Respostas claras sobre o Duplex.
As perguntas que as equipas fazem antes de implementar.

Com um piloto no seu próprio trabalho. Diga-nos onde a sua equipa trabalha e o que o Duplex deve aprender primeiro. Acordamos as métricas antes de começar e configuramos o Duplex consigo no alojamento que escolher.

Por decisões e lugares. Uma decisão é um pedido em que o Duplex participa, quer seja o Duplex a responder, quer chame a sua IA. Cada orçamento chega por escrito antes de se comprometer.

Não. Traz o seu próprio acesso ao modelo e paga-o ao seu fornecedor, e a Vareon não acrescenta qualquer margem aos tokens. Uma decisão que o Duplex aprendeu não precisa de nenhuma chamada ao modelo.

Fica no alojamento que escolher. Na Vareon cloud, a Vareon gere o Duplex por si e cada cliente fica separado. Na sua nuvem ou sem nuvem, fica sob os seus controlos. A única coisa que sai é um pedido a um modelo externo que ligue, e esse fornecedor só vê esse pedido.

O Duplex é a inteligência em execução para a sua IA e os seus agentes. Como segunda inteligência ao lado do seu modelo, aprende e age enquanto o trabalho acontece, de uma pessoa à empresa inteira. Aprende com cada resultado, decide e age dentro das suas regras, adquire competências próprias e leva o seu trabalho para onde for. O que constrói é seu. O Duplex assenta na ACI, Adaptive Continual Intelligence: uma nova categoria de inteligência que aprende e age em execução, em sintonia com os modelos de IA.

Todos aqueles cujo trabalho funciona com IA, de uma pessoa à empresa inteira. Uma pessoa começa no seu próprio assistente, uma equipa partilha o que aprende, uma pequena empresa deixa a Vareon operá-lo na Vareon cloud, e uma empresa maior leva-o a cada agente que constrói através de MCP + hooks, na sua própria nuvem ou sem nuvem nenhuma.

Um harness dá à sua IA ferramentas, prompts e passos, e faz aquilo para que foi configurado. O Duplex é uma segunda inteligência ao lado da sua IA: aprende com cada resultado confirmado, decide e age dentro das suas regras e leva o seu trabalho entre ferramentas e modelos, e o que aprende é seu. Funciona dentro de Claude, Codex, Cursor e Hermes, e dentro dos seus próprios agentes através de MCP + hooks.

94 capacidades em 17 grupos: Contexto e observação · Regras e controlo do comportamento · Execução de ferramentas · Aprendizagem e personalização · Tarefas de longa duração · Planeamento e apoio à decisão · Competências reutilizáveis · Fios persistentes e partilha · Esquecimento e controlo dos dados · Estado e explicações · Inteligência persistente · Personalização · Inteligência multimodal · Confiança e autonomia · Segurança e supervisão em execução · Inteligência operacional · Integração e portabilidade.

Não. Esses armazenam o que aconteceu e encontram o que se parece com isso. O Duplex é uma inteligência que aprende com a experiência, os resultados e os dados em execução: compreende o padrão por trás de cada resultado, comprime-o no que generaliza, prevê o que vem a seguir e age com base nisso, dentro das suas regras. Por isso distingue um caso parecido, ainda reconhece um caso formulado com outras palavras, segue uma regra alterada a partir do próximo pedido e fica mais rápido com o uso. O RAG, a memória, as bases de dados vetoriais, os grafos de conhecimento e as caches passam a ser ferramentas que usa.

O seu modelo de IA é brilhante, mas está sozinho em execução: alugado à chamada, começa cada tarefa do zero, não consegue aprender com o que a sua equipa confirma, perde o contexto entre sessões e agentes, e ninguém verifica o que os seus agentes fazem antes de o fazerem. O Duplex é a segunda inteligência ao lado dele, assente na ACI, e aprende e age em execução: começa informado, aprende com cada resultado, decide o caminho, verifica cada ação contra as suas regras, adquire competências e leva o trabalho entre sessões, agentes e modelos. A sua IA ganha o que lhe falta em execução, o trabalho fica mais rápido e barato com o uso, e o que o Duplex aprende é seu.

