Duplex og KI-gatewayer,
side om side.
Portkey, LiteLLM og lignende gatewayer ruter trafikk, håndhever sikkerhetsrammer og forvalter tilbydere. Duplex lærer hvilke beslutninger som virker, og handler ut fra dem innenfor reglene dine, ved hvert steg i arbeidet.
Sammenligningen gjelder per 16. oktober 2026.
Alle evner: Duplex og KI-gatewayer.
Hva hver av dem gjør, gruppe for gruppe, fra hva det er til hva det koster.
- Innebygd
- Bygget inn i hvordan produktet fungerer i kjernen.
- Ekstern
- Du sørger for det, eller setter det sammen, separat.
- Ikke innebygd
- Produktets dokumentasjon oppgir det ikke som en innebygd funksjon. En egen løsning kan likevel være mulig.
| Evne | Duplex | KI-gatewayerPortkey, LiteLLM og lignende |
|---|---|---|
| Hva hver av dem er | ||
| Hva det er | En kjøretidsintelligens ved siden av KI-en din: den lærer og handler for agentene og assistentene dine, innenfor reglene dine | Modellruting, pålitelighet, sikkerhetsrammer og observerbarhet |
| Hva som føres videre | Kontekst, beslutninger, utfall, regler, oppgaver, ferdigheter og det den har lært | Konfigurasjon, logger, rutingsregler og cacher |
| Hva som blir bedre med erfaring | De neste beslutningene: hvor sikker den er, ruting, anbefalinger, verktøybruk og gjenbrukbar kunnskap | Ruting av forespørsler og pålitelighet, ikke det agenten har lært |
| Å vite hva som skjedde, og lære av det | InnebygdDen vet hva som skjedde, og lærer hva den skal endre neste gang | Operativ kontroll uten kontinuerlig læring |
| Læring | ||
| Kontinuerlig læring uten omtrening | InnebygdDen fortsetter å lære, utenfor vektene i modellen din | Ikke innebygd |
| Tilpasning tur for tur | InnebygdHvert nytt resultat kan endre neste beslutning med en gang | Rutingen endres med en gang, men ikke ut fra lærte utfall |
| Læring av rettelser | InnebygdEn rettelse endrer det Duplex gjør videre | Vanligvis logget; læring av dem skjer eksternt |
| Læring av utfall | InnebygdSuksess og feil går rett tilbake inn i det den lærer | Utfall vises i telemetrien; læring av dem skjer eksternt |
| Læring av belønninger | InnebygdEn belønning forsterker det som virket, og retter opp det som ikke gjorde det | Ikke innebygd |
| Æren for stegene bak et resultat | InnebygdDen finner ut hvilke tidligere handlinger som førte til et senere resultat | Ikke innebygd |
| Hvordan handlinger fører arbeidet videre | InnebygdDen lærer hvordan hver handling fører arbeidet fra én tilstand til den neste | Ikke innebygd |
| Å forutsi hva en handling vil gjøre | InnebygdUt fra det den observerer, forutsier den hva en handling vil gjøre, prøver alternativer og planlegger | Ikke innebygd |
| Bedre valg av handling | InnebygdUtfall forbedrer hvilken handling den velger neste gang | Rutingsregler konfigureres, de læres ikke av utfall |
| Gjenbrukbare ferdigheter | InnebygdErfaring blir ferdigheter som testes før bruk, og som kan settes på pause, tas i bruk igjen eller trekkes tilbake | Ikke innebygd |
| Testing og forvaltning av ferdigheter | En ferdighet testes før man stoler på den, og kan settes på pause, tas i bruk igjen, trekkes tilbake eller fjernes for godt | Konfigurasjonsversjoner, ikke en livssyklus for lærte ferdigheter |
| Generalisering til beslektede saker | Den tar det den har lært med til beslektede saker og nye formuleringer, og inn i ferdigheter den kan gjenbruke | Semantiske cacher matcher like forespørsler, men lærer ikke hvordan de skal handle |
| Beslutning og handling | ||
| Å vite hvor sikker den er | InnebygdFør hver beslutning vet den hvor kjent saken er og hvor sikker den er | Tilbydernes helse, ruting og scorer fra sikkerhetsrammene, ikke sikkerhet om selve oppgaven |
| Svare, overlevere eller avvise | InnebygdDuplex svarer selv, kaller modellen din, bruker et verktøy eller avviser, innenfor reglene dine | Rute, prøve igjen, blokkere eller falle tilbake, uten å lære av utfall |
| Å svare selv på kjent arbeid | InnebygdDen tar kjente beslutninger selv, uten enda et kall til en ledende modell | En cache kan hoppe over et modellkall, men en cache lærer ikke av utfall |
