MS Duplex er KI-modellen din og en ACI-modell som jobber som én.
Kombinasjonen er produktet: kjøretidsintelligens for KI-en din og agentene dine, for én person eller hele virksomheten. Sammen lærer de av hvert resultat, planlegger, simulerer og avgjør hvert steg, handler innenfor reglene dine, tilegner seg ferdigheter og fører det de lærer videre på tvers av økter, agenter og modeller. Det den bygger, er ditt.
En varig, lærende kjøretid for KI-agenter.
MS Duplex får KI-agenter til å huske, lære, planlegge, simulere, avgjøre, bli bedre, følge reglene og fortsette, på tvers av økter og modeller. Den kombinerer deler av en vektordatabase, en minneplugin, en prompthåndterer, en MCP-server, en arbeidsflytmotor, en policygateway og et finjusteringssystem i én kjøretid som lærer.
Din KI
Det folkene og agentene dine jobber med
Grunnmodellen
Kan byttes ut: en ny versjon, en ny leverandør
Det MS Duplex har lært
Blir værende: ditt, og vokser fortsatt
Slik fungerer MS Duplex som Agent Operating System.
MS Duplex er det Agent Operating System som drives av kjøretidsintelligens: laget hver agent kjører på, uansett hvilken modell den bruker. Agenter jobber nå i timer eller dager, på tvers av økter, apper og modeller, men hver av dem bygger fortsatt sitt eget minne, sine egne regler og verktøykoblinger, og mister dem når modellen eller appen endres. MS Duplex gir dem ett lag for alt dette, så hver agent beholder konteksten, reglene og verktøyene sine, uansett hvilken modell eller app den bruker.
Det MS Duplex gir hver agent, uansett hvilken modell den bruker.
- Kontekst
Kontekst som varer lenger enn økten
Målet, beslutningene og det uferdige arbeidet følger med til neste økt, agent eller modell.
- Regler
Regler før hver handling
Hvert modellkall og hver verktøyhandling kontrolleres mot reglene dine før den kjører, og handlingene du velger, venter på et menneskes godkjenning.
- Langvarig arbeid
Langvarig arbeid som fortsetter
Arbeid som strekker seg over dager, økter og agenter, forblir én jobb, med hvert steg registrert og en kontrollert avslutning.
- Stacken din
Stacken din, én verktøykasse
Din gjenfinning, dine cacher, kunnskapsgrafer, API-er og modeller blir én verktøykasse for hver agent, og det er fortsatt kontrollene dine som gir tillatelse.
- Nivåer
Hvert nivå for seg
Det en person, et team og organisasjonen lærer, blir i sitt eget lag, og hver kunde holdes atskilt.
- Historikk
Én historikk
Hvert steg etterlater en kvittering, i én historikk du kan kontrollere og eksportere.
- Hvilken som helst modell
Modeller du kan bytte
Bytt modell, klient eller leverandør, og det agentene dine har lært, blir værende.
- Drevet av kjøretidsintelligens
Hvert mål, koordinert
Den planlegger, simulerer og avgjør hvert steg innenfor reglene dine, handler gjennom verktøyene dine, kontrollerer resultatet og lærer av det som ble verifisert, så hver agent som kjører på den, får jobben gjort og blir bedre med bruk.
Bygget på ACI.
MS Duplex er bygget på ACI, Adaptive Continual Intelligence: en ny kategori av intelligens som lærer, planlegger, simulerer, avgjør og handler under kjøring, i samspill med KI-modeller. Med ACI lærer KI-en din med en gang, holder tritt med hver endring og blir raskere og billigere med bruk, og det den lærer, er ditt.
MS Duplex
Produktet du brukerMS Duplex virker inne i assistentene teamet ditt bruker og inne i agentene bedriften din bygger. Den starter informert, velger ruten, handler innenfor reglene dine og fører videre beslutningene sine, læringen sin og konteksten din.