A sua IA fica onde está, e o Duplex trabalha ao seu lado como uma segunda inteligência. O Duplex responde e age com base no que aprendeu, em milissegundos, e chama a sua IA para o trabalho novo e incerto, com essa aprendizagem anexada. O resultado confirmado ensina o Duplex para a próxima vez.

Duas inteligências a fazer trabalhos diferentes em conjunto, como faz o cérebro. O cérebro trabalha com dois sistemas: um lento para o conhecimento geral, e um rápido para cada nova experiência. A sua IA é o lento. O Duplex, assente na ACI, é o rápido, e age com base no que aprende. A sua IA fornece inteligência geral, aprendida devagar antes da implementação. O Duplex fornece inteligência em execução: aprende depressa com o trabalho em curso, e age com base nisso. A ciência cognitiva chama a esta dupla sistemas de aprendizagem complementares.

De certa forma: funciona como um segundo modelo ao lado do que usa, uma inteligência por direito próprio, e nunca substitui a sua IA. O Duplex trabalha ao lado da sua IA: informado antes do pedido, a decidir e a agir durante, a aprender depois do resultado. Uma decisão confirmada pode ser executada em milissegundos sem chamar o modelo. O trabalho novo ou incerto vai para a sua IA com a inteligência em execução do Duplex anexada, e o resultado confirmado ensina o Duplex para o próximo pedido.

Inteligência em execução: uma segunda inteligência ao lado do seu modelo de IA que aprende e age enquanto o trabalho acontece. Aprende com cada resultado, decide, planeia, adquire competências, verifica o que os seus agentes fazem e age dentro das suas regras, e o que aprende é seu. Ao lado da sua IA, forma duas inteligências, um só sistema.

Em qualquer sítio onde a sua IA faça trabalho a sério: assistentes de programação e de computador, agentes de suporte e de operações, fluxos de trabalho empresariais, produtos de IA de grande volume, equipas a adaptar um modelo e trabalho regulado. É mais útil onde os resultados podem ser confirmados, porque o Duplex aplica cada correção, decisão ou desfecho confirmado ao próximo pedido em que encaixe.

Passam a ser ferramentas do Duplex. O Duplex chama cada uma quando um passo precisa dela, aprende qual se adequa a cada situação e verifica se o que devolvem está atualizado, tem fonte e tem data.

A ACI, Adaptive Continual Intelligence, é uma nova categoria de inteligência, criada pela Vareon. A ACI é uma inteligência que continua a aprender e a agir enquanto o seu trabalho acontece. Constrói sobre tudo o que aprendeu antes, e funciona em sintonia com os modelos de IA que já usa. A ACI é o resultado de anos de investigação sobre as redes neuronais e o seu trilema: plasticidade, estabilidade e editabilidade. O Duplex assenta nela.

Os modelos de IA aprendem antes de serem lançados, e depois ficam como estão. A ACI aprende e age depois: em execução, a partir do seu trabalho, enquanto funcionar. Aprende o seu trabalho em vez do mundo, constrói sobre tudo o que aprendeu antes, e o que aprende é seu. Uma inteligência que continua a aprender e a agir em execução, ao lado do modelo, é uma categoria à parte.

Em sintonia. O modelo traz inteligência geral: conhecimento, linguagem e raciocínio. A ACI traz o que aprende com o seu trabalho. Trata do que já sabe, e chama o modelo, informado, para o que é novo. O modelo fica como está, e pode mudar de modelo sem perder o que a ACI aprendeu.

Uma IA que aprende na hora com um só resultado confirmado, age com base no que aprendeu dentro das suas regras, segue uma regra nova a partir do próximo pedido, fica mais rápida e barata à medida que aprende, sabe quando chamar o seu modelo, lida com casos que nunca viu, adquire competências próprias e pertence-lhe, onde quer que trabalhe.

Até agora, só os laboratórios que treinam modelos conseguiam pôr a IA a aprender. Com a ACI, cada pessoa e cada empresa tem uma IA que aprende com o seu próprio trabalho, e é dona do que ela aprende. O que aprende multiplica-se a cada resultado, fica no alojamento que escolher, e é seu seja qual for o modelo que usar.

