Duplex i platformy pamięci,
obok siebie.

Mem0, Zep, AgentCore Memory i Supermemory przechowują fakty, wiadomości i epizody na następne wywołanie modelu. Duplex uczy się z doświadczenia: rozumie wzorzec, przewiduje, co będzie dalej, i działa na tej podstawie.

Porównanie aktualne na dzień 16 października 2026.

Zobacz wszystkie możliwości →Pełne porównanie

Wszystkie możliwości: Duplex i platformy pamięci.

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	Platformy pamięciMem0, Zep, AgentCore Memory i Supermemory
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	Trwały kontekst, fakty, epizody i grafy wiedzy
Co przenosi dalej	Kontekst, decyzje, wyniki, zasady, zadania, umiejętności i to, czego się nauczył	Fakty, wiadomości, podsumowania, epizody i relacje w grafie
Co poprawia się z doświadczeniem	Jego kolejne decyzje: pewność, kierowanie, rekomendacje, użycie narzędzi i wiedza wielokrotnego użytku	Głównie kontekst przekazany do następnego wywołania modelu
Wiedza o tym, co się stało, i uczenie się z tego	WbudowaneWie, co się stało, i uczy się, co zmienić dalej	Głównie pamięć; to, na ile się uczy, zależy od dostawcy
Uczenie się
Uczenie ciągłe bez ponownego trenowania	WbudowaneUczy się dalej, poza wagami twojego modelu	Poprawa dzięki kontekstowi; jak głęboko sięga, zależy od platformy
Dostosowanie tura po turze	WbudowaneKażdy nowy wynik może od razu zmienić następną decyzję	Wspomnienia można dodawać na bieżąco, ale ich wyszukiwanie nie jest dostosowaniem
Uczenie się z korekt	WbudowaneKorekta zmienia to, co Duplex zrobi dalej	Korekty można przechowywać i wyszukiwać jako kontekst
Uczenie się z wyników	WbudowaneSukces i porażka od razu wracają do tego, czego się uczy	Epizody można przywołać, ale uczenie się z wyników jest na ogół zewnętrzne
Uczenie się z nagród	WbudowaneNagroda wzmacnia to, co zadziałało, i poprawia to, co nie zadziałało	Nagrody nie są standardową funkcją pamięci
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	Przechowywane epizody mogą służyć za przykłady
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	Wyszukany kontekst może pośrednio wpływać na zachowanie
Umiejętności wielokrotnego użytku	WbudowaneDoświadczenie staje się umiejętnościami, które są testowane przed użyciem i można je wstrzymać, przywrócić albo wycofać	Zależy od dostawcy; na ogół nie na tym opiera się ta kategoria
Testowanie umiejętności i zarządzanie nimi	Umiejętność jest testowana, zanim się na niej polega, i można ją wstrzymać, przywrócić, wycofać albo usunąć na dobre	Zwykle cykl życia dla każdego wpisu, a nie dla każdej umiejętności
Uogólnianie na pokrewne przypadki	Przenosi to, czego się nauczył, na pokrewne przypadki i nowe sformułowania oraz do umiejętności, których może używać ponownie	Wyszukiwanie semantyczne znajduje powiązane informacje, a to nie to samo co uogólnianie zachowania
Decydowanie i działanie
Wiedza, jak bardzo jest pewny	WbudowanePrzed każdą decyzją wie, jak dobrze zna przypadek i jak bardzo jest pewny	Punktacje wyszukiwania i sygnały trafności
Odpowiedź, przekazanie albo odmowa	WbudowaneDuplex odpowiada sam, wywołuje twój model, używa narzędzia albo odmawia, w ramach twoich zasad	ZewnętrzneO tym, jak działać, decyduje aplikacja hostująca
Samodzielna obsługa znanej pracy	WbudowaneSam podejmuje znane decyzje, bez kolejnego wywołania czołowego modelu	Model zwykle czyta wyszukany kontekst
Przekazywanie tego, co nowe albo niepewne	Nowa, niepewna albo wrażliwa praca trafia do właściwego modelu, narzędzia albo osoby	ZewnętrzneZadanie aplikacji
