طورت بنية ذكاء اصطناعي متعددة الوكلاء تتكون من وكيل منسق رئيسي ووكلاء فرعيين متخصصين (إدارة الرحلات، البطاقة، الصالات) للتعامل مع سير العمل المعقد في صالات المطارات.
• تنفيذ تنسيق الوكلاء المعتمد على LangChain، مما مكن الوكيل الرئيسي من توجيه استفسارات المستخدمين بشكل ديناميكي، واستدعاء الوكلاء الفرعيين ذوي الصلة، وتجميع الردود في مخرج واحد متماسك.
• بناء واجهة برمجة تطبيقات REST مبنية على Flask لكشف وظائف وكلاء الذكاء الاصطناعي، تدعم استعلامات المستخدم في الوقت الحقيقي ووكيل الخلفية السلسة
التواصل.

تم تأليف تقارير مفصلة تقيم نماذج متعددة من نماذج اللغة الكبيرة على متطابقة المحفزات، وتحليل جودة الاستجابة، والاستدلال
السلوك والالتزام بالتعليمات.
• توثيق التطبيقات الداخلية والعملية للذكاء الاصطناعي التوليدي، مع التركيز على أتمتة المؤسسات والزمن الحقيقي
دعم اتخاذ القرار.
• استنتج من اختبار LLM أن ChatGPT أكثر ملاءمة للمنطق العام، بينما Grok يحقق أداء أفضل في
أعباء عمل تركز على البرمجة.