Duplex och minnesplattformar,
sida vid sida.
Mem0, Zep, AgentCore Memory och Supermemory behåller fakta, meddelanden och episoder till nästa modellanrop. Duplex lär sig av erfarenhet: den förstår mönstret, förutsäger vad som kommer härnäst och agerar på det.
Jämförelsen är aktuell per den 16 oktober 2026.
Alla förmågor: Duplex och minnesplattformar.
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 | MinnesplattformarMem0, Zep, AgentCore Memory och Supermemory |
|---|---|---|
| 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 | Beständig kontext, fakta, episoder och kunskapsgrafer |
| Vad den för vidare | Kontext, beslut, utfall, regler, uppgifter, färdigheter och det den har lärt sig | Fakta, meddelanden, sammanfattningar, episoder och grafrelationer |
| Vad som blir bättre med erfarenhet | Dess nästa beslut: konfidens, dirigering, rekommendationer, verktygsanvändning och återanvändbar kunskap | Främst den kontext som ges till nästa modellanrop |
| Att veta vad som hände, och lära av det | InbyggtDen vet vad som hände, och lär sig vad som ska ändras härnäst | Främst minne; hur långt inlärningen går varierar mellan leverantörer |
| Inlärning | ||
| Kontinuerlig inlärning utan omträning | InbyggtDen fortsätter att lära sig, utanför din modells vikter | Förbättring genom kontext; hur djupt det går varierar mellan plattformar |
| Anpassning tur för tur | InbyggtVarje nytt resultat kan ändra nästa beslut direkt | Minnen kan läggas till kontinuerligt, men att hämta dem är inte att anpassa sig |
| Inlärning från rättelser | InbyggtEn rättelse ändrar vad Duplex gör härnäst | Rättelser kan lagras och hämtas som kontext |
| Inlärning från utfall | InbyggtFramgång och misslyckande matas direkt tillbaka in i det den lär sig | Episoder kan tas fram igen, men inlärning från utfall sker i regel externt |
| Inlärning från belöningar | InbyggtEn belöning förstärker det som fungerade och rättar det som inte gjorde det | Belöningar är inte en standardfunktion för minne |
| Äran till stegen bakom ett resultat | InbyggtDen räknar ut vilka tidigare handlingar som ledde till ett senare resultat | Inte inbyggt |
| Hur handlingar för arbetet framåt | InbyggtDen lär sig hur varje handling för arbetet från ett tillstånd till nästa | Lagrade episoder kan fungera som exempel |
| Att förutsäga vad en åtgärd kommer att göra | InbyggtUtifrån det den observerar förutsäger den vad en handling kommer att göra, provar alternativ och planerar | Inte inbyggt |
| Bättre val av handling | InbyggtUtfall förbättrar vilken handling den väljer härnäst | Hämtad kontext kan forma beteendet indirekt |
| Återanvändbara färdigheter | InbyggtErfarenhet blir färdigheter som testas innan de används och som kan pausas, återinföras eller dras tillbaka | Beror på leverantören; i regel inte det kategorin är byggd kring |
| 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 | Oftast en livscykel per post, inte per färdighet |
| 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 | Semantisk hämtning hittar relaterad information, vilket inte är samma sak som att generalisera beteende |
| Att besluta och agera | ||
| Att veta hur säker den är | InbyggtFöre varje beslut vet den hur bekant fallet är och hur säker den är | Hämtningspoäng och relevanssignaler |
| Svara, lämna över eller avböja | InbyggtDuplex svarar själv, anropar din modell, använder ett verktyg eller avböjer, inom dina regler | ExterntVärdapplikationen avgör hur den ska agera |
| Att själv besvara bekant arbete | InbyggtDen fattar bekanta beslut själv, utan ännu ett anrop till en spetsmodell | Modellen läser normalt den hämtade kontexten |
| 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 | Minnet ger kontext; planering förblir extern |
| 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 | Delat minne kan tjäna flera agenter |
| 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 | Verktygsresultat kan kommas ihåg |
| Verktygsåtgärder inom dina regler | Verktyg körs bara genom dina regler och behörigheter | ExterntÖverlåtet till applikationen i system med enbart minne |
| Strömning | Den strömmar utdata från modell och verktyg, med varje steg fortfarande inom dina regler | Beror på leverantören |
| Arbete som fortsätter | ||
| Inlärning från varje steg, automatiskt | Varje steg, via MCP + hooks eller tilläggen, matar en enda gemensam inlärningsslinga | Integrationer via SDK eller agentmiljö fångar meddelanden och händelser |
| Kontext mellan sessioner | InbyggtArbete, beslut, uppgifter och den kontext som spelar roll fortsätter mellan sessioner | InbyggtDet är precis det kategorin är byggd kring |
| Långvarigt arbete | InbyggtLångt arbete förblir öppet mellan sessioner och agenter, med säkra punkter att gå tillbaka till, tills det är klart eller glömt | Kontext kan hämtas, men att hantera uppgifternas tillstånd sker externt |
| Mellan modeller | InbyggtDet den lär sig och din kontext stannar utanför modellen, och följer arbetet mellan leverantörer | I regel stark, eftersom minnet inte beror på modellen |