Planowanie, symulacja i rekomendacje	WbudowanePrzewiduje, co stanie się dalej, sprawdza alternatywy, buduje plany i rekomenduje działania	Pamięć dostarcza kontekst; planowanie pozostaje zewnętrzne
Wielu agentów, pracujących razem	Wysyła pracę do właściwego agenta, dzieli ją w ramach twoich zasad, trzyma każdego agenta w jego zakresie i łączy wyniki	Wspólna pamięć może służyć kilku agentom
Uczenie się, które narzędzia działają	Uczy się, które narzędzia działają, kiedy ich używać i do czego prowadzi każde z nich	Wyniki narzędzi można zapamiętać
Działania narzędzi w ramach twoich zasad	Narzędzia uruchamiają się tylko zgodnie z twoimi zasadami i uprawnieniami	ZewnętrznePozostawione aplikacji w systemach, które są tylko pamięcią
Strumieniowanie	Strumieniuje wyjście modeli i narzędzi, a każdy krok nadal pozostaje w ramach twoich zasad	Zależy od dostawcy
Praca, która toczy się dalej
Uczenie się z każdego kroku, automatycznie	Każdy krok, przez MCP + hooks albo wtyczki, zasila jedną wspólną pętlę uczenia się	Integracje przez SDK albo harness rejestrują wiadomości i zdarzenia
Kontekst między sesjami	WbudowanePraca, decyzje, zadania i kontekst, który ma znaczenie, przechodzą z sesji na sesję	WbudowaneWłaśnie na tym opiera się ta kategoria
Długotrwała praca	WbudowaneDługotrwała praca pozostaje otwarta między sesjami i agentami, z bezpiecznymi punktami, do których można wrócić, dopóki nie zostanie ukończona albo zapomniana	Kontekst można wyszukać, ale zarządzanie stanem zadań jest zewnętrzne
Między modelami	WbudowaneTo, czego się uczy, i twój kontekst pozostają poza modelem i podążają za pracą między dostawcami	Na ogół mocne, bo pamięć nie zależy od modelu
Między aplikacjami i agentami	Ta sama praca trwa dalej w Claude, Codex, Cursor, Hermes i twoich własnych agentach	Możliwe, gdy aplikacje dzielą tę samą tożsamość pamięci
Przekazanie pracy innemu agentowi	Zadanie i jego kontekst przechodzą do innego agenta, na którego pozwalasz, gotowe do dalszej pracy	Inny uprawniony agent może wyszukać wspólny kontekst
Utrzymywanie zwięzłego kontekstu	Kontekst pozostaje kompaktowy, skupiony na zasadach, zadaniach i decyzjach, które mają znaczenie	Podsumowania, wyodrębnione wspomnienia i zapisy epizodyczne
Uczenie się z obrazów, dźwięku, wideo i plików PDF	Uczy się z obrazów, dźwięku, wideo i plików PDF, tak jak z tekstu	Zależy od dostawcy i modelu
Między mediami	Pytanie zadane słowami może korzystać z tego, czego nauczył się z obrazów, dźwięku i wideo, a media mogą wpływać na późniejsze decyzje	Dostępne w produktach, które indeksują więcej niż tekst
Ludzie, zespoły i udostępnianie
Dla każdej osoby	WbudowaneKażda osoba dostaje własny prywatny kontekst, preferencje i uczenie się	Mocna pamięć dla każdego użytkownika albo aktora
Dla każdego zespołu	WbudowaneZespoły dzielą się zatwierdzoną wiedzą, a prywatna praca pozostaje prywatna	Dostępne przez przestrzenie nazw, grafy albo wspólne magazyny danych
W całej organizacji	WbudowaneTo, co działa, może przejść od jednej osoby do zespołu i organizacji, zgodnie z twoimi zasadami	Wspólna pamięć organizacji jest możliwa
Udostępnianie między ludźmi, pod kontrolą	Ty wybierasz, co jest udostępniane i komu, i możesz to wycofać; wszystko, co udostępnione, pokazuje, od kogo pochodzi	Przestrzenie nazw zależne od dostawcy, IAM albo uprawnienia w grafie
