het telt: een pilot zet Duplex in op je eigen werk, met maatstaven die vóór de start zijn afgesproken.