Duplex och finjustering,
sida vid sida.
Finjustering och förstärkningsbaserad finjustering ändrar en modells vikter, en träningskörning i taget. Duplex lär sig under körning, utanför vikterna: den överlever varje modelluppgradering, och varje ändring den har lärt sig kan ångras exakt.
Jämförelsen är aktuell per den 16 oktober 2026.
Alla förmågor: Duplex och finjustering.
Vad var och en gör, grupp för grupp, från vad den är till vad den kostar.
- Inbyggt
- Inbyggt i hur produkten fungerar i grunden.
- Externt
- Du tillhandahåller det, eller sätter ihop det, separat.
- Inte inbyggt
- Produktens dokumentation anger det inte som en inbyggd funktion. En egen lösning kan ändå vara möjlig.
| Förmåga | Duplex | Finjustering och RFT |
|---|---|---|
| Vad var och en är | ||
| Vad det är | En körtidsintelligens bredvid din AI: den lär sig och agerar för dina agenter och assistenter, inom dina regler | Att anpassa en modell genom att träna den |
| Vad den för vidare | Kontext, beslut, utfall, regler, uppgifter, färdigheter och det den har lärt sig | En ny uppsättning modellvikter |
| Vad som blir bättre med erfarenhet | Dess nästa beslut: konfidens, dirigering, rekommendationer, verktygsanvändning och återanvändbar kunskap | Den underliggande modellens svar |
| Att veta vad som hände, och lära av det | InbyggtDen vet vad som hände, och lär sig vad som ska ändras härnäst | Inlärning utan varaktigt operativt minne |
| Inlärning | ||
| Kontinuerlig inlärning utan omträning | InbyggtDen fortsätter att lära sig, utanför din modells vikter | NejTräning är hur den lär sig |
| Anpassning tur för tur | InbyggtVarje nytt resultat kan ändra nästa beslut direkt | Väntar tills ett träningsjobb är klart och den nya modellen är driftsatt |
| Inlärning från rättelser | InbyggtEn rättelse ändrar vad Duplex gör härnäst | Rättelser måste in i en träningsdatamängd eller en belöningspipeline |
| Inlärning från utfall | InbyggtFramgång och misslyckande matas direkt tillbaka in i det den lär sig | InbyggtNär utfall kan omvandlas till belöningar |
| Inlärning från belöningar | InbyggtEn belöning förstärker det som fungerade och rättar det som inte gjorde det | InbyggtBelöningar optimerar modellens vikter |
| Äran till stegen bakom ett resultat | InbyggtDen räknar ut vilka tidigare handlingar som ledde till ett senare resultat | Kan lära sig korrelationer från träningsexempel, men kan inte spåra ett resultat i drift tillbaka till dess steg |
| Hur handlingar för arbetet framåt | InbyggtDen lär sig hur varje handling för arbetet från ett tillstånd till nästa | Kan ta upp dessa mönster under träningen |
| Att förutsäga vad en åtgärd kommer att göra | InbyggtUtifrån det den observerar förutsäger den vad en handling kommer att göra, provar alternativ och planerar | Implicit i den tränade modellen, där du inte kan redigera det |
| Bättre val av handling | InbyggtUtfall förbättrar vilken handling den väljer härnäst | InbyggtGenom att optimera modellen |
| Återanvändbara färdigheter | InbyggtErfarenhet blir färdigheter som testas innan de används och som kan pausas, återinföras eller dras tillbaka | Kunskap tas upp i vikterna och paketeras inte som flyttbara färdigheter |
| Att testa och hantera färdigheter | En färdighet testas innan man förlitar sig på den, och kan pausas, återinföras, dras tillbaka eller tas bort för gott | Utvärdering sker kring träning och driftsättning |
| Generalisering till närliggande fall | Den för det den har lärt sig vidare till närliggande fall och nya formuleringar, och in i färdigheter den kan återanvända | Generaliserar genom de tränade vikterna |
| Att besluta och agera | ||
| Att veta hur säker den är | InbyggtFöre varje beslut vet den hur bekant fallet är och hur säker den är | Modellens konfidens måste mätas separat |
