# Введение

## Что такое Querywise

<figure><img src="/files/vCL6yuXQCTWs3gcUfiVB" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Querywise — это low-code платформа, позволяющая бизнесу создавать настраиваемые потоки оркестровки LLM и агентов ИИ.

Разработка приложений LLM часто включает в себя бесчисленные итерации. Наш подход low-code и перетаскиванием пользовательского интерфейса обеспечивает быстрые итерации, помогая вам быстрее перейти от тестирования к производству.\
\
Наша платформа позволяет формировать **мультиагентные системы** (Multi-Agent Systems, MAS), состоящие из множества взаимодействующих интеллектуальных агентов. Эти агенты работают вместе для выполнения задач, решения проблем или достижения общих целей, которых сложно или невозможно достичь одним агентом. Основные характеристики и принципы мультиагентных систем включают:

1. **Автономность**: Агенты в системе обладают высокой степенью автономности, что позволяет им действовать независимо и принимать собственные решения.
2. **Взаимодействие**: Агенты взаимодействуют друг с другом посредством обмена сообщениями или другой формы коммуникации. Это взаимодействие может быть кооперативным (агенты работают вместе) или конкурентным (агенты работают на достижение собственных целей, которые могут конфликтовать).
3. **Гетерогенность**: Агенты могут быть разными по своим возможностям, функциям и целям. Это позволяет системе использовать широкий спектр навыков и знаний для решения различных задач.
4. **Распределенность**: Мультиагентные системы часто распределены по различным физическим или логическим узлам, что повышает их устойчивость и гибкость.
5. **Коллективное поведение**: Агенты в MAS могут демонстрировать коллективное поведение, такое как самоорганизация, адаптация к изменяющимся условиям и коллективное обучение.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

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

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://doc.querywise.ru/vvedenie.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
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.