| Mellan appar och agenter | Samma arbete fortsätter i Claude, Codex, Cursor, Hermes och dina egna agenter | Möjligt när appar delar samma minnesidentitet |
| 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 | En annan behörig agent kan hämta den delade kontexten |
| Att hålla kontexten kompakt | Kontexten förblir kompakt, inriktad på de regler, uppgifter och beslut som spelar roll | Sammanfattningar, extraherade minnen och episodiska poster |
| Inlärning från bilder, ljud, video och PDF-filer | Den lär sig av bilder, ljud, video och PDF-filer, precis som av text | Beror på leverantören och modellen |
| Mellan format | En fråga i ord kan bygga på det som lärts från bilder, ljud och video, och media kan forma senare beslut | Tillgängligt i produkter som indexerar mer än text |
| Människor, team och delning | ||
| För varje person | InbyggtVarje person får sin egen privata kontext, sina preferenser och sin inlärning | Starkt minne per användare eller per aktör |
| För varje team | InbyggtTeam delar godkänd inlärning, och privat arbete förblir privat | Tillgängligt via namnrymder, grafer eller delade datalager |
| I hela organisationen | InbyggtDet som fungerar kan gå från en person till teamet och organisationen, under dina regler | Delat organisationsminne är möjligt |
| 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 | Leverantörsspecifika namnrymder, IAM eller grafbehörigheter |
| Skydd för delat innehåll | Det någon delar kommer fram som information, aldrig som instruktioner, så det kan inte styra en annan persons agent | Beror på appen och leverantören |
| Kontroll och förtroende | ||
| Reglerna | Dina regler är en del av hur Duplex fungerar: de tillåter, avböjer eller begränsar verkliga åtgärder | Kontext kan informera beteendet, men godkänner inte åtgärder |
| Regler som tillämpas före varje åtgärd | InbyggtHooks kontrollerar varje åtgärd mot dina regler innan den körs | Minnet ger kontext, men godkänner inte externa åtgärder |
| Människor i loopen | En person bekräftar de åtgärder du väljer, och det Duplex lär sig kan granskas och ångras | Bestäms av appen |
| 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 | Historik, källspårning och granskningskontroller varierar mellan leverantörer |
| Kvitton som du kan verifiera | Beslut, färdigheter och raderingar kan komma med kvitton som du kan verifiera | Källspårningen varierar mellan leverantörer |
| Att ångra det inlärda, exakt | InbyggtEn inlärd ändring kan ångras exakt, utan att något behöver tränas om | Minnen kan raderas, men beteendet som byggts på dem återställs inte exakt |
| 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 | Raderar oftast poster; härledda sammanfattningar och kopior på andra ställen kräver separat hantering |
| Att hålla kunder åtskilda | Varje användare, team, organisation och kund hålls åtskilda, i varje integration och i allt den delar | Isolering per användare, aktör, namnrymd, graf eller IAM |
| 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 | Starkt i produkter med temporala grafer; varierar annars |
| Var den körs och vad den ansluter till | ||
| Vilken modelleverantör som helst | En intelligens för OpenAI, Anthropic, Google, AWS och kompatibla modeller | I regel oberoende av modellen |
| MCP | InbyggtVia MCP + hooks deltar Duplex i varje steg som dina agenter tar | Tillgängligt i flera produkter, bland annat Supermemory och AgentCore |
| Hooks och tillägg | InbyggtTillägg för Claude, Codex, Cursor och Hermes, och hooks som tar in Duplex i varje steg och kontrollerar känsliga verktygsåtgärder | Integrationer via SDK och MCP |
| Ditt moln, eller i egen drift | Vareon cloud, ditt moln eller inget moln: privat moln, ditt eget konto, i egen drift eller fysiskt isolerat | Leverantörsspecifikt; det finns alternativ med öppen källkod och hanterade alternativ |
| Inget moln: fysiskt isolerat | Byggt för driftsättningar där ingenting får lämna miljön, med lokala modeller, lokala beroenden och din egen identitetsleverantör | Beror på plattformen |
| Kostnad, hastighet och passform | ||
| Hur den sänker modellkostnaden | Duplex besvarar bekant arbete själv, utan upprepade anrop till en spetsmodell | Bättre kontext minskar upprepning, men lägger till hämtning och anropar fortfarande modellen |
| Hur den sänker latensen | Beslut den är säker på kommer tillbaka snabbt; osäkert arbete går fortfarande till din spetsmodell | Snabbare hämtning och mindre kontext |
| Överlever en modelluppgradering | JaInlärning, kontext, uppgifter och regler stannar utanför varje enskild modell | JaLagrad kontext beror inte på modellen |
| Kräver finjustering | NejFinjustering blir ett valfritt extra steg | Nej |
| 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 | Appar som främst behöver varaktig, relevant användar- eller affärskontext |
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 finjusteringFinjustering och förstärkningsbaserad finjustering
- 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.