- Inne i assistentene dine
- Inne i dine egne agenter
- Innenfor reglene dine
- I plasseringen du velger
ACI
Intelligensen i MS DuplexDen lærer, planlegger, simulerer, avgjør og handler mens arbeidet pågår, lar vektene i modellen din være i fred, og alt den lærer, tilhører deg.
- Lærer av hvert resultat
- Handler innenfor reglene dine
- Holder tritt med hver endring
- Ditt, uansett hvor du jobber
Hva MS Duplex gjør for KI-en din.
24 måter den gjør KI-en din bedre på. Se dem spilles av, eller trykk på den du vil.
Hver samtale blir intelligens selskapet ditt eier.
Svarene, løsningene og beslutningene KI-en din kommer frem til, blir i bedriften din, og hver oppgave gjør den neste bedre.
Se den i arbeid →Steg 1 av 4: Bekreftet
Bekreft et resultat, og MS Duplex lærer det med en gang.
Kontinuerlig læring er den hellige gral innen KI.
MS Duplex er bygget på ACI, Adaptive Continual Intelligence: MatterSpaces proprietære algoritmer og arkitektur for intelligens som fortsetter å lære under kjøring. Den lærer av hvert bekreftet resultat, kan fortsatt det den har lært før, og lar deg endre enhver bit av det: plastisitet, stabilitet og redigerbarhet, alt på én gang.
MS Duplex lærer av hvert bekreftet resultat, og bygger videre på det.
Steg 1 av 5: Den lærer
Intelligens, ikke gjenfinning.
RAG, vektordatabaser, kunnskapsgrafer, cacher og minne lagrer det som skjedde, og finner det som ligner. MS Duplex lærer: den forstår mønsteret bak hvert resultat, komprimerer det til det som generaliserer, forutsier hva som kommer videre, og handler ut fra det.
Når en forespørsel bare ser kjent ut, returnerer gjenfinning nærmeste treff. MS Duplex forstår mønsteret, og ser forskjellen.
Steg 1 av 5: Dobbeltgjenger
A look-alike
Gjenfinning Gir tilbake det som ligner, riktig eller feil.
MS Duplex Forstår mønsteret, og ser forskjellen.
Nye ord
Gjenfinning Finner ikke noe som ligner nok.
MS Duplex Har lært mønsteret, så den vet det likevel.
En regel endres
Gjenfinning Gir det gamle svaret helt til noen redigerer lageret.
MS Duplex Følger den nye regelen fra neste forespørsel.
Med bruk
Gjenfinning Bare vokser, og hvert søk blir større.
MS Duplex Komprimerer det den har lært, og blir raskere og billigere.
Det som følger
Gjenfinning Venter på å bli spurt.
MS Duplex Forutsier neste steg, og handler ut fra det innenfor reglene dine.
- RAG Finner tekstutdrag som ligner spørsmålet
- Vektordatabaser Finner nære treff
- Kunnskapsgrafer Finner det noen har koblet sammen
- Cacher Gir tilbake det som er spurt om før
- Minne Henter fram det som ble lagret
MS Duplex kan bruke hver av dem som et verktøy, og den lærer av det de gir tilbake.
For mange oppgaver trenger du ikke lenger å finjustere.
Team finjusterer for kunnskapen sin, måten de jobber på og bedre resultater. MS Duplex gir alle tre fra ditt eget arbeid, og modellen din forblir som den er.
- Dine begreper og din kunnskap, lært av resultater teamet ditt bekrefter
- Formatet, tonen og reglene dine, i hvert svar
- Bedre resultater: den slo optimalisert finjustering i 6 / 6 tester*
- Lavere kostnad: 90.3% færre modellkall*
- En endring i arbeidet ditt, i bruk fra neste forespørsel
- 0 omtrening når du bytter modell*
- Enhver lærdom kan tas tilbake for seg
- Ingen treningskjøringer, og ingen egen GPU
En finjustering skriver om vektene, én modell og én treningskjøring om gangen.
Steg 1 av 4: En treningskjøring
Den lærer, planlegger, simulerer, avgjør og handler, under kjøring.
En ACI-modell ved siden av KI-en din gir den det den mangler mens arbeidet pågår. Følg én jobb gjennom alt MS Duplex gjør.
Steg 1 av 5: Lærer
En jobb kommer inn som trenger en ferdighet MS Duplex ikke har ennå, så den lærer den der det er trygt å prøve, og kontrollerer den før jobben er avhengig av den.
114 evner i 17 grupper.
Fra konteksten en oppgave starter med til et fortrinn som forsterker seg for hver oppgave. Trykk på en gruppe for å åpne den i listen.
- Kontekst og observasjon
- Regler og atferdskontroll
- Kjøring av verktøy
- Læring og personalisering
- Long Horizon: langvarig arbeid
- Planlegging og beslutningsstøtte
- Skill Fabric: gjenbrukbare ferdigheter
- Varige tråder og deling
- Glemming og datakontroll
- Status og forklaringer
- Varig intelligens
- Personalisering
- Multimodal intelligens
- Konfidens og autonomi
- Sikkerhet og tilsyn under kjøring
- Operativ intelligens
- Integrasjon og portabilitet
Raskere, billigere, mer nøyaktig.
Per 100 beslutninger: hvor mange hver tilnærming fikk riktig, før og etter en regelendring.
- −90.3%*Modellkall, med høyere nøyaktighet →
- 0%*Utdaterte svar etter en regelendring →
- 6 / 6*Tester der MS Duplex slo finjustering →
- 3 / 3*Ledende modeller slått i å forutsi systemendringer →
* Tall fra MatterSpaces interne benchmarker, ikke uavhengig verifisert. Les ansvarsfraskrivelsen
Alle resultater →Steg 1 av 4: Modellen alene
Kalt på hver beslutning fikk modellen alene 59.8% av dem riktig.*
Arbeidet den endrer.
Hver type arbeid, på det samme Agent Operating System, og hva som endres når MS Duplex lærer det.
Steg 1 av 6: Koding
Kode- og skrivebordsassistenter: Prosjektets konvensjoner, brukt i hver økt.
Kode- og skrivebordsassistenter
Prosjektets konvensjoner, brukt i hver økt.
MS Duplex bruker prosjektets konvensjoner og bekreftede rettelser i nye filer og nye økter, inne i Claude, Codex, Cursor og Hermes.
Se pluginene →Agenter for kundestøtte og drift
En policyendring gjelder fra neste forespørsel.
Returer, ruting og unntak besvares på millisekunder, og en endret policy gjelder fra neste forespørsel.
Se agent-benchmarken →Automatisering av arbeidsflyt i bedrifter
Agenter som vet hvordan systemene dine reagerer.
MS Duplex lærer hva hver handling endrer, og planlegger ruten. Den slo tre ledende modeller på å forutsi systemendringer.
Se benchmarken for arbeidsflyt →KI-produkter med høyt volum
90% færre modellkall, med nøyaktighet opp fra 59.8% til 94.6%.*
MS Duplex svarer på beslutningene den har lært, på millisekunder, og KI-en din resonnerer seg gjennom resten.
Se kostnadsresultatene →Team som tilpasser en modell
Tilpass modellen din uten å trene den på nytt.
MS Duplex tilpasser modellen din til arbeidet ditt uten å trene den på nytt, og tilpasningen blir med deg til neste modell.
Se tilpasningsresultatene →Regulert arbeid og datasuverenitet
Læring du kan inspisere, korrigere og holde innenfor grensene dine.
Hver kunde eier det MS Duplex lærer for den, med sentrale regler, godkjenninger og en historikk som kan eksporteres, i din sky.
Se sikkerhet →
