باستخدام Pardus قمت بتشغيل مجموعة بيانات أمراض الكبد الهندية على Kaggle، وبدون أي مطالبات مباشرة، قمت بتشغيل وضع الوكيل المتعدد، وفتحت عشرات المهام Docker المتوازية لتنفيذ تحليل الانحدار تلقائيًا. النتيجة كانت إنشاء دورة كاملة لتفسير بيانات أمراض الكبد والمرارة — مع أكثر من عشرة دروس، حيث تم تنظيم المنطق بشكل منهجي ووجهات النظر فريدة، وكان التأثير التوعوي فعلاً جيدًا.

وراء ذلك يكمن قوة المعالجة الآلية للبيانات الضخمة بواسطة الذكاء الاصطناعي. من ملف CSV الأصلي إلى إخراج المعرفة الهيكلية، تم ذلك بدون تدخل بشري على الإطلاق، مما يبرز إمكانيات بنية الوكيل المتعدد في التحليل المعقد. بالنسبة للسيناريوهات التي تتطلب تكرار التحليل بشكل عالي التردد، فإن هذه الفكرة تستحق الاستفادة منها.

وبالمناسبة، بعد الاطلاع على هذه التقارير التحليلية، كانت هناك فائدة: عند فحص الأشخاص فوق سن 50، يجب أن يكون التركيز بشكل خاص على مؤشر البيليروبين، فهو إشارة مهمة لصحة الكبد والمرارة.