Duplex i Bramki AI,
obok siebie.

Portkey, LiteLLM i podobne bramki kierują ruchem, stosują bariery ochronne i zarządzają dostawcami. Duplex uczy się, które decyzje działają, i działa na ich podstawie w ramach twoich zasad, na każdym kroku pracy.

Porównanie aktualne na dzień 16 października 2026.

Zobacz wszystkie możliwości →Pełne porównanie

Wszystkie możliwości: Duplex i Bramki AI.

Co robi każde z nich, grupa po grupie, od tego, czym jest, po to, ile kosztuje.

Wbudowane: Wbudowane w sam rdzeń działania produktu.
Zewnętrzne: Dostarczasz to albo składasz osobno.
Niewbudowane: Dokumentacja produktu nie wymienia tego jako wbudowanej funkcji. Własne rozwiązanie wciąż może być wykonalne.

Możliwość	Duplex	Bramki AIPortkey, LiteLLM i podobne
Czym jest każde z nich
Czym jest	Inteligencja w działaniu obok twojej AI: uczy się i działa dla twoich agentów i asystentów, w ramach twoich zasad	Kierowanie do modeli, niezawodność, bariery ochronne i obserwowalność
Co przenosi dalej	Kontekst, decyzje, wyniki, zasady, zadania, umiejętności i to, czego się nauczył	Konfiguracja, logi, zasady kierowania i cache
Co poprawia się z doświadczeniem	Jego kolejne decyzje: pewność, kierowanie, rekomendacje, użycie narzędzi i wiedza wielokrotnego użytku	Kierowanie zapytań i niezawodność, a nie to, czego agent się nauczył
Wiedza o tym, co się stało, i uczenie się z tego	WbudowaneWie, co się stało, i uczy się, co zmienić dalej	Kontrola operacyjna bez uczenia ciągłego
Uczenie się
Uczenie ciągłe bez ponownego trenowania	WbudowaneUczy się dalej, poza wagami twojego modelu	Niewbudowane
Dostosowanie tura po turze	WbudowaneKażdy nowy wynik może od razu zmienić następną decyzję	Kierowanie zmienia się od razu, ale nie na podstawie wyuczonych wyników
Uczenie się z korekt	WbudowaneKorekta zmienia to, co Duplex zrobi dalej	Zwykle logowane; uczenie się z nich jest zewnętrzne
Uczenie się z wyników	WbudowaneSukces i porażka od razu wracają do tego, czego się uczy	Wyniki widać w telemetrii; uczenie się z nich jest zewnętrzne
Uczenie się z nagród	WbudowaneNagroda wzmacnia to, co zadziałało, i poprawia to, co nie zadziałało	Niewbudowane
Zasługa za kroki prowadzące do wyniku	WbudowaneUstala, które wcześniejsze działania doprowadziły do późniejszego wyniku	Niewbudowane
Jak działania posuwają pracę	WbudowaneUczy się, jak każde działanie przenosi pracę z jednego stanu do następnego	Niewbudowane
Przewidywanie, co da działanie	WbudowaneNa podstawie tego, co obserwuje, przewiduje, co da działanie, sprawdza alternatywy i planuje	Niewbudowane
Lepszy wybór działań	WbudowaneWyniki poprawiają to, które działanie wybierze następnym razem	Zasady kierowania są konfigurowane, a nie wyuczone z wyników
Umiejętności wielokrotnego użytku	WbudowaneDoświadczenie staje się umiejętnościami, które są testowane przed użyciem i można je wstrzymać, przywrócić albo wycofać	Niewbudowane
Testowanie umiejętności i zarządzanie nimi	Umiejętność jest testowana, zanim się na niej polega, i można ją wstrzymać, przywrócić, wycofać albo usunąć na dobre	Wersje konfiguracji, a nie cykl życia wyuczonych umiejętności
Uogólnianie na pokrewne przypadki	Przenosi to, czego się nauczył, na pokrewne przypadki i nowe sformułowania oraz do umiejętności, których może używać ponownie	Semantyczne cache dopasowują podobne zapytania, ale nie uczą się, jak działać
Decydowanie i działanie
Wiedza, jak bardzo jest pewny	WbudowanePrzed każdą decyzją wie, jak dobrze zna przypadek i jak bardzo jest pewny	Stan dostawców, kierowanie i punktacje barier ochronnych, a nie pewność co do zadania
Odpowiedź, przekazanie albo odmowa	WbudowaneDuplex odpowiada sam, wywołuje twój model, używa narzędzia albo odmawia, w ramach twoich zasad	Kierowanie, ponawianie, blokowanie albo przełączanie awaryjne, bez uczenia się z wyników
Samodzielna obsługa znanej pracy	WbudowaneSam podejmuje znane decyzje, bez kolejnego wywołania czołowego modelu	Cache może pominąć wywołanie modelu, ale cache nie uczy się z wyników
