Design and Evaluation of an LLM Multi-Agent System as a Competitive Intelligence Tool

Thesis title: Návrh a hodnocení LLM multi-agentního systému jako nástroje Competitive Intelligence
Author: Singkhal, Dmitrii
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Černý, Jan
Opponents: Papík, Richard
Thesis language: Česky
Abstract:
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.
Keywords: multi-agentní systémy; Competitive Intelligence; konkurenční zpravodajství
Thesis title: Design and Evaluation of an LLM Multi-Agent System as a Competitive Intelligence Tool
Author: Singkhal, Dmitrii
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Černý, Jan
Opponents: Papík, Richard
Thesis language: Česky
Abstract:
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.
Keywords: Competitive Intelligence; multi-agent systems; large language models

Information about study

Study programme: Data a analytika pro business
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Information Technologies

Information on submission and defense

Date of assignment: 28. 2. 2026
Date of submission: 4. 5. 2026
Date of defense: 5. 6. 2026
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/96279/podrobnosti

Files for download

    Last update: