Duplex i Deeplake Hivemind,
obok siebie.

Deeplake Hivemind daje agentom programistycznym wspólną pamięć i zamienia ich sesje w umiejętności. Duplex uczy się z każdego wyniku, we wszystkich twoich asystentach i własnych agentach, i działa na tej podstawie w ramach twoich zasad.

Porównanie aktualne na dzień 16 października 2026.

Zobacz wszystkie możliwości →Pełne porównanie

Wszystkie możliwości: Duplex i Deeplake Hivemind.

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	Deeplake Hivemind
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	Wspólna pamięć agentów, która automatycznie zamienia ślady wykonania w umiejętności
Co przenosi dalej	Kontekst, decyzje, wyniki, zasady, zadania, umiejętności i to, czego się nauczył	Sesje, wspomnienia i umiejętności w zakresie obszaru roboczego
Co poprawia się z doświadczeniem	Jego kolejne decyzje: pewność, kierowanie, rekomendacje, użycie narzędzi i wiedza wielokrotnego użytku	Zachowanie w następnej sesji, dzięki destylowanym umiejętnościom
Wiedza o tym, co się stało, i uczenie się z tego	WbudowaneWie, co się stało, i uczy się, co zmienić dalej	Wspólna pamięć jest zamieniana w umiejętności wielokrotnego użytku
Uczenie się
Uczenie ciągłe bez ponownego trenowania	WbudowaneUczy się dalej, poza wagami twojego modelu	WbudowaneUczenie się umiejętności ze śladów wykonania
Dostosowanie tura po turze	WbudowaneKażdy nowy wynik może od razu zmienić następną decyzję	Umiejętności są destylowane w tle albo na końcu sesji
Uczenie się z korekt	WbudowaneKorekta zmienia to, co Duplex zrobi dalej	Korekty i ślady sesji mogą stać się umiejętnościami
Uczenie się z wyników	WbudowaneSukces i porażka od razu wracają do tego, czego się uczy	Nowe umiejętności powstają z zakończonych sesji
Uczenie się z nagród	WbudowaneNagroda wzmacnia to, co zadziałało, i poprawia to, co nie zadziałało	Nagrody nie są jego głównym sposobem uczenia się
Zasługa za kroki prowadzące do wyniku	WbudowaneUstala, które wcześniejsze działania doprowadziły do późniejszego wyniku	Analiza śladów wykonania może znaleźć procedury wielokrotnego użytku
Jak działania posuwają pracę	WbudowaneUczy się, jak każde działanie przenosi pracę z jednego stanu do następnego	Może utrwalać udane procedury jako umiejętności
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	Destylowane umiejętności poprawiają kolejne procedury
Umiejętności wielokrotnego użytku	WbudowaneDoświadczenie staje się umiejętnościami, które są testowane przed użyciem i można je wstrzymać, przywrócić albo wycofać	WbudowaneSesje stają się plikami skill.md dla obszaru roboczego
Testowanie umiejętności i zarządzanie nimi	Umiejętność jest testowana, zanim się na niej polega, i można ją wstrzymać, przywrócić, wycofać albo usunąć na dobre	Umiejętności pozostają plikami, które możesz przeglądać i edytować, powiązanymi z sesjami, z których pochodzą
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 powtarzające się w różnych sesjach
Decydowanie i działanie
Wiedza, jak bardzo jest pewny	WbudowanePrzed każdą decyzją wie, jak dobrze zna przypadek i jak bardzo jest pewny	Trafność wyszukiwania i umiejętności, a nie miara 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	Dzieli się lekcjami między połączonymi agentami
Uczenie się, które narzędzia działają	Uczy się, które narzędzia działają, kiedy ich używać i do czego prowadzi każde z nich	Ślady narzędzi mogą stać się procedurami wielokrotnego użytku
Działania narzędzi w ramach twoich zasad	Narzędzia uruchamiają się tylko zgodnie z twoimi zasadami i uprawnieniami	Kontrolowane przez hostującego agenta programistycznego
Strumieniowanie	Strumieniuje wyjście modeli i narzędzi, a każdy krok nadal pozostaje w ramach twoich zasad	Zależy od agenta hostującego
Praca, która toczy się dalej
Uczenie się z każdego kroku, automatycznie	Każdy krok, przez MCP + hooks albo wtyczki, zasila jedną wspólną pętlę uczenia się	Sesje agentów i aktywność narzędzi są rejestrowane automatycznie
Kontekst między sesjami	WbudowanePraca, decyzje, zadania i kontekst, który ma znaczenie, przechodzą z sesji na sesję	WbudowaneWspólna pamięć przetrwa sesje agentów
Długotrwała praca	WbudowaneDługotrwała praca pozostaje otwarta między sesjami i agentami, z bezpiecznymi punktami, do których można wrócić, dopóki nie zostanie ukończona albo zapomniana	Pamięć sesji pomaga wrócić do pracy
Między modelami	WbudowaneTo, czego się uczy, i twój kontekst pozostają poza modelem i podążają za pracą między dostawcami	Mocne: różni agenci programistyczni mogą ponownie wykorzystywać umiejętności i pamięć
Między aplikacjami i agentami	Ta sama praca trwa dalej w Claude, Codex, Cursor, Hermes i twoich własnych agentach	Wspólna pamięć łączy Claude Code, Codex, Cursor i innych agentów
Przekazanie pracy innemu agentowi	Zadanie i jego kontekst przechodzą do innego agenta, na którego pozwalasz, gotowe do dalszej pracy	Umiejętności obszaru roboczego przekazują lekcje między agentami
Utrzymywanie zwięzłego kontekstu	Kontekst pozostaje kompaktowy, skupiony na zasadach, zadaniach i decyzjach, które mają znaczenie	Sesje są destylowane w zwięzłe umiejętności
Uczenie się z obrazów, dźwięku, wideo i plików PDF	Uczy się z obrazów, dźwięku, wideo i plików PDF, tak jak z tekstu	Skupione głównie na sesjach i śladach narzędzi
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 Hivemind
Ludzie, zespoły i udostępnianie
Dla każdej osoby	WbudowaneKażda osoba dostaje własny prywatny kontekst, preferencje i uczenie się	Dostępne w zakresie osobistym albo obszaru roboczego
Dla każdego zespołu	WbudowaneZespoły dzielą się zatwierdzoną wiedzą, a prywatna praca pozostaje prywatna	Wspólna pamięć i umiejętności obszaru roboczego
W całej organizacji	WbudowaneTo, co działa, może przejść od jednej osoby do zespołu i organizacji, zgodnie z twoimi zasadami	Lekcje z obszaru roboczego mogą rozchodzić się wśród połączonych agentów
Udostępnianie między ludźmi, pod kontrolą	Ty wybierasz, co jest udostępniane i komu, i możesz to wycofać; wszystko, co udostępnione, pokazuje, od kogo pochodzi	Kontrola dostępu do obszarów roboczych
Ochrona udostępnianych treści	To, co ktoś udostępnia, trafia jako informacja, nigdy jako instrukcja, więc nie może sterować agentem innej osoby	Opiera się na tym, jak ładują się umiejętności, i na zaufaniu do obszaru roboczego
Kontrola i zaufanie
Zasady	Twoje zasady są częścią tego, jak działa Duplex: zezwalają na rzeczywiste działania, odrzucają je albo ograniczają	Umiejętności prowadzą agenta, ale same niczego nie egzekwują
Zasady stosowane przed każdym działaniem	WbudowaneHooki sprawdzają każde działanie pod kątem twoich zasad, zanim zostanie wykonane	Pozostaje po stronie agenta hostującego
Ludzie w pętli	Człowiek potwierdza wybrane przez ciebie działania, a to, czego uczy się Duplex, można przejrzeć i cofnąć	Umiejętności można przejrzeć i edytować przed ponownym użyciem
Historia, którą możesz sprawdzić	Historia każdej decyzji, skąd się wzięła i co z niej wynikło, której nie da się po cichu zmienić	Umiejętności powiązane z sesjami oraz przechowywane ślady
Protokoły, które możesz zweryfikować	Decyzje, umiejętności i usunięcia mogą mieć protokoły, które możesz zweryfikować	Pliki umiejętności powiązane z sesjami, z których pochodzą
Dokładne cofanie tego, co wyuczone	WbudowaneJedną wyuczoną zmianę można dokładnie cofnąć, bez ponownego trenowania czegokolwiek	Pliki umiejętności można edytować albo usunąć
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 sesji i wygenerowanych umiejętności
Oddzielenie klientów	Każdy użytkownik, zespół, organizacja i klient są od siebie oddzieleni, w każdej integracji i we wszystkim, co udostępnia	Pamięć i umiejętności w zakresie obszaru roboczego
Skąd pochodzi wszystko, co wyuczone	Przy wszystkim, czego się nauczył, widzisz źródło, zakres i to, na ile można temu ufać	Umiejętności mogą odsyłać do sesji, 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 kilkoma agentami programistycznymi i ich modelami
MCP	WbudowanePrzez MCP + hooks Duplex dołącza do każdego kroku twoich agentów	Łączy się z głównymi agentami programistycznymi; sposób zależy od klienta
Hooki i wtyczki	WbudowaneWtyczki dla Claude, Codex, Cursor i Hermes oraz hooki, które włączają Duplex na każdym kroku i sprawdzają wrażliwe działania narzędzi	Automatyczne rejestrowanie sesji agentów programistycznych
Twoja chmura albo własna infrastruktura	Vareon cloud, twoja chmura albo bez chmury: chmura prywatna, twoje własne konto, własna infrastruktura albo izolacja od sieci	Lokalna integracja z agentami; opcje wdrożenia są różne
Bez chmury: izolacja od sieci	Zbudowany dla wdrożeń, z których nic nie może wyjść, z lokalnymi modelami, lokalnymi zależnościami i twoim własnym dostawcą tożsamości	Zależy od wybranego wdrożenia i usług modeli
Koszt, szybkość i dopasowanie
Jak obniża koszt modelu	Duplex sam odpowiada na znaną pracę, bez powtarzania wywołań czołowego modelu	Lepsze umiejętności ograniczają powtarzane błędy, ale model nadal działa
Jak obniża opóźnienie	Decyzje, których jest pewien, wracają szybko; niepewna praca nadal trafia do twojego czołowego modelu	Umiejętności skracają powtarzane odkrywanie
Przetrwa aktualizację modelu	TakUczenie się, kontekst, zadania i zasady pozostają poza jakimkolwiek pojedynczym modelem	TakUmiejętności przetrwają zmianę agenta programistycznego albo modelu
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 chcą, by agenci programistyczni automatycznie dzielili się sesjami i ponownie wykorzystywali lekcje

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 Deeplake Hivemind,obok siebie.

Wszystkie możliwości: Duplex i Deeplake Hivemind.

Pozostałe porównania.

Zobacz Duplex na własnej pracy.

Duplex i Deeplake Hivemind,
obok siebie.