Návrh a hodnocení LLM multi-agentního systému jako nástroje Competitive Intelligence

Název práce: Návrh a hodnocení LLM multi-agentního systému jako nástroje Competitive Intelligence
Autor(ka) práce: Singkhal, Dmitrii
Typ práce: Diplomová práce
Vedoucí práce: Černý, Jan
Oponenti práce: Papík, Richard
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Téma zkoumá možnosti implementace agentního systému založeného na velkých jazykových modelech a jeho benchmarku v kontextu konkurenčního zpravodajství. Cílem je představit systém autonomních agentů, kteří dokážou využívat externí datové zdroje, analyzovat klíčové ukazatele, informovat o změnách v konkurenčním prostředí a navrhovat strategická doporučení užitečná pro management podniku. Dále se zaměřuje na návrhu metodiky hodnocení pro objektivní hodnocení a porovnání implementací takových systému pro účely Competitive Intelligence. Práce kombinuje teoretický popis principů Competitive Intelligence a architektury AI agentů (multi-agentní systémy podporované LLM agenty), praktickou ukázku jejich nasazení (frameworky jako CrewAI, AutoGen, LangGraph) a jejich benchmark z hlediska schopnosti podporovat Competitive Intelligence.
Klíčová slova: multi-agentní systémy; Competitive Intelligence; konkurenční zpravodajství
Název práce: Design and Evaluation of an LLM Multi-Agent System as a Competitive Intelligence Tool
Autor(ka) práce: Singkhal, Dmitrii
Typ práce: Diploma thesis
Vedoucí práce: Černý, Jan
Oponenti práce: Papík, Richard
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
The thesis explores the possibilities of implementing an LLM-based multi-agent system for the purposes of Competitive Intelligence and its benchmarking. The objective is to present a system of autonomous agents capable of leveraging external data sources, analyzing key indicators, monitoring changes in the competitive environment, and providing strategic recommendations useful for company management. Furthermore, the thesis focuses on designing an evaluation methodology that enables the objective assessment and comparison of different implementations of such systems for Competitive Intelligence purposes. The work combines a theoretical description of Competitive Intelligence principles and AI agent architectures (multi-agent systems based on LLM agents), a practical demonstration of their deployment (using frameworks such as CrewAI, AutoGen, and LangGraph), and a benchmark evaluating their ability to support Competitive Intelligence.
Klíčová slova: Competitive Intelligence; multi-agent systems; large language models

Informace o studiu

Studijní program / obor: Data a analytika pro business
Typ studijního programu: Magisterský studijní program
Přidělovaná hodnost: Ing.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra informačních technologií

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 28. 2. 2026
Datum podání práce: 4. 5. 2026
Datum obhajoby: 5. 6. 2026
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/96279/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: