Duplex i CopilotKit CLiF,
obok siebie.

CopilotKit CLiF zamienia prawdziwe procesy użytkowników w zweryfikowane umiejętności, ewaluacje i dane treningowe. Duplex uczy się z każdego wyniku w trakcie pracy i działa na podstawie tego, czego się nauczył, w ramach twoich zasad.

Porównanie aktualne na dzień 16 października 2026.

Zobacz wszystkie możliwości →Pełne porównanie

Wszystkie możliwości: Duplex i CopilotKit CLiF.

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	CopilotKit CLiF
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	Pipeline full-stack, który zamienia trajektorie w umiejętności, ewaluacje i dane treningowe
Co przenosi dalej	Kontekst, decyzje, wyniki, zasady, zadania, umiejętności i to, czego się nauczył	Wątki, trajektorie, wnioski, umiejętności i ewaluacje
Co poprawia się z doświadczeniem	Jego kolejne decyzje: pewność, kierowanie, rekomendacje, użycie narzędzi i wiedza wielokrotnego użytku	Instrukcje agenta, dzięki zweryfikowanym umiejętnościom wziętym z prawdziwych procesów
Wiedza o tym, co się stało, i uczenie się z tego	WbudowaneWie, co się stało, i uczy się, co zmienić dalej	Uczenie się powstaje z przechowywanych trajektorii
Uczenie się
Uczenie ciągłe bez ponownego trenowania	WbudowaneUczy się dalej, poza wagami twojego modelu	WbudowaneUczenie się umiejętności; dane do dostrajania są opcjonalne
Dostosowanie tura po turze	WbudowaneKażdy nowy wynik może od razu zmienić następną decyzję	Analizę uruchamia się ręcznie albo według harmonogramu
Uczenie się z korekt	WbudowaneKorekta zmienia to, co Duplex zrobi dalej	Zmiany od użytkowników i działania w aplikacji zasilają jego uczenie się
Uczenie się z wyników	WbudowaneSukces i porażka od razu wracają do tego, czego się uczy	Wyniki z całego stacku stają się wnioskami, umiejętnościami, ewaluacjami i danymi treningowymi
Uczenie się z nagród	WbudowaneNagroda wzmacnia to, co zadziałało, i poprawia to, co nie zadziałało	Może tworzyć dane do dostrajania z ocenionych trajektorii
Zasługa za kroki prowadzące do wyniku	WbudowaneUstala, które wcześniejsze działania doprowadziły do późniejszego wyniku	Analiza trajektorii może ujawnić przydatne wzorce w procesach
Jak działania posuwają pracę	WbudowaneUczy się, jak każde działanie przenosi pracę z jednego stanu do następnego	Może zamieniać procesy w umiejętności
Przewidywanie, co da działanie	WbudowaneNa podstawie tego, co obserwuje, przewiduje, co da działanie, sprawdza alternatywy i planuje	ZewnętrznePozostawione frameworkowi agentów
Lepszy wybór działań	WbudowaneWyniki poprawiają to, które działanie wybierze następnym razem	Zweryfikowane umiejętności poprawiają kolejne instrukcje agenta
Umiejętności wielokrotnego użytku	WbudowaneDoświadczenie staje się umiejętnościami, które są testowane przed użyciem i można je wstrzymać, przywrócić albo wycofać	WbudowaneTrajektorie stają się zweryfikowanymi umiejętnościami, popartymi dowodami
Testowanie umiejętności i zarządzanie nimi	Umiejętność jest testowana, zanim się na niej polega, i można ją wstrzymać, przywrócić, wycofać albo usunąć na dobre	Publikowane po przeglądzie przez człowieka, dostarczane w przypiętej wersji
Uogólnianie na pokrewne przypadki	Przenosi to, czego się nauczył, na pokrewne przypadki i nowe sformułowania oraz do umiejętności, których może używać ponownie	Umiejętności wychwytują wzorce z wielu produkcyjnych trajektorii
Decydowanie i działanie
Wiedza, jak bardzo jest pewny	WbudowanePrzed każdą decyzją wie, jak dobrze zna przypadek i jak bardzo jest pewny	Oparte na ewaluacji, a nie na bieżącym pomiarze pewności
Odpowiedź, przekazanie albo odmowa	WbudowaneDuplex odpowiada sam, wywołuje twój model, używa narzędzia albo odmawia, w ramach twoich zasad	ZewnętrzneO tym, jak działać, decyduje agent hostujący
Samodzielna obsługa znanej pracy	WbudowaneSam podejmuje znane decyzje, bez kolejnego wywołania czołowego modelu	Model nadal czyta wyuczoną umiejętność
Przekazywanie tego, co nowe albo niepewne	Nowa, niepewna albo wrażliwa praca trafia do właściwego modelu, narzędzia albo osoby	ZewnętrzneZadanie agenta hostującego
Planowanie, symulacja i rekomendacje	WbudowanePrzewiduje, co stanie się dalej, sprawdza alternatywy, buduje plany i rekomenduje działania	ZewnętrzneZadanie agenta hostującego
Wielu agentów, pracujących razem	Wysyła pracę do właściwego agenta, dzieli ją w ramach twoich zasad, trzyma każdego agenta w jego zakresie i łączy wyniki	Działa w obsługiwanych frameworkach agentów
Uczenie się, które narzędzia działają	Uczy się, które narzędzia działają, kiedy ich używać i do czego prowadzi każde z nich	Trajektorie full-stack rejestrują działania narzędzi i użytkowników na potrzeby nowych umiejętności
Działania narzędzi w ramach twoich zasad	Narzędzia uruchamiają się tylko zgodnie z twoimi zasadami i uprawnieniami	Kontrolowane przez hostujący framework agentów
Strumieniowanie	Strumieniuje wyjście modeli i narzędzi, a każdy krok nadal pozostaje w ramach twoich zasad	Dostępne przez obsługiwane frameworki agentów
Praca, która toczy się dalej
Uczenie się z każdego kroku, automatycznie	Każdy krok, przez MCP + hooks albo wtyczki, zasila jedną wspólną pętlę uczenia się	AG-UI rejestruje działania agentów i użytkowników jako trajektorie full-stack
Kontekst między sesjami	WbudowanePraca, decyzje, zadania i kontekst, który ma znaczenie, przechodzą z sesji na sesję	Trwałe wątki zachowują interakcje w aplikacji
Długotrwała praca	WbudowaneDługotrwała praca pozostaje otwarta między sesjami i agentami, z bezpiecznymi punktami, do których można wrócić, dopóki nie zostanie ukończona albo zapomniana	Trwałe wątki zachowują historię interakcji
Między modelami	WbudowaneTo, czego się uczy, i twój kontekst pozostają poza modelem i podążają za pracą między dostawcami	Mocne: umiejętności można dostarczać do obsługiwanych stacków agentów
Między aplikacjami i agentami	Ta sama praca trwa dalej w Claude, Codex, Cursor, Hermes i twoich własnych agentach	Umiejętności można dostarczać przez obsługiwane adaptery frameworków
Przekazanie pracy innemu agentowi	Zadanie i jego kontekst przechodzą do innego agenta, na którego pozwalasz, gotowe do dalszej pracy	Wspólne trajektorie i opublikowane umiejętności utrzymują spójne zachowanie
Utrzymywanie zwięzłego kontekstu	Kontekst pozostaje kompaktowy, skupiony na zasadach, zadaniach i decyzjach, które mają znaczenie	Trajektorie są destylowane we wnioski i umiejętności
Uczenie się z obrazów, dźwięku, wideo i plików PDF	Uczy się z obrazów, dźwięku, wideo i plików PDF, tak jak z tekstu	Zależy od zarejestrowanych zdarzeń aplikacji i stacku agentów
Między mediami	Pytanie zadane słowami może korzystać z tego, czego nauczył się z obrazów, dźwięku i wideo, a media mogą wpływać na późniejsze decyzje	Poza głównym zakresem CLiF
Ludzie, zespoły i udostępnianie
Dla każdej osoby	WbudowaneKażda osoba dostaje własny prywatny kontekst, preferencje i uczenie się	Możliwe przez wątki aplikacji i kontenery uczenia się
Dla każdego zespołu	WbudowaneZespoły dzielą się zatwierdzoną wiedzą, a prywatna praca pozostaje prywatna	Opublikowane umiejętności rozpowszechniają to, czego nauczył się zespół
W całej organizacji	WbudowaneTo, co działa, może przejść od jednej osoby do zespołu i organizacji, zgodnie z twoimi zasadami	Zweryfikowane umiejętności można rozpowszechniać wśród obsługiwanych agentów
Udostępnianie między ludźmi, pod kontrolą	Ty wybierasz, co jest udostępniane i komu, i możesz to wycofać; wszystko, co udostępnione, pokazuje, od kogo pochodzi	Uprawnienia do projektów i wdrożeń
Ochrona udostępnianych treści	To, co ktoś udostępnia, trafia jako informacja, nigdy jako instrukcja, więc nie może sterować agentem innej osoby	Zasady dewelopera i ograniczenia narzędzi mają pierwszeństwo przed umiejętnościami
