# Мультиагентная система

> Несколько AI-агентов, которые делят задачу на части: у каждого свой участок работы, а результаты собираются в общий

Источник: https://pachca.com/glossary/multi-agent-system

Мультиагентная система — схема, в которой задачу решает не один AI-агент, а несколько. У каждого своя роль, инструкции и инструменты: один собирает данные, другой пишет код, третий проверяет результат. Агенты передают друг другу промежуточные результаты, а управляет ими чаще всего главный агент-оркестратор.

Зачем делить работу между агентами:

- У каждого агента короче промпт и чище контекстное окно
- Узкий агент надёжнее справляется со своей частью задачи
- Части работы можно выполнять параллельно
- Проще найти, на каком шаге произошла ошибка

Минусы — больше обращений к модели, выше стоимость и сложнее отладка. Поэтому часто хватает одного агента с хорошими инструментами.

В Пачке несколько агентов могут работать в одном треде. Например, командный агент заводит задачу по обсуждению, а личный агент разработчика читает тот же тред, чинит ошибку и отчитывается. Тред служит общим контекстом и для людей, и для агентов.

Подробнее в базе знаний

[Читать в справке →](https://pachca.com/blog/lichnyy-i-komandnyy-ai-agent)

Для разработчиков

[Документация на dev.pachca.com →](https://dev.pachca.com/guides/ai-agents/overview?utm_source=pachca.com&utm_medium=glossary&utm_campaign=dev-portal)