> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.suvvy.ai/ru/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.suvvy.ai/ru/deistviya/multiagentnost.md).

# Мультиагентность

Ранее, мы рассматривали способы повышения качества ответов. Одним из способов было применение мультиагентной схемы настройки агентов.

{% content-ref url="/pages/bXUB9xOuUPey659XUti5" %}
[Способы повышения точности и качества ответов](/ru/osnovnye-nastroiki/prompts/prompts/sposoby-povysheniya-tochnosti-i-kachestva-otvetov.md)
{% endcontent-ref %}

Использование "**мультиагентности**" заключается в разделении системной инструкции на функциональные блоки и распределении их между отдельными агентами. Это помогает избежать расфокусировки модели и направить внимание на выполнение конкретных задач.

Расфокусировка возникает, когда инструкция перегружена объемной или неоднозначной информацией, что приводит к забыванию важных пунктов и нарушению последовательности действий. Решение — изоляция функциональных блоков и сокращение условий в каждой инструкции, что достигается с помощью мультиагентности.

На текущий момент в системе реализованы две схемы организации мультиагентности:

{% content-ref url="/pages/A74RiyJ8olzsG5th4qGW" %}
[Вызов подчиненного агента](/ru/deistviya/multiagentnost/vyzov-podchinennogo-bota.md)
{% endcontent-ref %}

Применяется, когда надо вынести отдельные задачи из основного агента на подчиненного.

***

{% content-ref url="/pages/jiqSFkgX7tubo0baqio9" %}
[Переключение активного агента](/ru/deistviya/multiagentnost/pereklyuchenie-aktivnogo-bota.md)
{% endcontent-ref %}

Применяется, когда на определенном этапе диалог надо передать совершенно другому агенту. Например, эта схема позволяет реализовать работу секретаря, который в зависимости от вопроса собеседника переводит диалог в нужный отдел или филиал. Для каждого отдела или филиала в системе создается свой агент.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.suvvy.ai/ru/deistviya/multiagentnost.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.