现代工业自动化生产线正向大型、复杂、动态和开放的方向发展，自动导引车系统（Automatic Guided Vehical System，AGVS）也需向更大规模、复杂协作运行方式转变。传统的集中式控制方式随着AGV数目增加在计算效率和负荷分担等方面遇到了严峻性能挑战。多智能体（Multi Agent System，MAS）技术基于分布式人工智能，致力于解决大型复杂的现实问题，本文将以MAS技术在多AGV系统控制中应用作为研究内容，探索更加高效、灵活的多AGV系统控制方式。本文以多AGV系统为研究对象，在研究Agent及MAS技术基本原理及其结构的基础之上，从个体行为特征到系统运行架构等方面对Agent技术在AGV系统中的应用作了充分的研究论证，确定了适合多AGV系统的实施方案。在充分的可行性论证基础上，本文根据AGV个体结构及其工作过程特点，按照Agent的体系标准对单车系统结构进行了智能化建模，把原有系统按照决策、交互、感知、行为等层次进行重新构架和实现，使单台AGV具备自主控制、快速适应能力。在对单台AGV系统智能化建模基础上，本文从多AGV系统的工作流程和特点出发，设计了基于MAS的多AGV系统结构。对AGV Agent自主运行过程中的协作机制进行了深入探讨，着重研究了黑板结构在多AGV系统当中的应用，包括黑板的区域划分、管理机制等。设计了基于合同网机制的多AGV任务分配方式。完成了基于自适应交通的多AGV交通控制方法设计。在系统设计的基础上，实现了基于嵌入式系统的AGV Agent单车控制器以及多AGV系统协调管理器，开发了该AGV系统的客户端管理软件，并通过以上软硬件的联合试验证明了Agent技术在多AGV控制系统中应用的可行性和优势。最后，本文对以上研究内容及成果进行了总结，对研究的不足之处提出了完善意见并对进一步研究进行了展望。