O Duplex assenta na ACI, e a ACI é a inteligência dentro dele: tudo o que o Duplex aprende, decide e faz em execução é a ACI a trabalhar. O Duplex é o produto que usa, dentro dos assistentes em que a sua equipa trabalha e dentro dos agentes que a sua empresa constrói, através de MCP + hooks.

A ACI é o resultado de anos de investigação sobre as redes neuronais e o seu trilema: plasticidade, estabilidade e editabilidade. A plasticidade é aprender o novo, depressa. A estabilidade é manter o que sabe. A editabilidade é mudar o que aprendeu. Uma rede neuronal consegue no máximo duas: se aprende depressa, esquece; se a estabilizar, deixa de aprender; e o que aprendeu está espalhado por toda ela. A ACI reúne as três.

Faruk Guney construiu sozinho a ACI, o Duplex e a sua nova startup, depois de anos de investigação sobre o trilema das redes neuronais e de mais de quinze anos a fazer crescer a Norck até se tornar uma empresa global de fabrico e engenharia a pedido.

Com resultados que mostram que o trabalho estava certo: um teste que passou, uma revisão aprovada, uma mudança observada ou um resultado de negócio posterior. Também pode ser pré-treinado com exemplos revistos, decisões anteriores, documentos, regras e rotas de ferramentas.

Sim. Pré-treine o Duplex com os seus exemplos revistos, decisões passadas, documentos, regras, caminhos de ferramentas e bibliotecas de métodos comprovados. Aprende-os antes de entrar em funcionamento, por isso é útil desde o primeiro pedido, e continua a aprender em produção.

A sua equipa define o critério para cada tipo de trabalho. O código pode precisar de testes e de revisão, enquanto uma ação regulada pode precisar da aprovação de uma pessoa.

Uma correção pertence à área de trabalho onde foi feita, e ajuda o trabalho posterior em que encaixe. Os utilizadores autorizados podem rever, corrigir ou remover qualquer coisa que o Duplex tenha aprendido.

Sim. O Duplex aprende o padrão, por isso lida com novas formulações e novos detalhes, e deteta um caso parecido que precisa de outra resposta. Em casos parecidos enganadores, errou 7.5% das vezes, contra 45.3% de uma cache.

A nova regra aplica-se a partir do pedido seguinte. O Duplex substitui a decisão desatualizada e deixa intacto o trabalho não relacionado. Depois de uma mudança de política, deu 0% respostas desatualizadas, contra 72% da cache e recuperação.

Aprendizagem contínua, em execução. O Duplex aprende com cada resultado à medida que é confirmado, por isso o próximo pedido já beneficia, sem treino e sem GPU. Ao longo de uma mudança, 100% do trabalho anterior fica intacto.

O uso normal é o treino: o Duplex aprende com cada resultado confirmado e aplica-o a partir do próximo pedido. O pré-treino dá-lhe uma vantagem à partida, e os pesos da sua IA ficam como estão.

Para trabalho novo, amplo ou criativo, e tudo o que precise de escrita ou raciocínio novos. O Duplex prepara exatamente o que a sua IA recebe, com o que aprendeu em anexo. Uma decisão que o Duplex aprendeu não precisa de chamada ao modelo.

Se o Duplex foi pré-treinado nesse tipo de trabalho, responde desde o início. Caso contrário, a sua IA trata do pedido com o conhecimento do Duplex em anexo e, depois de o resultado ser confirmado, o Duplex trata dele na vez seguinte.

A sua IA, sempre que o trabalho precise de escrita nova ou de raciocínio em aberto, com o que o Duplex aprendeu em anexo. Quando o Duplex aprendeu o trabalho, responde sozinho.

Tudo o que o Duplex aprendeu vive ao lado da sua IA, por isso vai consigo para o novo modelo. No teste de adaptação, o que o Duplex aprendeu passou para outra família de modelos sem retreino nenhum.

Sim. O seu alojamento e as suas definições decidem que modelo está disponível e para onde vai cada pedido.

Servidores comuns. O Duplex não precisa de GPU própria: uma decisão que aprendeu demora ≈97 ms, contra ≈2,231 ms de uma chamada ao modelo. Só a sua IA precisa de aceleradores, e o Duplex chama-a para o trabalho novo.

O objetivo, as decisões já tomadas, as restrições e o trabalho por terminar continuam dentro do mesmo cliente e da mesma área de trabalho. O trabalho não relacionado e as credenciais ficam para trás.

Aquilo de que precisa para continuar: objetivos, decisões e trabalho por acabar. A transcrição completa fica onde estava, e as regras de acesso da sua equipa continuam a aplicar-se.

Sim, quando as ligações pertencem ao mesmo cliente e à mesma área de trabalho permitida. As fronteiras de identidade, de área de trabalho e de cliente mantêm-se.

Sim, quando as duas pessoas estão autorizadas na área de trabalho partilhada. O trabalho pessoal ou restrito fica separado, segundo as suas definições de acesso.

O contexto ajuda-o a continuar trabalho por acabar, e pode ser temporário. O que o Duplex aprende vem de resultados confirmados, e ajuda sempre que encaixa.

Aplica correções confirmadas, atualiza decisões quando uma regra muda, leva adiante o trabalho em curso, planeia processos de vários passos, usa as suas ferramentas e corta chamadas ao modelo no trabalho que aprendeu.

Sim. O Duplex aprende como os seus processos respondem, planeia o caminho mais curto e leva restrições e métodos confirmados de passo em passo e de sessão em sessão. A sua IA traz raciocínio novo a cada imprevisto.

Sim. Aprende o que as ações mudam nos seus sistemas, prevê o efeito de um passo antes de ser executado e propõe o caminho mais curto até um objetivo. Num benchmark empresarial público, superou três modelos de fronteira a prever mudanças no sistema. Cada passo real continua a passar pelos seus controlos.

Sim, assim que a sua equipa ativar esta função: dê-lhe um objetivo, as ações que pode tomar e uma forma de verificar o sucesso. Explora em segurança, testa a competência antes de a usar e remove-a quando lhe pedir. Concluiu todas as tarefas com o modelo desligado.

Sim. O Duplex faz o seu modelo responder como se tivesse sido treinado com o seu trabalho, e os pesos do modelo ficam como estão. Superou adaptadores afinados em 6 / 6 testes, sem nenhuma execução de treino, e a adaptação passou para outra família de modelos sem retreino.

Sim. Para tarefas bem definidas, o Duplex escreve um pequeno programa ou reutiliza um que já funcionou, testa-o contra casos conhecidos e executa-o assim que passa. A sua equipa pode pausá-lo ou retirá-lo a qualquer momento.

Sim. Documentos, grafos de conhecimento e bases de dados passam a ser fontes de conhecimento do Duplex, cada uma com o seu responsável, origem e data. O Duplex sabe quando um facto muda, e traz os factos certos para cada decisão.

Sim. O Duplex pode partilhar aprendizagem e contexto aprovados com todos os agentes da área de trabalho escolhida. De tudo o que aprendeu, pode ver de que agente veio, com que modelo, e quando. A aprendizagem de cada cliente fica com esse cliente.

A sua equipa decide com o que o Duplex aprende, revê o que aprendeu e pode corrigir ou remover qualquer parte disso. As suas regras, aprovações e controlos aplicam-se a todas as ações.

Os quatro plugins são Claude, Codex, Cursor e Hermes. As equipas que constroem os seus próprios agentes ligam-nos através de MCP + hooks.

Hoje estão disponíveis quatro plugins. Se a sua equipa constrói e gere o agente, o MCP + hooks pode servir; para qualquer outro assistente, diga-nos qual usa.

Para os agentes que a sua empresa constrói. Ligam-se ao Duplex através de MCP, e os hooks chamam o Duplex a cada passo: antes de cada pedido, antes de cada chamada a uma ferramenta e após cada resultado. Cada ação é verificada pelas suas regras antes de ser executada, com aprovações onde as quiser e um só histórico que pode exportar.