Przekazywanie tego, co nowe albo niepewne	Nowa, niepewna albo wrażliwa praca trafia do właściwego modelu, narzędzia albo osoby	Mocne kierowanie i przełączanie awaryjne między dostawcami; pewność co do zadania pozostaje zewnętrzna
Planowanie, symulacja i rekomendacje	WbudowanePrzewiduje, co stanie się dalej, sprawdza alternatywy, buduje plany i rekomenduje działania	Niewbudowane
Wielu agentów, pracujących razem	Wysyła pracę do właściwego agenta, dzieli ją w ramach twoich zasad, trzyma każdego agenta w jego zakresie i łączy wyniki	Niektóre kierują do agentów i narzędzi MCP, ale nie uczą się, która współpraca zadziałała
Uczenie się, które narzędzia działają	Uczy się, które narzędzia działają, kiedy ich używać i do czego prowadzi każde z nich	Udostępniają narzędzia i kierują do nich, ale na ogół nie uczą się z ich wyników
Działania narzędzi w ramach twoich zasad	Narzędzia uruchamiają się tylko zgodnie z twoimi zasadami i uprawnieniami	Mocne kierowanie i bariery ochronne; kontrola działań agentów zależy od integracji
Strumieniowanie	Strumieniuje wyjście modeli i narzędzi, a każdy krok nadal pozostaje w ramach twoich zasad	WbudowaneMocne strumieniowanie
Praca, która toczy się dalej
Uczenie się z każdego kroku, automatycznie	Każdy krok, przez MCP + hooks albo wtyczki, zasila jedną wspólną pętlę uczenia się	Zapytania, odpowiedzi, koszty i opóźnienia są logowane
Kontekst między sesjami	WbudowanePraca, decyzje, zadania i kontekst, który ma znaczenie, przechodzą z sesji na sesję	ZewnętrzneNa ogół
Długotrwała praca	WbudowaneDługotrwała praca pozostaje otwarta między sesjami i agentami, z bezpiecznymi punktami, do których można wrócić, dopóki nie zostanie ukończona albo zapomniana	Niewbudowane
Między modelami	WbudowaneTo, czego się uczy, i twój kontekst pozostają poza modelem i podążają za pracą między dostawcami	Mocne w kierowaniu, ale nic wyuczonego nie przechodzi dalej
Między aplikacjami i agentami	Ta sama praca trwa dalej w Claude, Codex, Cursor, Hermes i twoich własnych agentach	Zapytania mogą korzystać z jednej bramki, ale to, co wie każda aplikacja, pozostaje zewnętrzne
Przekazanie pracy innemu agentowi	Zadanie i jego kontekst przechodzą do innego agenta, na którego pozwalasz, gotowe do dalszej pracy	Kierowanie do agentów i MCP może być dostępne; to, co znaczy zadanie, pozostaje zewnętrzne
Utrzymywanie zwięzłego kontekstu	Kontekst pozostaje kompaktowy, skupiony na zasadach, zadaniach i decyzjach, które mają znaczenie	Przycinanie promptów albo buforowanie, a nie trwałe podsumowanie tego, co ważne
Uczenie się z obrazów, dźwięku, wideo i plików PDF	Uczy się z obrazów, dźwięku, wideo i plików PDF, tak jak z tekstu	Głównie przekazuje obsługiwane media dalej do dostawców
Między mediami	Pytanie zadane słowami może korzystać z tego, czego nauczył się z obrazów, dźwięku i wideo, a media mogą wpływać na późniejsze decyzje	Niewbudowane
Ludzie, zespoły i udostępnianie
Dla każdej osoby	WbudowaneKażda osoba dostaje własny prywatny kontekst, preferencje i uczenie się	Klucze i budżety dla każdego użytkownika; zachowanie osobiste jest zewnętrzne
Dla każdego zespołu	WbudowaneZespoły dzielą się zatwierdzoną wiedzą, a prywatna praca pozostaje prywatna	Konfiguracja i budżety dla każdego zespołu
W całej organizacji	WbudowaneTo, co działa, może przejść od jednej osoby do zespołu i organizacji, zgodnie z twoimi zasadami	Kierowanie i bariery ochronne w całej organizacji, bez uczenia się z wyników
Udostępnianie między ludźmi, pod kontrolą	Ty wybierasz, co jest udostępniane i komu, i możesz to wycofać; wszystko, co udostępnione, pokazuje, od kogo pochodzi	Kontrola według kluczy, zespołów i ról
Ochrona udostępnianych treści	To, co ktoś udostępnia, trafia jako informacja, nigdy jako instrukcja, więc nie może sterować agentem innej osoby	Bariery ochronne mogą sprawdzać udostępniane dane wejściowe, ale zaufanie do tego, co znaczą, pozostaje zewnętrzne
Kontrola i zaufanie
