Duplex og finjustering,
side om side.
Finjustering og finjustering med forsterkningslæring endrer vektene i en modell, én treningskjøring om gangen. Duplex lærer under kjøring, utenfor vektene: den overlever hver modelloppgradering, og enhver endring den har lært, kan angres nøyaktig.
Sammenligningen gjelder per 16. oktober 2026.
Alle evner: Duplex og finjustering.
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 | Finjustering og RFT |
|---|---|---|
| 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 | Å tilpasse en modell ved å trene den |
| Hva som føres videre | Kontekst, beslutninger, utfall, regler, oppgaver, ferdigheter og det den har lært | Et nytt sett med modellvekter |
| Hva som blir bedre med erfaring | De neste beslutningene: hvor sikker den er, ruting, anbefalinger, verktøybruk og gjenbrukbar kunnskap | Svarene fra den underliggende modellen |
| Å vite hva som skjedde, og lære av det | InnebygdDen vet hva som skjedde, og lærer hva den skal endre neste gang | Læring uten varig operativt minne |
| Læring | ||
| Kontinuerlig læring uten omtrening | InnebygdDen fortsetter å lære, utenfor vektene i modellen din | NeiTrening er måten den lærer på |
| Tilpasning tur for tur | InnebygdHvert nytt resultat kan endre neste beslutning med en gang | Venter til en treningsjobb er ferdig og den nye modellen er satt i drift |
| Læring av rettelser | InnebygdEn rettelse endrer det Duplex gjør videre | Rettelser må inn i et treningsdatasett eller en belønningspipeline |
| Læring av utfall | InnebygdSuksess og feil går rett tilbake inn i det den lærer | InnebygdNår utfall kan gjøres om til belønninger |
| Læring av belønninger | InnebygdEn belønning forsterker det som virket, og retter opp det som ikke gjorde det | InnebygdBelønninger optimaliserer modellens vekter |
| Æren for stegene bak et resultat | InnebygdDen finner ut hvilke tidligere handlinger som førte til et senere resultat | Kan lære sammenhenger fra treningseksempler, men kan ikke spore et resultat i drift tilbake til stegene bak det |
| Hvordan handlinger fører arbeidet videre | InnebygdDen lærer hvordan hver handling fører arbeidet fra én tilstand til den neste | Kan ta opp i seg disse mønstrene under trening |
| Å forutsi hva en handling vil gjøre | InnebygdUt fra det den observerer, forutsier den hva en handling vil gjøre, prøver alternativer og planlegger | Implisitt i den trente modellen, der du ikke kan redigere det |
| Bedre valg av handling | InnebygdUtfall forbedrer hvilken handling den velger neste gang | InnebygdVed å optimalisere modellen |
| Gjenbrukbare ferdigheter | InnebygdErfaring blir ferdigheter som testes før bruk, og som kan settes på pause, tas i bruk igjen eller trekkes tilbake | Kunnskapen tas opp i vektene, den pakkes ikke som flyttbare ferdigheter |
| 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 | Evaluering skjer rundt trening og utrulling |
| Generalisering til beslektede saker | Den tar det den har lært med til beslektede saker og nye formuleringer, og inn i ferdigheter den kan gjenbruke | Generaliserer via de trente vektene |
| Beslutning og handling | ||
| Å vite hvor sikker den er | InnebygdFør hver beslutning vet den hvor kjent saken er og hvor sikker den er | Hvor sikker modellen er, må måles separat |
| Svare, overlevere eller avvise | InnebygdDuplex svarer selv, kaller modellen din, bruker et verktøy eller avviser, innenfor reglene dine | Den trente modellen kjører fortsatt på hver forespørsel |
| Å svare selv på kjent arbeid | InnebygdDen tar kjente beslutninger selv, uten enda et kall til en ledende modell | Den tilpassede modellen kjører fortsatt |
| Å overlevere det som er nytt eller usikkert | Nytt, usikkert eller sensitivt arbeid går til riktig modell, verktøy eller person | EksternApplikasjonens oppgave |
| Planlegging, simulering og anbefalinger | InnebygdDen forutsier hva som skjer videre, prøver alternativer, legger planer og anbefaler handlinger | Modellen kan planlegge bedre, men arbeidets tilstand forblir ekstern |
| 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 | Ikke innebygd |
| Å lære hvilke verktøy som virker | Den lærer hvilke verktøy som virker, når de skal brukes og hva hvert av dem fører til | Verktøyatferden kan bli bedre gjennom trening |
| Verktøyhandlinger innenfor reglene dine | Verktøy kjører bare gjennom reglene og tillatelsene dine | Ekstern |
| Strømming | Den strømmer utdata fra modeller og verktøy, med hvert steg fortsatt innenfor reglene dine | Avhenger av modelltilbyderen |
| Arbeid som fortsetter | ||
| Læring av hvert steg, automatisk | Hvert steg, via MCP + hooks eller pluginene, mater én felles læringssløyfe | Logger eller datasett må leveres til treningen |
| Kontekst på tvers av økter | InnebygdArbeid, beslutninger, oppgaver og konteksten som betyr noe, fortsetter på tvers av økter | Ikke innebygd |