Ochrona udostępnianych treści	To, co ktoś udostępnia, trafia jako informacja, nigdy jako instrukcja, więc nie może sterować agentem innej osoby	Zależy od aplikacji i dostawcy
Kontrola i zaufanie
Zasady	Twoje zasady są częścią tego, jak działa Duplex: zezwalają na rzeczywiste działania, odrzucają je albo ograniczają	Kontekst może wpływać na zachowanie, ale nie autoryzuje działań
Zasady stosowane przed każdym działaniem	WbudowaneHooki sprawdzają każde działanie pod kątem twoich zasad, zanim zostanie wykonane	Pamięć dostarcza kontekst, ale nie autoryzuje działań zewnętrznych
Ludzie w pętli	Człowiek potwierdza wybrane przez ciebie działania, a to, czego uczy się Duplex, można przejrzeć i cofnąć	Określa to aplikacja
Historia, którą możesz sprawdzić	Historia każdej decyzji, skąd się wzięła i co z niej wynikło, której nie da się po cichu zmienić	Historia, śledzenie źródeł i kontrole audytowe zależą od dostawcy
Protokoły, które możesz zweryfikować	Decyzje, umiejętności i usunięcia mogą mieć protokoły, które możesz zweryfikować	Śledzenie źródeł zależy od dostawcy
Dokładne cofanie tego, co wyuczone	WbudowaneJedną wyuczoną zmianę można dokładnie cofnąć, bez ponownego trenowania czegokolwiek	Wspomnienia można usunąć, ale zachowanie na nich zbudowane nie zostaje dokładnie cofnięte
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	Zwykle usuwa wpisy; pochodne podsumowania i kopie w innych miejscach wymagają osobnej obsługi
Oddzielenie klientów	Każdy użytkownik, zespół, organizacja i klient są od siebie oddzieleni, w każdej integracji i we wszystkim, co udostępnia	Izolacja według użytkownika, aktora, przestrzeni nazw, grafu albo IAM
Skąd pochodzi wszystko, co wyuczone	Przy wszystkim, czego się nauczył, widzisz źródło, zakres i to, na ile można temu ufać	Mocne w produktach z grafami czasowymi; gdzie indziej różnie
Gdzie działa i z czym się łączy
Dowolny dostawca modeli	Jedna inteligencja dla OpenAI, Anthropic, Google, AWS i zgodnych modeli	Na ogół niezależne od modelu
MCP	WbudowanePrzez MCP + hooks Duplex dołącza do każdego kroku twoich agentów	Dostępne w kilku produktach, w tym w Supermemory i AgentCore
Hooki i wtyczki	WbudowaneWtyczki dla Claude, Codex, Cursor i Hermes oraz hooki, które włączają Duplex na każdym kroku i sprawdzają wrażliwe działania narzędzi	Integracje przez SDK i MCP
Twoja chmura albo własna infrastruktura	Vareon cloud, twoja chmura albo bez chmury: chmura prywatna, twoje własne konto, własna infrastruktura albo izolacja od sieci	Zależy od dostawcy; istnieją opcje open source i zarządzane
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 platformy
Koszt, szybkość i dopasowanie
Jak obniża koszt modelu	Duplex sam odpowiada na znaną pracę, bez powtarzania wywołań czołowego modelu	Lepszy kontekst ogranicza powtórzenia, ale dodaje wyszukiwanie i nadal wywołuje model
Jak obniża opóźnienie	Decyzje, których jest pewien, wracają szybko; niepewna praca nadal trafia do twojego czołowego modelu	Szybsze wyszukiwanie i mniejszy kontekst
Przetrwa aktualizację modelu	TakUczenie się, kontekst, zadania i zasady pozostają poza jakimkolwiek pojedynczym modelem	TakPrzechowywany kontekst nie zależy od 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	Aplikacje, które potrzebują głównie trwałego, trafnego kontekstu o użytkownikach albo firmie

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 platformy pamięci,obok siebie.

Wszystkie możliwości: Duplex i platformy pamięci.

Pozostałe porównania.

Zobacz Duplex na własnej pracy.

Duplex i platformy pamięci,
obok siebie.