Heldere antwoorden over Duplex.
De vragen die teams stellen voordat ze uitrollen.

Met een pilot op je eigen werk. Vertel ons waar je team werkt en wat Duplex als eerste moet leren. We spreken de maatstaven af voordat het begint en richten Duplex samen met je in, in de omgeving die je kiest.

Op basis van beslissingen en gebruikers. Een beslissing is één verzoek waaraan Duplex meedoet, of Duplex het nu zelf beantwoordt of je AI erbij haalt. Elke offerte komt schriftelijk voordat je je vastlegt.

Nee. Je gebruikt je eigen modeltoegang en betaalt je provider daarvoor, en Vareon rekent geen marge op tokens. Een beslissing die Duplex heeft geleerd, heeft helemaal geen modelaanroep nodig.

Het blijft in de omgeving die jij kiest. In Vareon cloud draait Duplex voor je en blijft elke klant gescheiden. In jouw cloud of zonder cloud blijft het onder jouw controle. Het enige wat naar buiten gaat, is een verzoek aan een extern model dat je koppelt, en die aanbieder ziet alleen dat verzoek.

Duplex is de runtime-intelligentie voor je AI en je agents. Als tweede intelligentie naast je model leert en handelt het terwijl het werk gebeurt, van één persoon tot de hele onderneming. Het leert van elk resultaat, beslist en handelt binnen jouw regels, verwerft eigen skills en neemt je werk mee waar je ook gaat. Wat het opbouwt, is van jou. Duplex is gebouwd op ACI, Adaptive Continual Intelligence: een nieuwe categorie intelligentie die tijdens runtime leert en handelt, hand in hand met AI-modellen.

Iedereen wiens werk op AI draait, van één persoon tot de hele onderneming. Één persoon begint in de eigen assistent, een team deelt wat het leert, een klein bedrijf laat Vareon het draaien in Vareon cloud, en een groter bedrijf brengt het via MCP + hooks in elke agent die het bouwt, in de eigen cloud of helemaal zonder cloud.

Een harness geeft je AI tools, prompts en stappen, en doet waarvoor het is ingericht. Duplex is een tweede intelligentie naast je AI: het leert van elk bevestigd resultaat, beslist en handelt binnen jouw regels en neemt je werk mee over tools en modellen heen, en wat het leert, is van jou. Het werkt in Claude, Codex, Cursor en Hermes, en via MCP + hooks in je eigen agents.

94 mogelijkheden in 17 groepen: Context en waarneming · Regels en gedragssturing · Tooluitvoering · Leren en personalisatie · Langlopende taken · Plannen en beslishulp · Herbruikbare vaardigheden · Doorlopende draden en delen · Vergeten en controle over data · Status en uitleg · Blijvende intelligentie · Personalisatie · Multimodale intelligentie · Zekerheid en autonomie · Veiligheid en toezicht tijdens runtime · Operationele intelligentie · Integratie en overdraagbaarheid.

Nee. Die slaan op wat er gebeurde en vinden wat erop lijkt. Duplex is een intelligentie die tijdens runtime leert van ervaring, resultaten en data: het begrijpt het patroon achter elk resultaat, comprimeert het tot wat breed toepasbaar is, voorspelt wat er volgt en handelt ernaar, binnen jouw regels. Zo onderscheidt het een dubbelganger, weet het een geval nog steeds als het in nieuwe woorden wordt gevraagd, volgt het een gewijzigde regel vanaf het volgende verzoek en wordt het sneller door gebruik. RAG, geheugen, vectordatabases, kennisgrafen en caches worden tools die het gebruikt.

Je AI-model is briljant, maar tijdens runtime staat het er alleen voor: per aanroep gehuurd begint het elke taak vanaf nul, kan het niet leren van wat je team bevestigt, verliest het context tussen sessies en agents, en controleert niemand wat je agents doen voordat ze het doen. Duplex is de tweede intelligentie ernaast, gebouwd op ACI, en het leert en handelt tijdens runtime: het begint geïnformeerd, leert van elk resultaat, bepaalt de route, toetst elke actie aan jouw regels, verwerft vaardigheden en neemt het werk mee over sessies, agents en modellen heen. Je AI krijgt wat hij tijdens runtime mist, het werk wordt sneller en goedkoper door gebruik, en wat Duplex leert, is van jou.

Je AI blijft op zijn plek, en Duplex werkt ernaast als tweede intelligentie. Duplex antwoordt en handelt in milliseconden naar wat het heeft geleerd, en haalt je AI erbij voor nieuw en onzeker werk, met dat geleerde erbij. Duplex leert van het bevestigde resultaat voor de volgende keer.

Twee intelligenties die samen verschillende taken doen, zoals het brein dat doet. Het brein werkt met twee systemen: een langzaam systeem voor algemene kennis, en een snel systeem voor elke nieuwe ervaring. Je AI is het langzame. Duplex, gebouwd op ACI, is het snelle, en het handelt naar wat het leert. Je AI levert algemene intelligentie, langzaam geleerd vóór de inzet. Duplex levert runtime-intelligentie: het leert snel van live werk, en handelt ernaar. De cognitiewetenschap noemt dit paar complementaire leersystemen.

In zekere zin: het werkt als een tweede model naast het model dat je gebruikt, een intelligentie op zich, en het vervangt je AI nooit. Duplex werkt naast je AI: vóór het verzoek geïnformeerd, tijdens het verzoek beslissend en handelend, na het resultaat lerend. Een bevestigde beslissing kan in milliseconden draaien zonder modelaanroep. Nieuw of onzeker werk gaat naar je AI, met de runtime-intelligentie van Duplex erbij, en Duplex leert van het bevestigde resultaat voor het volgende verzoek.

Runtime-intelligentie: een tweede intelligentie naast je AI-model die leert en handelt terwijl het werk gebeurt. Ze leert van elk resultaat, beslist, plant, verwerft skills, controleert wat je agents doen en handelt binnen jouw regels, en wat ze leert, is van jou. Naast je AI vormt ze twee intelligenties, één systeem.

Overal waar je AI echt werk doet: code- en desktopassistenten, agents voor support en bedrijfsvoering, enterprise-workflows, AI-producten met hoog volume, teams die modellen aanpassen en gereguleerd werk. Het is het nuttigst waar resultaten bevestigd kunnen worden, omdat Duplex elke bevestigde correctie, beslissing of uitkomst toepast op het volgende verzoek waar die bij past.

Ze worden de tools van Duplex. Duplex roept elk ervan aan wanneer een stap dat nodig heeft, leert welke bij welke situatie past en controleert of wat ze teruggeven actueel is, een bron heeft en een datum.

ACI, Adaptive Continual Intelligence, is een nieuwe categorie intelligentie, gecreëerd door Vareon. ACI is intelligentie die blijft leren en handelen terwijl je werk gebeurt. Het bouwt voort op alles wat het eerder leerde, en werkt hand in hand met de AI-modellen die je al gebruikt. ACI is het resultaat van jaren onderzoek naar neurale netwerken en hun trilemma: plasticiteit, stabiliteit en bewerkbaarheid. Duplex is erop gebouwd.

AI-modellen leren voordat ze worden uitgebracht, en blijven daarna zoals ze zijn. ACI leert en handelt erna: tijdens runtime, uit je werk, zolang het draait. Het leert je werk in plaats van de wereld, het bouwt voort op alles wat het eerder leerde, en wat het leert, is van jou. Intelligentie die tijdens runtime blijft leren en handelen, naast het model, is een categorie op zich.

Hand in hand. Het model brengt algemene intelligentie: kennis, taal en redeneren. ACI brengt wat het van je werk leert. Het handelt af wat het al kent, en haalt het model erbij, gebriefd, voor wat nieuw is. Het model blijft zoals het is, en je kunt van model wisselen zonder te verliezen wat ACI leerde.

AI die meteen leert van één bevestigd resultaat, binnen jouw regels handelt naar wat hij leerde, een nieuwe regel volgt vanaf het volgende verzoek, sneller en goedkoper wordt naarmate hij leert, weet wanneer hij je model erbij haalt, gevallen afhandelt die hij nooit zag, eigen skills verwerft en van jou is, waar je ook werkt.

Tot nu toe konden alleen de labs die modellen trainen AI laten leren. Met ACI heeft elke persoon en elk bedrijf AI die leert van het eigen werk, en bezit ieder wat die AI leert. Wat het leert, groeit met elk resultaat aan, blijft in de omgeving die jij kiest, en is van jou, welk model je ook gebruikt.

Duplex is gebouwd op ACI, en ACI is de intelligentie erin: alles wat Duplex tijdens runtime leert, beslist en doet, is ACI aan het werk. Duplex is het product dat je gebruikt, in de assistenten waarin je team werkt en in de agents die je bedrijf bouwt, via MCP + hooks.

ACI is het resultaat van jaren onderzoek naar neurale netwerken en hun trilemma: plasticiteit, stabiliteit en bewerkbaarheid. Plasticiteit is snel het nieuwe leren. Stabiliteit is behouden wat het weet. Bewerkbaarheid is aanpassen wat het leerde. Een neuraal netwerk haalt er hooguit twee: laat het snel leren en het vergeet, houd het stabiel en het stopt met leren, en wat het leerde, zit door het hele netwerk verspreid. ACI verenigt alle drie.

Faruk Guney bouwde ACI, Duplex en zijn nieuwe startup in zijn eentje, na jaren onderzoek naar het trilemma van neurale netwerken en ruim vijftien jaar waarin hij Norck uitbouwde tot een wereldwijd on-demand productie- en engineeringbedrijf.

Van resultaten die laten zien dat het werk klopte: een geslaagde test, een goedgekeurde review, een waargenomen verandering of een latere zakelijke uitkomst. Het kan ook vooraf getraind worden op beoordeelde voorbeelden, eerdere beslissingen, documenten, regels en toolroutes.

Ja. Train Duplex vooraf op je beoordeelde voorbeelden, eerdere beslissingen, documenten, regels, toolroutes en bibliotheken met bewezen methoden. Het leert ze voordat het live gaat, dus het is nuttig vanaf het eerste verzoek, en het blijft leren in productie.

Je team bepaalt de norm voor elk soort werk. Code heeft misschien tests en een review nodig, terwijl een gereguleerde actie de goedkeuring van een persoon kan vereisen.

Een correctie hoort bij de werkruimte waarin ze werd gemaakt, en helpt later werk dat erbij past. Bevoegde gebruikers kunnen alles wat Duplex heeft geleerd beoordelen, corrigeren of verwijderen.

Ja. Duplex leert het patroon, dus het kan omgaan met nieuwe formuleringen en nieuwe details, en het herkent een dubbelganger die een ander antwoord nodig heeft. Bij misleidende dubbelgangers zat het er in 7.5% van de gevallen naast, tegenover 45.3% bij een cache.

De nieuwe regel geldt vanaf het volgende verzoek. Duplex vervangt de achterhaalde beslissing en laat werk dat er niets mee te maken heeft ongemoeid. Na een beleidswijziging gaf het 0% verouderde antwoorden, tegenover 72% bij cache en retrieval.

Continu leren, tijdens runtime. Duplex leert van elk resultaat zodra het is bevestigd, dus het volgende verzoek profiteert al, zonder trainingsrun en zonder GPU. Bij een wijziging blijft 100% van zijn eerdere werk intact.

Gewoon gebruik is de training: Duplex leert van elk bevestigd resultaat en past het toe vanaf het volgende verzoek. Vooraf trainen geeft het een voorsprong, en de gewichten van je AI blijven zoals ze zijn.

Voor werk dat nieuw, breed of creatief is, en alles waarvoor nieuwe tekst of nieuw redeneerwerk nodig is. Duplex bereidt precies voor wat je AI krijgt, met wat het heeft geleerd erbij. Een beslissing die Duplex heeft geleerd, heeft geen modelaanroep nodig.

Als Duplex vooraf op dat soort werk is getraind, antwoordt het vanaf het begin. Anders neemt je AI het op, met de kennis van Duplex erbij, en zodra het resultaat bevestigd is, handelt Duplex het de volgende keer af.

Je AI, telkens als het werk nieuwe tekst of open redeneerwerk vraagt, met wat Duplex heeft geleerd erbij. Als Duplex het werk heeft geleerd, antwoordt het zelf.

Alles wat Duplex heeft geleerd, leeft naast je AI, dus het gaat met je mee naar het nieuwe model. In de aanpassingstest ging wat Duplex leerde over naar een andere modelfamilie, helemaal zonder hertraining.

Ja. Je omgeving en instellingen bepalen welk model beschikbaar is en waar elk verzoek naartoe gaat.

Gewone servers. Duplex heeft geen eigen GPU nodig: een beslissing die het heeft geleerd, duurt ≈97 ms, tegenover ≈2,231 ms voor een modelaanroep. Alleen je AI heeft accelerators nodig, en Duplex haalt hem erbij voor nieuw werk.

Het doel, genomen beslissingen, randvoorwaarden en onafgemaakt werk lopen door binnen dezelfde klant en werkruimte. Werk dat er niets mee te maken heeft en toegangsgegevens blijven achter.

Wat je nodig hebt om verder te gaan: doelen, beslissingen en onafgemaakt werk. Het volledige transcript blijft waar het was, en de toegangsregels van je team blijven gelden.

Ja, als de koppelingen bij dezelfde klant en een toegestane werkruimte horen. Grenzen van identiteit, werkruimte en klant blijven van kracht.

Ja, als beide personen bevoegd zijn voor de gedeelde werkruimte. Persoonlijk of afgeschermd werk blijft gescheiden, volgens je toegangsinstellingen.

Context helpt je onafgemaakt werk voort te zetten, en kan tijdelijk zijn. Wat Duplex leert, komt uit bevestigde resultaten, en helpt elke keer dat het past.

Het past bevestigde correcties toe, werkt beslissingen bij als een regel verandert, neemt lopend werk mee, plant processen met meerdere stappen, gebruikt je tools en vermindert modelaanroepen bij werk dat het heeft geleerd.

Ja. Duplex leert hoe je processen reageren, plant de kortste route en neemt randvoorwaarden en bevestigde methoden mee over stappen en sessies heen. Je AI brengt nieuw denkwerk in bij elke onverwachte wending.

Ja. Het leert wat acties in je systemen veranderen, voorspelt het effect van een stap voordat die wordt uitgevoerd en stelt de kortste route naar een doel voor. Op een openbare enterprise-benchmark versloeg het drie frontiermodellen in het voorspellen van systeemwijzigingen. Elke echte stap loopt nog steeds via jouw controles.

Ja, zodra je team het aanzet: geef het een doel, de acties die het mag nemen en een manier om succes te controleren. Het verkent veilig, test de vaardigheid vóór gebruik en verwijdert die op verzoek. Het voltooide elke taak met het model uitgeschakeld.

Ja. Duplex laat je model antwoorden alsof het op je werk getraind is, en de gewichten van het model blijven zoals ze zijn. Het versloeg gefinetunede adapters in 6 / 6 tests, zonder trainingsrun, en de aanpassing ging zonder hertraining over naar een andere modelfamilie.

Ja. Voor goed afgebakende taken schrijft Duplex een klein programma of hergebruikt het er een dat al heeft gewerkt, test het op bekende gevallen en voert het uit zodra het die doorstaat. Je team kan het op elk moment pauzeren of buiten gebruik stellen.

Ja. Documenten, kennisgrafen en databases worden de kennisbronnen van Duplex, elk met eigenaar, bron en datum. Duplex weet wanneer een feit verandert, en brengt de juiste feiten in bij elke beslissing.

Ja. Duplex kan goedgekeurde lessen en context delen met elke agent in de gekozen werkruimte. Bij alles wat het leerde, zie je van welke agent het kwam, met welk model, en wanneer. Wat Duplex voor een klant leert, blijft bij die klant.

Je team bepaalt waarvan Duplex leert, beoordeelt wat het leerde en kan daar alles van corrigeren of verwijderen. Jouw regels, goedkeuringen en controles gelden voor elke actie.

De vier plugins zijn Claude, Codex, Cursor en Hermes. Teams die hun eigen agents bouwen, koppelen die via MCP + hooks.

Vandaag zijn er vier plugins beschikbaar. Als je team de agent zelf bouwt en draait, past MCP + hooks misschien; laat ons voor elke andere assistent weten welke je gebruikt.

Voor de agents die je bedrijf bouwt. Ze maken via MCP verbinding met Duplex, en de hooks halen Duplex bij elke stap erbij: vóór elk verzoek, vóór elke toolaanroep en na elk resultaat. Elke actie wordt aan je regels getoetst voordat die wordt uitgevoerd, met goedkeuringen waar jij ze wilt en één geschiedenis die je kunt exporteren.

