akalářská práce je na vynikající úrovni a studentka beze zbytku splnila všechny body náročného zadání. Velmi oceňuji, že se dokázala úspěšně zorientovat v pokročilé problematice multiagentních systémů a lokálních LLM, která nebyla přímým předmětem jejího studia. Studentka pracovala velmi samostatně, přicházela s vlastními nápady a vytvořila funkční systém v prostředí OLLAMA a AutoGen, včetně rozšíření testovací databáze v Packet Traceru. Navržené architektury (zejména úspěšná MAS-$\gamma$) prokazují vysokou kvalitu inženýrského přístupu, přičemž dosažené výsledky s modely jako GPT-OSS 120B byly exaktně statisticky vyhodnoceny. Práce má silný aplikační potenciál pro bezpečnou on-premise síťovou diagnostiku. Práci doporučuji k obhajobě s hodnocením A (výborně). Points proposed by supervisor: 90

Študentka Viktorie Lengálová vypracovala bakalársku prácu na tému „Generativní jazykové modely pro automatickou opravu chyb a zvýšení bezpečnosti datových sítí". Teoretická časť popisuje multiagentové systémy (MAS) a jazykové modely. Táto časť je spracovaná dostatočne podrobne, čo svedčí o autorkinej znalosti tejto témy. Práca s literatúrou je tiež na dobrej úrovni. Zdrojov je síce menej, ale využitie MAS na opravu chýb v sieťach je veľmi nová téma, takže je to pochopiteľné, a teda to nepovažujem za veľký nedostatok práce. Vytkol by som len používanie ilustrácií v rastrovom formáte, keďže správne by mali byť vo vektorovom formáte.
V praktickej časti študentka predstavuje tri navrhnuté architektúry, ktoré sú otestované na dátovej sade s využitím viacerých jazykových modelov. Súčasťou práce je aj vlastná hodnotiaca metóda, ktorá zachytáva možné scenáre a každému z nich priraďuje hodnotiacu známku. Metodológia je popísaná dostatočne a testovanie bolo pomerne rozsiahle, čo považujem za prínos práce. Veľmi oceňujem, že celé riešenie beží na lokálnych jazykových modeloch, čo je vzhľadom na rastúce ceny API komerčných poskytovateľov významným benefitom pre nasadenie v praxi. Presnosť MAS systémov síce nie je vysoká, avšak vzhľadom na novosť a unikátnosť danej témy to nepovažujem za závažný nedostatok. Oceňujem, že výsledky sú v ďalších častiach práce podrobne analyzované. Za obzvlášť zaujímavú považujem korelačnú analýzu a jej zistenie, že jazykové modely s väčším počtom parametrov nemusia zaručovať lepšie výsledky. Páči sa mi aj analýza výkonnostnej náročnosti jednotlivých MAS a jazykových modelov. Práca prináša viacero zaujímavých prínosov, vďaka ktorým ju radím medzi nadpriemerné bakalárske práce.
Celkovo prácu hodnotím ako dobrú a odporúčam ju na obhajobu s hodnotením 95 b – A. Topics for thesis defence:

1. V podkapitole „Vyhodnocení a kritéria testů" uvádzate tri možné prípady vyhodnotenia testu. Ani jeden z nich však nepracuje so zmiešanými scenármi – napríklad keď systém chybu správne opraví, no zároveň identifikuje aj falošne pozitívnu chybu. Nastal takýto prípad počas testovania? Ak áno, ako bol vyhodnotený?

Points proposed by reviewer: 95