| 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 | Svak: en ny grunnmodell krever vanligvis omtrening eller ny validering |
| På tvers av apper og agenter | Det samme arbeidet fortsetter på tvers av Claude, Codex, Cursor, Hermes og dine egne agenter | Ikke innebygd |
| Å overlevere arbeid til en annen agent | En oppgave og konteksten går over til en annen agent du tillater, klar til å fortsette | Ikke innebygd |
| Å holde konteksten kompakt | Konteksten holdes kompakt, med vekt på reglene, oppgavene og beslutningene som betyr noe | Ikke innebygd |
| Læring fra bilder, lyd, video og PDF-er | Den lærer av bilder, lyd, video og PDF-er, slik den gjør av tekst | Støttet når modellen og treningstjenesten godtar mediet |
| 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 | Kodet inn i vektene når treningen støtter det |
| Personer, team og deling | ||
| For hver person | InnebygdHver person får sin egen private kontekst, egne preferanser og egen læring | Krever vanligvis en separat trent eller tilpasset modell |
| For hvert team | InnebygdTeam deler godkjent læring, og privat arbeid forblir privat | Krever vanligvis delte treningsdata og en delt modell |
| På tvers av organisasjonen | InnebygdDet som virker, kan flyttes fra én person til teamet og organisasjonen, under reglene dine | En tilpasset modell kan kode inn felles atferd for organisasjonen |
| 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 datasett og modeller |
| Beskyttelse av delt innhold | Det noen deler, kommer fram som informasjon, aldri som instrukser, så det kan ikke styre en annen persons agent | Treningsdata trenger egne kontroller før trening |
| Kontroll og tillit | ||
| Reglene | Reglene dine er en del av hvordan Duplex fungerer: de tillater, avviser eller begrenser reelle handlinger | Atferden formes av trening, ikke av regler i sanntid |
| Regler brukt før hver handling | InnebygdHookene kontrollerer hver handling mot reglene dine før den kjøres | Ekstern |
| Mennesker i sløyfen | En person bekrefter handlingene du velger, og det Duplex lærer, kan gjennomgås og angres | Gjennomgang av treningen, evaluering og godkjenning før utrulling |
| 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 | Treningsjobber, datasett, belønningsmål og modellversjoner |
| Kvitteringer du kan verifisere | Beslutninger, ferdigheter og slettinger kan følges av kvitteringer du kan verifisere | Modellevaluering og treningsrapporter |
| Å angre det som ble lært, nøyaktig | InnebygdÉn lært endring kan angres nøyaktig, uten å trene om noe | Rull tilbake en hel modellversjon, eller tren om uten eksemplet |
| 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 | Krever maskinell avlæring eller omtrening |
| Å holde kunder atskilt | Hver bruker, hvert team, hver organisasjon og hver kunde holdes atskilt, i hver integrasjon og i alt den deler | IAM i skyen og grenser for modelltilgang |
| 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 datasett og treningsmetadata |
| Hvor det kjører og kobles til | ||
| Hvilken som helst modelltilbyder | Én intelligens på tvers av OpenAI, Anthropic, Google, AWS og kompatible modeller | Vanligvis knyttet til den tilpassede modellen og treningstilbyderen |
| MCP | InnebygdVia MCP + hooks deltar Duplex i hvert steg agentene dine tar | Ikke innebygd |
| Hooks og pluginer | InnebygdPluginer for Claude, Codex, Cursor og Hermes, og hooks som henter inn Duplex ved hvert steg og kontrollerer sensitive verktøyhandlinger | Datainnsamling må bygges separat |
| Din sky, eller selvhostet | Vareon cloud, din sky eller ingen sky: privat sky, din egen konto, selvhostet eller fysisk isolert | Trening i skyen og hostet inferens |
| Ingen sky: fysisk isolert | Bygget for utrullinger der ingenting får gå ut, med lokale modeller, lokale avhengigheter og din egen identitetsleverandør | Begrenset til tjenester som støtter frakoblet trening og inferens |
| Kostnad, hastighet og egnethet | ||
| Hvordan den senker modellkostnaden | Duplex svarer selv på kjent arbeid, uten gjentatte kall til en ledende modell | En mindre, tilpasset modell kan gi kvaliteten du trenger |
| Hvordan den senker latensen | Beslutninger den er sikker på, kommer raskt tilbake; usikkert arbeid går fortsatt til den ledende modellen din | Avhenger av den tilpassede modellen |
| Overlever en modelloppgradering | JaLæring, kontekst, oppgaver og regler blir værende utenfor enhver enkeltmodell | Tilpasningen hører til ett modellsjekkpunkt, så den blir ikke automatisk med videre |
| Finjustering nødvendig | NeiFinjustering blir et valgfritt steg opp | Ja |
| 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 | Stabile oppgaver med høyt volum der selve modellen må spesialiseres |
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 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.