Een plugin werkt in een ondersteunde assistent, via MCP: de assistent haalt Duplex bij elke stap erbij, en het bouwt je persoonlijke intelligentie op. MCP + hooks werkt in de agents die je bedrijf bouwt: de hooks halen Duplex bij elke stap van hun werk erbij, en het bouwt je bedrijfsintelligentie op. In beide is het hetzelfde Duplex.

Vóór elk verzoek, vóór elke modelaanroep, vóór elke toolaanroep, na elk resultaat, bij elke overdracht en bij elke goedkeuring. Duplex past eerst je regels toe, dan wat het heeft geleerd, en elke actie wordt gecontroleerd voordat die wordt uitgevoerd.

Een plugin, als mensen in een ondersteunde assistent werken. MCP + hooks, als je bedrijf zijn eigen agents bouwt en Duplex bij elke stap moet meedoen.

Ja. Gekoppeld aan dezelfde werkruimte delen ze dezelfde goedgekeurde lessen en context. De toegang blijft beperkt tot de mensen en agents die je machtigt.

Een plugin of MCP + hooks, wie deelt in wat Duplex leert, en, als je wilt, de voorbeelden, beslissingen en documenten om het vooraf op te trainen. Daarna de omgeving en de toegangsregels die bij het werk passen.

Met een ondersteunde plug-in blijven mensen werken in de assistent die ze al gebruiken. Het team bevestigt goede uitkomsten en corrigeert slechte, en goedkeuringsstappen hangen af van het product en de werkruimte.

Vanaf het eerste verzoek, als je het vooraf traint. Een bevestigde correctie helpt vanaf het volgende passende geval, en elk bevestigd resultaat maakt Duplex sneller, goedkoper en nauwkeuriger.

Ja, dat is vooraf trainen. Beoordeelde voorbeelden, eerdere beslissingen, documenten en regels zorgen voor een sterke start. Je team plaatst elk ervan in de juiste werkruimte en kan het later corrigeren of verwijderen.

Ja. In de console kunnen bevoegde gebruikers alles wat Duplex leerde beoordelen, corrigeren of verwijderen, en de geschiedenis erachter zien. De precieze mogelijkheden hangen af van het product en de implementatie.

Ja. Je kunt smallere werkruimtes inrichten, en identiteits- en toegangsinstellingen bepalen wie elke werkruimte deelt. Al dat geleerde blijft binnen je organisatie.

Duplex heeft drie omgevingen: Vareon cloud, jouw cloud, en geen cloud op machines die je zelf beheert. Jouw cloud en geen cloud zijn enterprise-oplossingen. Elke integratie is in elke omgeving beschikbaar, onder de voorwaarden van de implementatie.

Als enterprise-oplossing. Neem contact op via hello@vareon.com en vermeld je technische omgeving, waar gegevens moeten blijven en je beveiligingseisen, dan plannen we de implementatie samen met je.

Ja. De omgeving geen cloud werkt ook offline en air-gapped, met lokale afhankelijkheden en een lokaal model. Duplex roept alleen een extern model aan als je er een instelt.

Ja. Er is een ondersteunde route tussen omgevingen, en wat Duplex leerde gaat mee zonder hertraining. Verantwoordelijkheden voor het beheer en het migratiewerk worden per implementatie afgesproken.

Ja. Een implementatie kan je eigen modeltoegang gebruiken. Kosten van de modelprovider, toegangsgegevens en de grens die ze creëren, worden apart geregeld en vastgelegd in de offerte en de overeenkomst.

Ja. Je invoer, referentiemateriaal, geschiedenis en alles wat Duplex daarvan leert, dienen alleen je eigen organisatie. Werkruimtes kunnen smallere grenzen toevoegen voor teams, producten, regio’s of gegevensklassen.

Ja. Over zes families van geparafraseerde aanvallen hield het ze allemaal tegen, met 0.7% onterechte weigeringen, het laagste van alle aanpakken die ze allemaal tegenhielden.

Jij bepaalt wie bevoegd is, in elke omgeving. Vareon beheert de gehoste dienst, en heeft alleen toegang tot een implementatie in jouw cloud of zonder cloud als je die toegang delegeert voor een afgesproken doel.

Je team logt in op de console via je eigen identiteitsprovider, verkeer is onderweg versleuteld, en wat Duplex leert en de geschiedenis zijn versleuteld in opslag. De mogelijkheden om je eigen sleutels te beheren hangen af van de omgeving.

Ja. Bevoegde gebruikers kunnen alles wat Duplex leerde verwijderen, een eerdere versie terugzetten, en wat het leerde exporteren met de geschiedenis erbij. Het verwijder- en back-upproces voor je implementatie komt aan bod in de beveiligingsreview en de overeenkomst.

Alleen wat jij toestaat. Persoonsgegevens kunnen worden weggelakt voordat Duplex ervan leert, ze naar een model stuurt of ze aan de geschiedenis toevoegt, en Duplex kan wat het leerde toepassen zonder de oorspronkelijke tekst.

Er kan alleen iets aan worden toegevoegd, en geknoei valt op: elke wijziging komt erbij als nieuwe regel, dus een gewijzigde regel zou zichtbaar zijn. Bevoegde gebruikers kunnen de geschiedenis exporteren.

Bevoegde gebruikers kunnen de invloed ervan verwijderen, en wat los daarvan is geleerd, blijft zoals het was. Na opzettelijke vergiftiging verwijderde Duplex alle 40 vergiftigde samples, en het legitiem geleerde bleef intact.

De bewaartermijn wordt per implementatie vastgesteld. Die hangt af van de gegevens, de omgeving, je configuratie, de back-upopzet en de toepasselijke overeenkomst.

Duplex draait in besloten pilots, en onafhankelijke certificering is gepland. Tot die tijd beschrijft het beveiligingsoverzicht de maatregelen die vandaag gelden voor de omgeving die je beoordeelt.

De providers die voor je implementatie worden gebruikt, en eventuele voorwaarden voor subverwerkers, staan in je klantdocumenten. In jouw cloud of zonder cloud kies je ze zelf.

11 resultaten over kosten, nauwkeurigheid, continu leren, generalisatie, planning, agents, beveiliging, nieuwe vaardigheden en aanpassing, waaronder drie openbare benchmarks.

Een cache herhaalt een eerder antwoord als een verzoek erop lijkt. Duplex leert het patroon achter bevestigde resultaten, volgt regelwijzigingen vanaf het volgende verzoek en herkent dubbelgangers, en het kan je cache nog steeds als tool aanroepen. Na een regelwijziging behield Duplex 92.5% nauwkeurigheid, waar een cache terugviel tot 42.6%.

Houd het: retrieval wordt een van de tools van Duplex. Duplex roept het aan wanneer een stap een passage nodig heeft, leert welke bronnen welke vragen beantwoorden en weet wanneer een feit is veranderd.

Je kennisgraaf wordt een kennisbron voor Duplex. Duplex leest gekoppelde feiten wanneer een beslissing ze nodig heeft, weet wanneer ze veranderen en leert welke verbanden ertoe doen voor je werk.

Ja. Gefinetunede en gespecialiseerde modellen worden tools waar Duplex werk naartoe stuurt, en Duplex kan je trainingsteam bevestigde voorbeelden aanreiken als je wilt trainen. Alles wat Duplex leert, blijft werken naast de nieuwe gewichten.

Ze worden onderdeel van hoe Duplex handelt. Duplex voert elke model- en toolaanroep uit binnen jouw regels, en je guardrails en firewalls blijven hun eigen regels handhaven.

Een AI-gateway routeert aanroepen en rapporteert gebruik. Duplex is een intelligentie: het leert van elk bevestigd resultaat en handelt ernaar, en via MCP + hooks doet het mee bij elke stap van de agents die je bedrijf bouwt, met gedeeld leren, continuïteit, goedkeuringen en één geschiedenis.

Ernaast. Observability laat zien wat je agents deden en evals testen dat; Duplex leert van wat je team bevestigt, zodat een correctie geldt vanaf het volgende passende verzoek. Je traces en evalsuites blijven gewoon werken zoals ze zijn.

Het product, het verwachte gebruik, de teamgrootte, de omgeving en eventuele toegewezen capaciteit. Prijzen krijg je schriftelijk, met de aannames erachter.

Duplex is een product van Vareon, Inc., het bedrijf achter vareon.com.

Gebruik de contactpagina en noem het product, de omgeving en het soort werk dat je voor ogen hebt. Het team beantwoordt de vraag of wijst je de weg naar de pagina met de details.