Um plugin funciona dentro de um assistente compatível, através de MCP: o assistente chama o Duplex a cada passo, e constrói a sua inteligência pessoal. O MCP + hooks funciona dentro dos agentes que a sua empresa constrói: os hooks chamam o Duplex a cada passo do trabalho deles, e constrói a inteligência da sua empresa. É o mesmo Duplex nos dois casos.

Antes de cada pedido, antes de cada chamada ao modelo, antes de cada chamada a uma ferramenta, após cada resultado, em cada passagem e em cada aprovação. O Duplex aplica primeiro as suas regras, depois o que aprendeu, e cada ação é verificada antes de ser executada.

Um plugin, quando as pessoas trabalham dentro de um assistente compatível. O MCP + hooks, quando a sua empresa constrói os seus próprios agentes e o Duplex deve entrar em cada passo.

Sim. Ligados à mesma área de trabalho, partilham a mesma aprendizagem e o mesmo contexto aprovados. O acesso fica limitado às pessoas e aos agentes que autorizar.

Um plugin ou o MCP + hooks, quem partilha o que o Duplex aprende e, se quiser, os exemplos, as decisões e os documentos com que o pré-treinar. Depois, o alojamento e as regras de acesso que se adequam ao trabalho.

Com um plugin compatível, as pessoas continuam a trabalhar dentro do assistente que já usam. A equipa confirma os bons resultados e corrige os maus, e os passos de aprovação dependem do produto e da área de trabalho.

Desde o primeiro pedido, se o pré-treinar. Uma correção confirmada ajuda a partir do próximo caso correspondente, e cada resultado confirmado torna o Duplex mais rápido, mais barato e mais preciso.

Sim, é isso o pré-treino. Exemplos revistos, decisões passadas, documentos e regras dão um bom começo. A sua equipa coloca cada um na área de trabalho certa e pode corrigi-lo ou removê-lo mais tarde.

Sim. Na consola, os utilizadores autorizados podem rever, corrigir ou remover qualquer coisa que o Duplex tenha aprendido, e ver o histórico por trás disso. Os controlos exatos dependem do produto e da implementação.

Sim. Pode criar áreas de trabalho mais restritas, e as definições de identidade e acesso decidem quem partilha cada uma. Toda essa aprendizagem fica dentro da sua organização.

O Duplex tem três alojamentos: Vareon cloud, a sua nuvem e sem nuvem, em máquinas que opera. A sua nuvem e sem nuvem são soluções empresariais. Cada integração está disponível em todos, nos termos da implementação.

Como solução empresarial. Contacte-nos em hello@vareon.com com o ambiente, onde os dados têm de ficar e os seus requisitos de segurança, e planeamos a implementação consigo.

Sim. O alojamento sem nuvem suporta ambientes desligados e isolados da rede, com dependências locais e um modelo local. O Duplex só chama um modelo externo se configurar um.

Sim. Há um caminho suportado entre alojamentos, e o que o Duplex aprendeu passa de um para o outro sem retreino. As responsabilidades de operação e o trabalho de migração são acordados para cada implementação.

Sim. Uma implementação pode usar o seu próprio acesso ao modelo. Os custos do fornecedor do modelo, as credenciais e a fronteira que criam são tratados à parte e descritos no orçamento e no contrato.

Sim. As suas entradas, o material de referência, o histórico e tudo o que o Duplex aprende com eles servem apenas a sua organização. As áreas de trabalho podem acrescentar limites mais restritos para equipas, produtos, regiões ou classes de dados.

Sim. Em seis famílias de ataques parafraseados, bloqueou todos, com 0.7% de falsas recusas, o valor mais baixo entre as abordagens que os bloquearam todos.

É você quem decide quem está autorizado, em todos os alojamentos. A Vareon opera o serviço alojado, e só tem acesso a uma implementação na sua nuvem ou sem nuvem quando você lhe delegar esse acesso para um fim acordado.

A sua equipa inicia sessão na consola através do seu próprio fornecedor de identidade, o tráfego é encriptado em trânsito, e o que o Duplex aprende e o histórico são encriptados em repouso. As opções para ter as suas próprias chaves dependem do alojamento.

Sim. Os utilizadores autorizados podem remover qualquer coisa que o Duplex tenha aprendido, repor uma versão anterior e exportar o que aprendeu com o respetivo histórico. O processo de eliminação e de cópias de segurança da sua implementação é tratado na revisão de segurança e no contrato.

Só o que permitir. Os dados pessoais podem ser ocultados antes de o Duplex aprender com eles, de os enviar a um modelo ou de os acrescentar ao histórico, e o Duplex consegue aplicar o que aprendeu sem o texto original.

Só aceita acréscimos e torna visível qualquer adulteração: cada alteração é adicionada como uma nova entrada, por isso uma entrada alterada ficaria à vista. Os utilizadores autorizados podem exportá-lo.

Os utilizadores autorizados podem remover a sua influência, e a aprendizagem não relacionada fica como estava. Depois de um envenenamento deliberado, o Duplex removeu as 40 amostras envenenadas, e a sua aprendizagem legítima ficou intacta.

A conservação é definida por implementação. Depende dos dados, do alojamento, da sua configuração, do desenho das cópias de segurança e do contrato aplicável.

O Duplex está em pilotos privados, e está prevista uma certificação independente. Até lá, o resumo de segurança descreve os controlos hoje em vigor para o alojamento que está a avaliar.

Os fornecedores usados na sua implementação, e quaisquer termos de subcontratantes, constam dos seus documentos de cliente. Na sua nuvem ou sem nuvem, é a sua organização que os escolhe.

11 resultados em custo, precisão, aprendizagem contínua, generalização, planeamento, agentes, segurança, novas competências e adaptação, incluindo três benchmarks públicos.

Uma cache repete uma resposta anterior quando um pedido parece semelhante. O Duplex aprende o padrão por trás dos resultados confirmados, segue as mudanças de regra a partir do pedido seguinte e deteta casos parecidos, e pode na mesma chamar a sua cache como ferramenta. Depois de uma mudança de regra, o Duplex manteve 92.5% de precisão, enquanto uma cache caiu para 42.6%.

Mantenha-a: a recuperação passa a ser uma das ferramentas do Duplex. O Duplex chama-a quando um passo precisa de um excerto, aprende que fontes respondem a que perguntas e sabe quando um facto mudou.

Passa a ser uma fonte de conhecimento do Duplex. O Duplex lê factos ligados quando uma decisão precisa deles, sabe quando mudam e aprende que relações importam para o seu trabalho.

Sim. Os modelos afinados e especializados passam a ser ferramentas para as quais o Duplex encaminha trabalho, e o Duplex pode entregar à sua equipa de treino exemplos confirmados quando quiser treinar. Tudo o que o Duplex aprende continua a funcionar ao lado dos novos pesos.

Passam a fazer parte da forma como o Duplex age. O Duplex executa cada chamada ao modelo e a ferramentas segundo as suas regras, e as suas barreiras de proteção e firewalls continuam a aplicar as delas.

Um gateway de IA encaminha chamadas e reporta a utilização. O Duplex é uma inteligência: aprende com cada resultado confirmado e age com base nisso, e através de MCP + hooks entra em cada passo dos agentes que a sua empresa constrói, com aprendizagem partilhada, continuidade, aprovações e um só histórico.

Ao lado delas. A observabilidade mostra o que os seus agentes fizeram e as avaliações testam-no; o Duplex aprende com o que a sua equipa confirma, por isso uma correção aplica-se a partir do pedido correspondente seguinte. Os seus rastreios e conjuntos de avaliações continuam a funcionar como estão.

O produto, a utilização prevista, o tamanho da equipa, o alojamento e qualquer capacidade dedicada. Os preços chegam por escrito, com os pressupostos em que assentam.

O Duplex é um produto da Vareon, Inc., a empresa por trás da vareon.com.

Use a página de contacto e indique o produto, o alojamento e o tipo de trabalho que tem em mente. A equipa responde à pergunta ou indica-lhe a página com o detalhe.