Duplex og Deeplake Hivemind,
side om side.
Deeplake Hivemind gir kodeagenter delt minne og gjør øktene deres om til ferdigheter. Duplex lærer av hvert resultat, på tvers av assistentene dine og dine egne agenter, og handler ut fra det innenfor reglene dine.
Sammenligningen gjelder per 16. oktober 2026.
Alle evner: Duplex og Deeplake Hivemind.
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 | Deeplake Hivemind |
|---|---|---|
| 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 | Delt agentminne som automatisk gjør spor om til ferdigheter |
| Hva som føres videre | Kontekst, beslutninger, utfall, regler, oppgaver, ferdigheter og det den har lært | Økter, minner og ferdigheter avgrenset til et arbeidsområde |
| Hva som blir bedre med erfaring | De neste beslutningene: hvor sikker den er, ruting, anbefalinger, verktøybruk og gjenbrukbar kunnskap | Atferden i neste økt, via destillerte ferdigheter |
| Å vite hva som skjedde, og lære av det | InnebygdDen vet hva som skjedde, og lærer hva den skal endre neste gang | Delt minne gjøres om til gjenbrukbare ferdigheter |
| Læring | ||
| Kontinuerlig læring uten omtrening | InnebygdDen fortsetter å lære, utenfor vektene i modellen din | InnebygdLæring av ferdigheter fra spor |
| Tilpasning tur for tur | InnebygdHvert nytt resultat kan endre neste beslutning med en gang | Ferdigheter destilleres i bakgrunnen eller på slutten av en økt |
| Læring av rettelser | InnebygdEn rettelse endrer det Duplex gjør videre | Rettelser og spor fra økter kan bli ferdigheter |
| Læring av utfall | InnebygdSuksess og feil går rett tilbake inn i det den lærer | Nye ferdigheter hentes fra avsluttede økter |
| Læring av belønninger | InnebygdEn belønning forsterker det som virket, og retter opp det som ikke gjorde det | Belønninger er ikke hovedmåten den lærer på |
| Æren for stegene bak et resultat | InnebygdDen finner ut hvilke tidligere handlinger som førte til et senere resultat | Analyse av spor kan finne gjenbrukbare prosedyrer |
| Hvordan handlinger fører arbeidet videre | InnebygdDen lærer hvordan hver handling fører arbeidet fra én tilstand til den neste | Kan fange opp vellykkede prosedyrer som ferdigheter |
| 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 | Destillerte ferdigheter forbedrer de neste prosedyrene |
| Gjenbrukbare ferdigheter | InnebygdErfaring blir ferdigheter som testes før bruk, og som kan settes på pause, tas i bruk igjen eller trekkes tilbake | InnebygdØkter blir skill.md-filer for arbeidsområdet |
| 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 | Ferdigheter forblir filer du kan inspisere og redigere, knyttet til øktene de kom fra |
| Generalisering til beslektede saker | Den tar det den har lært med til beslektede saker og nye formuleringer, og inn i ferdigheter den kan gjenbruke | Ferdigheter fanger opp mønstre som går igjen på tvers av økter |
| Beslutning og handling | ||
| Å vite hvor sikker den er | InnebygdFør hver beslutning vet den hvor kjent saken er og hvor sikker den er | Hvor relevante gjenfinning og ferdigheter er, ikke et mål på sikkerhet |
| Svare, overlevere eller avvise | InnebygdDuplex svarer selv, kaller modellen din, bruker et verktøy eller avviser, innenfor reglene dine | EksternVertsagenten avgjør hvordan den skal handle |
| Å svare selv på kjent arbeid | InnebygdDen tar kjente beslutninger selv, uten enda et kall til en ledende modell | Modellen leser fortsatt den lærte ferdigheten |
| Å overlevere det som er nytt eller usikkert | Nytt, usikkert eller sensitivt arbeid går til riktig modell, verktøy eller person | EksternVertsagentens oppgave |
| Planlegging, simulering og anbefalinger | InnebygdDen forutsier hva som skjer videre, prøver alternativer, legger planer og anbefaler handlinger | EksternVertsagentens oppgave |
| 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 | Deler lærdommer på tvers av tilkoblede agenter |
| Å lære hvilke verktøy som virker | Den lærer hvilke verktøy som virker, når de skal brukes og hva hvert av dem fører til | Verktøyspor kan bli gjenbrukbare prosedyrer |
| Verktøyhandlinger innenfor reglene dine | Verktøy kjører bare gjennom reglene og tillatelsene dine | Styrt av kodeagenten som er vert |
| Strømming | Den strømmer utdata fra modeller og verktøy, med hvert steg fortsatt innenfor reglene dine | Avhenger av vertsagenten |
| Arbeid som fortsetter | ||
| Læring av hvert steg, automatisk | Hvert steg, via MCP + hooks eller pluginene, mater én felles læringssløyfe | Agentøkter og verktøyaktivitet fanges opp automatisk |
| Kontekst på tvers av økter | InnebygdArbeid, beslutninger, oppgaver og konteksten som betyr noe, fortsetter på tvers av økter | InnebygdDelt minne varer lenger enn agentøktene |
| 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 | Øktminne hjelper med å ta opp igjen arbeidet |
| På tvers av modeller | InnebygdDet den lærer, og konteksten din, blir værende utenfor modellen og følger arbeidet på tvers av tilbydere | Sterk: ferdigheter og minne kan gjenbrukes av ulike kodeagenter |
| På tvers av apper og agenter | Det samme arbeidet fortsetter på tvers av Claude, Codex, Cursor, Hermes og dine egne agenter | Delt minne kobler sammen Claude Code, Codex, Cursor og andre agenter |