Zasady	Twoje zasady są częścią tego, jak działa Duplex: zezwalają na rzeczywiste działania, odrzucają je albo ograniczają	Mocne bariery ochronne na wejściu i wyjściu oraz zasady kierowania
Zasady stosowane przed każdym działaniem	WbudowaneHooki sprawdzają każde działanie pod kątem twoich zasad, zanim zostanie wykonane	Mocne dla zapytań i odpowiedzi, które przechodzą przez bramkę
Ludzie w pętli	Człowiek potwierdza wybrane przez ciebie działania, a to, czego uczy się Duplex, można przejrzeć i cofnąć	Procesy zatwierdzania zależą od bramki
Historia, którą możesz sprawdzić	Historia każdej decyzji, skąd się wzięła i co z niej wynikło, której nie da się po cichu zmienić	Rozbudowane logi zapytań, odpowiedzi, kosztów i polityk
Protokoły, które możesz zweryfikować	Decyzje, umiejętności i usunięcia mogą mieć protokoły, które możesz zweryfikować	Logi i wyniki barier ochronnych, a nie protokoły tego, czego się nauczono
Dokładne cofanie tego, co wyuczone	WbudowaneJedną wyuczoną zmianę można dokładnie cofnąć, bez ponownego trenowania czegokolwiek	Konfigurację i wpisy w cache można usunąć; nie ma nic wyuczonego do cofnięcia
Zapominanie, które sięga wszystkiego, co na tym zbudowano	Usunięcie czegoś usuwa też to, co z tego wynikło: kontekst, wszystko, co z tego udostępniono, i powiązaną naukę	Logi i cache podlegają własnym zasadom przechowywania
Oddzielenie klientów	Każdy użytkownik, zespół, organizacja i klient są od siebie oddzieleni, w każdej integracji i we wszystkim, co udostępnia	Dojrzała izolacja według klucza, zespołu, budżetu i roli
Skąd pochodzi wszystko, co wyuczone	Przy wszystkim, czego się nauczył, widzisz źródło, zakres i to, na ile można temu ufać	Śledzenie pochodzenia zapytań i dostawców
Gdzie działa i z czym się łączy
Dowolny dostawca modeli	Jedna inteligencja dla OpenAI, Anthropic, Google, AWS i zgodnych modeli	WbudowaneAbstrakcja dostawców to to, co ta kategoria robi najlepiej
MCP	WbudowanePrzez MCP + hooks Duplex dołącza do każdego kroku twoich agentów	Coraz częściej wbudowane
Hooki i wtyczki	WbudowaneWtyczki dla Claude, Codex, Cursor i Hermes oraz hooki, które włączają Duplex na każdym kroku i sprawdzają wrażliwe działania narzędzi	Integracja przez SDK i proxy, a nie hooki, które uczą się z sesji agentów
Twoja chmura albo własna infrastruktura	Vareon cloud, twoja chmura albo bez chmury: chmura prywatna, twoje własne konto, własna infrastruktura albo izolacja od sieci	Opcje hostowane i na własnej infrastrukturze zależą od bramki
Bez chmury: izolacja od sieci	Zbudowany dla wdrożeń, z których nic nie może wyjść, z lokalnymi modelami, lokalnymi zależnościami i twoim własnym dostawcą tożsamości	Dostępne z bramkami na własnej infrastrukturze i lokalnymi dostawcami
Koszt, szybkość i dopasowanie
Jak obniża koszt modelu	Duplex sam odpowiada na znaną pracę, bez powtarzania wywołań czołowego modelu	Buforowanie, tańsze modele, przetwarzanie wsadowe i wybór dostawcy
Jak obniża opóźnienie	Decyzje, których jest pewien, wracają szybko; niepewna praca nadal trafia do twojego czołowego modelu	Buforowanie, równoważenie obciążenia i wybór dostawcy
Przetrwa aktualizację modelu	TakUczenie się, kontekst, zadania i zasady pozostają poza jakimkolwiek pojedynczym modelem	Konfiguracja kierowania przetrwa, ale żadne wyuczone zachowanie nie zostaje zachowane
Potrzeba dostrajania	NieDostrajanie staje się opcjonalnym krokiem dalej	Nie
Najlepsze dla	Organizacje, które potrzebują, by ich agenci AI uczyli się, działali w ramach zasad, przenosili pracę dalej i doskonalili się między modelami, jako jeden system	Zespoły, które potrzebują głównie abstrakcji dostawców, niezawodności, barier ochronnych i kontroli kosztów

Pozostałe porównania.

Zobacz Duplex na własnej pracy.

Porównaj go tam, gdzie to się liczy: pilotaż uruchamia Duplex na twojej własnej pracy, ze wskaźnikami uzgodnionymi przed startem.

Rozpocznij pilotaż →Poznaj Duplex

Duplex i Bramki AI,obok siebie.

Wszystkie możliwości: Duplex i Bramki AI.

Pozostałe porównania.

Zobacz Duplex na własnej pracy.

Duplex i Bramki AI,
obok siebie.