Kontrola i zaufanie
Zasady	Twoje zasady są częścią tego, jak działa Duplex: zezwalają na rzeczywiste działania, odrzucają je albo ograniczają	Wyuczone umiejętności nie mogą uchylić zasad bezpieczeństwa dewelopera ani ograniczeń narzędzi
Zasady stosowane przed każdym działaniem	WbudowaneHooki sprawdzają każde działanie pod kątem twoich zasad, zanim zostanie wykonane	Pozostaje po stronie aplikacji hostującej i frameworka agentów
Ludzie w pętli	Człowiek potwierdza wybrane przez ciebie działania, a to, czego uczy się Duplex, można przejrzeć i cofnąć	Dokładny przegląd przed publikacją wyuczonych umiejętności
Historia, którą możesz sprawdzić	Historia każdej decyzji, skąd się wzięła i co z niej wynikło, której nie da się po cichu zmienić	Wnioski poparte dowodami i trajektorie, z których pochodzą
Protokoły, które możesz zweryfikować	Decyzje, umiejętności i usunięcia mogą mieć protokoły, które możesz zweryfikować	Odnośniki do dowodów i dokładne rewizje umiejętności
Dokładne cofanie tego, co wyuczone	WbudowaneJedną wyuczoną zmianę można dokładnie cofnąć, bez ponownego trenowania czegokolwiek	Opublikowane umiejętności można poprawić albo wycofać
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	Oznacza usunięcie dotkniętych wniosków, umiejętności i zasobów pochodnych
Oddzielenie klientów	Każdy użytkownik, zespół, organizacja i klient są od siebie oddzieleni, w każdej integracji i we wszystkim, co udostępnia	Izolacja dla każdego projektu i wdrożenia
Skąd pochodzi wszystko, co wyuczone	Przy wszystkim, czego się nauczył, widzisz źródło, zakres i to, na ile można temu ufać	Wnioski i umiejętności pozostają powiązane z trajektoriami, z których pochodzą
Gdzie działa i z czym się łączy
Dowolny dostawca modeli	Jedna inteligencja dla OpenAI, Anthropic, Google, AWS i zgodnych modeli	Działa z obsługiwanymi frameworkami agentów i modelami
MCP	WbudowanePrzez MCP + hooks Duplex dołącza do każdego kroku twoich agentów	Umiejętności mogą trafiać do agentów i serwerów MCP przez integracje
Hooki i wtyczki	WbudowaneWtyczki dla Claude, Codex, Cursor i Hermes oraz hooki, które włączają Duplex na każdym kroku i sprawdzają wrażliwe działania narzędzi	AG-UI i adaptery frameworków
Twoja chmura albo własna infrastruktura	Vareon cloud, twoja chmura albo bez chmury: chmura prywatna, twoje własne konto, własna infrastruktura albo izolacja od sieci	Inteligencja w chmurze i na własnej infrastrukturze
Bez chmury: izolacja od sieci	Zbudowany dla wdrożeń, z których nic nie może wyjść, z lokalnymi modelami, lokalnymi zależnościami i twoim własnym dostawcą tożsamości	Możliwe ze stackiem na własnej infrastrukturze i lokalnymi zależnościami
Koszt, szybkość i dopasowanie
Jak obniża koszt modelu	Duplex sam odpowiada na znaną pracę, bez powtarzania wywołań czołowego modelu	Lepsze umiejętności ograniczają porażki i poprawki, ale model nadal działa
Jak obniża opóźnienie	Decyzje, których jest pewien, wracają szybko; niepewna praca nadal trafia do twojego czołowego modelu	Umiejętności sprawiają, że wykonanie jest bardziej bezpośrednie
Przetrwa aktualizację modelu	TakUczenie się, kontekst, zadania i zasady pozostają poza jakimkolwiek pojedynczym modelem	TakUmiejętności i trajektorie pozostają poza wagami modelu
Potrzeba dostrajania	NieDostrajanie staje się opcjonalnym krokiem dalej	NieNie dla umiejętności; CLiF może też tworzyć dane do dostrajania
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 produktowe, które zamieniają prawdziwe procesy użytkowników w zweryfikowane umiejętności, ewaluacje i materiały treningowe

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 CopilotKit CLiF,obok siebie.

Wszystkie możliwości: Duplex i CopilotKit CLiF.

Pozostałe porównania.

Zobacz Duplex na własnej pracy.

Duplex i CopilotKit CLiF,
obok siebie.