Com Pardus, executei um conjunto de dados de doenças hepáticas na Índia no Kaggle, iniciando diretamente no modo multi-agente sem prompts, com dezenas de tarefas Docker paralelas executando automaticamente análises de regressão. O resultado foi a geração de um curso completo de interpretação de dados de hepatologia e gastroenterologia — após várias aulas, o sistema organizou a lógica de forma clara e com uma perspectiva única, com um efeito de divulgação científica realmente excelente.

Por trás disso está o poder do processamento automatizado de grandes volumes de dados por IA. Desde o CSV original até a saída de conhecimento estruturado, todo o processo sem intervenção humana, demonstrando o potencial da arquitetura multi-agente em análises complexas. Para cenários que requerem iteração de alta frequência, essa abordagem é uma referência valiosa.

A propósito, uma lição ao ver esses relatórios de análise: pessoas com mais de 50 anos realmente deveriam focar na avaliação do nível de bilirrubina durante o check-up, pois é um sinal importante de saúde hepato-biliar.