| Å overlevere arbeid til en annen agent | En oppgave og konteksten går over til en annen agent du tillater, klar til å fortsette | Ferdigheter i arbeidsområdet gir lærdommer videre mellom agenter |
| Å holde konteksten kompakt | Konteksten holdes kompakt, med vekt på reglene, oppgavene og beslutningene som betyr noe | Økter destilleres til kompakte ferdigheter |
| Læring fra bilder, lyd, video og PDF-er | Den lærer av bilder, lyd, video og PDF-er, slik den gjør av tekst | Hovedsakelig rettet mot økter og verktøyspor |
| 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 | Utenfor hovedfokuset til Hivemind |
| Personer, team og deling | ||
| For hver person | InnebygdHver person får sin egen private kontekst, egne preferanser og egen læring | Tilgjengelig på personlig nivå eller for arbeidsområdet |
| For hvert team | InnebygdTeam deler godkjent læring, og privat arbeid forblir privat | Delt minne og delte ferdigheter i arbeidsområdet |
| På tvers av organisasjonen | InnebygdDet som virker, kan flyttes fra én person til teamet og organisasjonen, under reglene dine | Lærdommer fra arbeidsområdet kan spres på tvers av tilkoblede agenter |
| 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 | Tilgangskontroll for arbeidsområder |
| Beskyttelse av delt innhold | Det noen deler, kommer fram som informasjon, aldri som instrukser, så det kan ikke styre en annen persons agent | Bygger på hvordan ferdigheter lastes, og på tillit i arbeidsområdet |
| Kontroll og tillit | ||
| Reglene | Reglene dine er en del av hvordan Duplex fungerer: de tillater, avviser eller begrenser reelle handlinger | Ferdigheter veileder agenten, men håndhever ingenting på egen hånd |
| Regler brukt før hver handling | InnebygdHookene kontrollerer hver handling mot reglene dine før den kjøres | Ligger hos vertsagenten |
| Mennesker i sløyfen | En person bekrefter handlingene du velger, og det Duplex lærer, kan gjennomgås og angres | Ferdigheter kan inspiseres og redigeres før gjenbruk |
| 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 | Ferdigheter knyttet til økter, og lagrede spor |
| Kvitteringer du kan verifisere | Beslutninger, ferdigheter og slettinger kan følges av kvitteringer du kan verifisere | Ferdighetsfiler knyttet til øktene de stammer fra |
| Å angre det som ble lært, nøyaktig | InnebygdÉn lært endring kan angres nøyaktig, uten å trene om noe | Ferdighetsfiler kan redigeres eller fjernes |
| 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 | Betyr å fjerne de berørte øktene og genererte ferdighetene |
| Å holde kunder atskilt | Hver bruker, hvert team, hver organisasjon og hver kunde holdes atskilt, i hver integrasjon og i alt den deler | Minne og ferdigheter avgrenset til et arbeidsområde |
| Hvor alt som er lært, kom fra | For alt den har lært, kan du se kilden, omfanget og hvor mye det kan stoles på | Ferdigheter kan lenke tilbake til øktene de stammer fra |
| Hvor det kjører og kobles til | ||
| Hvilken som helst modelltilbyder | Én intelligens på tvers av OpenAI, Anthropic, Google, AWS og kompatible modeller | Fungerer på tvers av flere kodeagenter og modellene deres |
| MCP | InnebygdVia MCP + hooks deltar Duplex i hvert steg agentene dine tar | Kobles til de store kodeagentene; hvordan varierer mellom klienter |
| Hooks og pluginer | InnebygdPluginer for Claude, Codex, Cursor og Hermes, og hooks som henter inn Duplex ved hvert steg og kontrollerer sensitive verktøyhandlinger | Automatisk innfanging av økter fra kodeagenter |
| Din sky, eller selvhostet | Vareon cloud, din sky eller ingen sky: privat sky, din egen konto, selvhostet eller fysisk isolert | Lokal agentintegrasjon; mulighetene for utrulling varierer |
| Ingen sky: fysisk isolert | Bygget for utrullinger der ingenting får gå ut, med lokale modeller, lokale avhengigheter og din egen identitetsleverandør | Avhenger av valgt utrulling og modelltjenester |
| Kostnad, hastighet og egnethet | ||
| Hvordan den senker modellkostnaden | Duplex svarer selv på kjent arbeid, uten gjentatte kall til en ledende modell | Bedre ferdigheter gir færre gjentatte feil, men modellen kjører fortsatt |
| Hvordan den senker latensen | Beslutninger den er sikker på, kommer raskt tilbake; usikkert arbeid går fortsatt til den ledende modellen din | Ferdigheter forkorter gjentatt utforsking |
| Overlever en modelloppgradering | JaLæring, kontekst, oppgaver og regler blir værende utenfor enhver enkeltmodell | JaFerdigheter overlever et bytte av kodeagent eller modell |
| 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 vil at kodeagenter skal dele økter og gjenbruke lærdommer automatisk |
De andre sammenligningene.
- Duplex og LettaAgenter med tilstand, minne og ferdigheter
- Duplex og CopilotKit CLiFVirkelige arbeidsflyter, gjort om til ferdigheter
- Duplex og minneplattformerMem0, Zep, AgentCore Memory, Supermemory
- Duplex og finjusteringFinjustering og finjustering med forsterkningslæring
- Duplex og KI-gatewayerPortkey, LiteLLM og lignende
- 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.