| Svara, lämna över eller avböja | InbyggtDuplex svarar själv, anropar din modell, använder ett verktyg eller avböjer, inom dina regler | Den tränade modellen körs fortfarande vid varje förfrågan |
| Att själv besvara bekant arbete | InbyggtDen fattar bekanta beslut själv, utan ännu ett anrop till en spetsmodell | Den anpassade modellen körs fortfarande |
| Att lämna över det som är nytt eller osäkert | Nytt, osäkert eller känsligt arbete går till rätt modell, verktyg eller person | ExterntApplikationens uppgift |
| Planering, simulering och rekommendationer | InbyggtDen förutsäger vad som händer härnäst, provar alternativ, bygger planer och rekommenderar handlingar | Modellen kanske planerar bättre, men arbetets tillstånd förblir externt |
| Många agenter som arbetar tillsammans | Den skickar arbetet till rätt agent, delar upp det inom dina regler, håller varje agent inom sitt område och för samman resultaten | Inte inbyggt |
| Att lära sig vilka verktyg som fungerar | Den lär sig vilka verktyg som fungerar, när de ska användas och vad vart och ett leder till | Verktygsbeteende kan förbättras genom träning |
| Verktygsåtgärder inom dina regler | Verktyg körs bara genom dina regler och behörigheter | Externt |
| Strömning | Den strömmar utdata från modell och verktyg, med varje steg fortfarande inom dina regler | Beror på modelleverantören |
| Arbete som fortsätter | ||
| Inlärning från varje steg, automatiskt | Varje steg, via MCP + hooks eller tilläggen, matar en enda gemensam inlärningsslinga | Loggar eller datamängder måste tillhandahållas för träningen |
| Kontext mellan sessioner | InbyggtArbete, beslut, uppgifter och den kontext som spelar roll fortsätter mellan sessioner | Inte inbyggt |
| Långvarigt arbete | InbyggtLångt arbete förblir öppet mellan sessioner och agenter, med säkra punkter att gå tillbaka till, tills det är klart eller glömt | Inte inbyggt |
| Mellan modeller | InbyggtDet den lär sig och din kontext stannar utanför modellen, och följer arbetet mellan leverantörer | Svag: en ny basmodell kräver oftast omträning eller ny validering |
| Mellan appar och agenter | Samma arbete fortsätter i Claude, Codex, Cursor, Hermes och dina egna agenter | Inte inbyggt |
| Att lämna över arbete till en annan agent | En uppgift och dess kontext går över till en annan agent som du tillåter, redo att fortsätta | Inte inbyggt |
| Att hålla kontexten kompakt | Kontexten förblir kompakt, inriktad på de regler, uppgifter och beslut som spelar roll | Inte inbyggt |
| Inlärning från bilder, ljud, video och PDF-filer | Den lär sig av bilder, ljud, video och PDF-filer, precis som av text | Stöds när modellen och träningstjänsten accepterar formatet |
| Mellan format | En fråga i ord kan bygga på det som lärts från bilder, ljud och video, och media kan forma senare beslut | Kodas in i vikterna när träningen stöder det |
| Människor, team och delning | ||
| För varje person | InbyggtVarje person får sin egen privata kontext, sina preferenser och sin inlärning | Kräver oftast en separat tränad eller anpassad modell |
| För varje team | InbyggtTeam delar godkänd inlärning, och privat arbete förblir privat | Kräver oftast delade träningsdata och en delad modell |
| I hela organisationen | InbyggtDet som fungerar kan gå från en person till teamet och organisationen, under dina regler | En anpassad modell kan koda in gemensamt beteende för organisationen |
| Delning mellan människor, under kontroll | Du väljer vad som delas och med vem, och kan dra tillbaka det; allt som delas visar vem det kom från | Åtkomstkontroller för datamängder och modeller |
| Skydd för delat innehåll | Det någon delar kommer fram som information, aldrig som instruktioner, så det kan inte styra en annan persons agent | Träningsdata behöver egna kontroller före träningen |
| Kontroll och förtroende | ||
| Reglerna | Dina regler är en del av hur Duplex fungerar: de tillåter, avböjer eller begränsar verkliga åtgärder | Beteendet formas av träning, inte av regler i realtid |
| Regler som tillämpas före varje åtgärd | InbyggtHooks kontrollerar varje åtgärd mot dina regler innan den körs | Externt |
| Människor i loopen | En person bekräftar de åtgärder du väljer, och det Duplex lär sig kan granskas och ångras | Granskning av träningen, utvärdering och godkännande före driftsättning |
| En historik du kan kontrollera | En historik över varje beslut, var det kom ifrån och vad det ledde till, som inte kan ändras i det tysta | Träningsjobb, datamängder, belöningsmått och modellversioner |
| Kvitton som du kan verifiera | Beslut, färdigheter och raderingar kan komma med kvitton som du kan verifiera | Modellutvärdering och träningsrapporter |
| Att ångra det inlärda, exakt | InbyggtEn inlärd ändring kan ångras exakt, utan att något behöver tränas om | Rulla tillbaka en hel modellversion, eller träna om utan exemplet |
| Glömska som når allt som byggts på det | Att ta bort något tar också bort det som kom från det: kontext, allt som delats från det och relaterad inlärning | Kräver maskinell avinlärning eller omträning |
| Att hålla kunder åtskilda | Varje användare, team, organisation och kund hålls åtskilda, i varje integration och i allt den delar | Molnets IAM och gränser för modellåtkomst |
| Var allt inlärt kom ifrån | För allt den har lärt sig kan du se dess källa, dess omfång och hur långt det går att lita på det | Datamängdernas härkomst och träningsmetadata |
| Var den körs och vad den ansluter till | ||
| Vilken modelleverantör som helst | En intelligens för OpenAI, Anthropic, Google, AWS och kompatibla modeller | Oftast knutet till den anpassade modellen och träningsleverantören |
| MCP | InbyggtVia MCP + hooks deltar Duplex i varje steg som dina agenter tar | Inte inbyggt |
| Hooks och tillägg | InbyggtTillägg för Claude, Codex, Cursor och Hermes, och hooks som tar in Duplex i varje steg och kontrollerar känsliga verktygsåtgärder | Datainsamling måste byggas separat |
| Ditt moln, eller i egen drift | Vareon cloud, ditt moln eller inget moln: privat moln, ditt eget konto, i egen drift eller fysiskt isolerat | Träning i molnet och hostad inferens |
| Inget moln: fysiskt isolerat | Byggt för driftsättningar där ingenting får lämna miljön, med lokala modeller, lokala beroenden och din egen identitetsleverantör | Begränsat till tjänster som stöder träning och inferens offline |
| Kostnad, hastighet och passform | ||
| Hur den sänker modellkostnaden | Duplex besvarar bekant arbete själv, utan upprepade anrop till en spetsmodell | En mindre anpassad modell kan ge den kvalitet du behöver |
| Hur den sänker latensen | Beslut den är säker på kommer tillbaka snabbt; osäkert arbete går fortfarande till din spetsmodell | Beror på den anpassade modellen |
| Överlever en modelluppgradering | JaInlärning, kontext, uppgifter och regler stannar utanför varje enskild modell | Anpassningen hör till en enda modellkontrollpunkt, så den följer inte med automatiskt |
| Kräver finjustering | NejFinjustering blir ett valfritt extra steg | Ja |
| Bäst för | Organisationer som behöver att deras AI-agenter lär sig, agerar inom regler, för arbetet vidare och blir bättre mellan modeller, som ett system | Stabila uppgifter i stor volym där själva modellen måste specialiseras |
De andra jämförelserna.
- Duplex och LettaAgenter med tillstånd, minne och färdigheter
- Duplex och CopilotKit CLiFVerkliga arbetsflöden, omgjorda till färdigheter
- Duplex och Deeplake HivemindDelat minne för kodagenter
- Duplex och minnesplattformarMem0, Zep, AgentCore Memory, Supermemory
- Duplex och AI-gatewaysPortkey, LiteLLM och liknande
- Hela jämförelsenDuplex bredvid alla sex, sida vid sida
Se Duplex i ditt eget arbete.
Jämför där det räknas: en pilot sätter Duplex på ditt eget arbete, med mätetal som avtalas innan den börjar.