| Å overlevere det som er nytt eller usikkert | Nytt, usikkert eller sensitivt arbeid går til riktig modell, verktøy eller person | Sterk ruting og reserveløsninger mellom tilbydere; sikkerhet om oppgaven forblir ekstern |
| Planlegging, simulering og anbefalinger | InnebygdDen forutsier hva som skjer videre, prøver alternativer, legger planer og anbefaler handlinger | Ikke innebygd |
| Mange agenter som jobber sammen | Den sender arbeid til riktig agent, deler det opp innenfor reglene dine, holder hver agent innenfor sitt område og samler resultatene | Noen ruter til agenter og MCP-verktøy, men lærer ikke hvilket samarbeid som virket |
| Å lære hvilke verktøy som virker | Den lærer hvilke verktøy som virker, når de skal brukes og hva hvert av dem fører til | De eksponerer og ruter verktøy, men lærer som regel ikke av utfallene |
| Verktøyhandlinger innenfor reglene dine | Verktøy kjører bare gjennom reglene og tillatelsene dine | Sterk ruting og sikkerhetsrammer; kontroll over agenthandlinger avhenger av integrasjonen |
| Strømming | Den strømmer utdata fra modeller og verktøy, med hvert steg fortsatt innenfor reglene dine | InnebygdSterk strømming |
| Arbeid som fortsetter | ||
| Læring av hvert steg, automatisk | Hvert steg, via MCP + hooks eller pluginene, mater én felles læringssløyfe | Forespørsler, svar, kostnad og latens logges |
| Kontekst på tvers av økter | InnebygdArbeid, beslutninger, oppgaver og konteksten som betyr noe, fortsetter på tvers av økter | EksternSom regel |
| Langvarig arbeid | InnebygdLangvarig arbeid holdes åpent på tvers av økter og agenter, med trygge punkter å gå tilbake til, til det er ferdig eller glemt | Ikke innebygd |
| På tvers av modeller | InnebygdDet den lærer, og konteksten din, blir værende utenfor modellen og følger arbeidet på tvers av tilbydere | Sterk for ruting, men ingenting lært blir med videre |
| På tvers av apper og agenter | Det samme arbeidet fortsetter på tvers av Claude, Codex, Cursor, Hermes og dine egne agenter | Forespørsler kan dele én gateway, men det hver app vet, forblir eksternt |
| Å overlevere arbeid til en annen agent | En oppgave og konteksten går over til en annen agent du tillater, klar til å fortsette | Ruting til agenter og MCP kan være tilgjengelig; hva oppgaven betyr, forblir eksternt |
| Å holde konteksten kompakt | Konteksten holdes kompakt, med vekt på reglene, oppgavene og beslutningene som betyr noe | Avkorting av prompter eller caching, ikke et varig sammendrag av det som betyr noe |
| Læring fra bilder, lyd, video og PDF-er | Den lærer av bilder, lyd, video og PDF-er, slik den gjør av tekst | Sender hovedsakelig støttede medier videre til tilbyderne |
| På tvers av medier | Et spørsmål i ord kan bygge på det som er lært fra bilder, lyd og video, og medier kan forme senere beslutninger | Ikke innebygd |
| Personer, team og deling | ||
| For hver person | InnebygdHver person får sin egen private kontekst, egne preferanser og egen læring | Nøkler og budsjetter per bruker; personlig atferd er ekstern |
| For hvert team | InnebygdTeam deler godkjent læring, og privat arbeid forblir privat | Konfigurasjon og budsjetter per team |
| På tvers av organisasjonen | InnebygdDet som virker, kan flyttes fra én person til teamet og organisasjonen, under reglene dine | Ruting og sikkerhetsrammer på tvers av organisasjonen, uten å lære av utfall |
| Deling mellom personer, under kontroll | Du velger hva som deles og med hvem, og kan trekke det tilbake; alt som deles, viser hvem det kom fra | Kontroll per nøkkel, team og rolle |
| Beskyttelse av delt innhold | Det noen deler, kommer fram som informasjon, aldri som instrukser, så det kan ikke styre en annen persons agent | Sikkerhetsrammer kan inspisere delte inndata, men tillit til hva de betyr, forblir ekstern |
| Kontroll og tillit | ||
| Reglene | Reglene dine er en del av hvordan Duplex fungerer: de tillater, avviser eller begrenser reelle handlinger | Sterke sikkerhetsrammer for inndata og utdata, og rutingsregler |
| Regler brukt før hver handling | InnebygdHookene kontrollerer hver handling mot reglene dine før den kjøres | Sterk for forespørsler og svar som går gjennom gatewayen |
| Mennesker i sløyfen | En person bekrefter handlingene du velger, og det Duplex lærer, kan gjennomgås og angres | Godkjenningsflyter varierer mellom gatewayer |
| En historikk du kan sjekke | En historikk over hver beslutning, hvor den kom fra og hva den førte til, som ikke kan endres i det stille | Grundige logger over forespørsler, svar, kostnad og policy |
| Kvitteringer du kan verifisere | Beslutninger, ferdigheter og slettinger kan følges av kvitteringer du kan verifisere | Logger og resultater fra sikkerhetsrammer, ikke kvitteringer for det som ble lært |
| Å angre det som ble lært, nøyaktig | InnebygdÉn lært endring kan angres nøyaktig, uten å trene om noe | Konfigurasjon og cacheoppføringer kan fjernes; det finnes ikke noe lært å reversere |
| Glemming som når alt som bygger på det | Å fjerne noe fjerner også det som kom fra det: kontekst, alt som er delt fra det, og beslektet læring | Logger og cacher følger sine egne regler for oppbevaring |
| Å holde kunder atskilt | Hver bruker, hvert team, hver organisasjon og hver kunde holdes atskilt, i hver integrasjon og i alt den deler | Moden isolering per nøkkel, team, budsjett og rolle |
| Hvor alt som er lært, kom fra | For alt den har lært, kan du se kilden, omfanget og hvor mye det kan stoles på | Avstamning for forespørsler og tilbydere |
| Hvor det kjører og kobles til | ||
| Hvilken som helst modelltilbyder | Én intelligens på tvers av OpenAI, Anthropic, Google, AWS og kompatible modeller | InnebygdAbstraksjon over tilbydere er det kategorien gjør best |
| MCP | InnebygdVia MCP + hooks deltar Duplex i hvert steg agentene dine tar | Stadig oftere innebygd |
| Hooks og pluginer | InnebygdPluginer for Claude, Codex, Cursor og Hermes, og hooks som henter inn Duplex ved hvert steg og kontrollerer sensitive verktøyhandlinger | Integrasjon via SDK og proxy, ikke hooks som lærer av agentøkter |
| Din sky, eller selvhostet | Vareon cloud, din sky eller ingen sky: privat sky, din egen konto, selvhostet eller fysisk isolert | Hostede og selvhostede alternativer varierer mellom gatewayer |
| Ingen sky: fysisk isolert | Bygget for utrullinger der ingenting får gå ut, med lokale modeller, lokale avhengigheter og din egen identitetsleverandør | Tilgjengelig med selvhostede gatewayer og lokale tilbydere |
| Kostnad, hastighet og egnethet | ||
| Hvordan den senker modellkostnaden | Duplex svarer selv på kjent arbeid, uten gjentatte kall til en ledende modell | Caching, billigere modeller, batching og valg av tilbyder |
| Hvordan den senker latensen | Beslutninger den er sikker på, kommer raskt tilbake; usikkert arbeid går fortsatt til den ledende modellen din | Caching, lastbalansering og valg av tilbyder |
| Overlever en modelloppgradering | JaLæring, kontekst, oppgaver og regler blir værende utenfor enhver enkeltmodell | Rutingskonfigurasjonen overlever, men ingen lært atferd beholdes |
| Finjustering nødvendig | NeiFinjustering blir et valgfritt steg opp | Nei |
| Passer best for | Organisasjoner som trenger at KI-agentene deres lærer, handler innenfor regler, fører arbeid videre og blir bedre på tvers av modeller, som ett system | Team som hovedsakelig trenger abstraksjon over tilbydere, pålitelighet, sikkerhetsrammer og kostnadskontroll |
De andre sammenligningene.
- Duplex og LettaAgenter med tilstand, minne og ferdigheter
- Duplex og CopilotKit CLiFVirkelige arbeidsflyter, gjort om til ferdigheter
- Duplex og Deeplake HivemindDelt minne for kodeagenter
- Duplex og minneplattformerMem0, Zep, AgentCore Memory, Supermemory
- Duplex og finjusteringFinjustering og finjustering med forsterkningslæring
- Hele sammenligningenDuplex ved siden av alle seks, side om side
Se Duplex på ditt eget arbeid.
Sammenlign den der det teller: en pilot setter Duplex på ditt eget arbeid, med måltallene avtalt før den begynner.