越来越多的软件系统部署在动态、开放和不可预测的环境中,为了提高系统的灵活性和健壮性,人们希望软件实体能够感知外部环境的变化,并根据环境变化和内部状态不断调整自身的结构和行为,使得系统得以不断演化,以更好的满足系统的设计目标。由于Agent具有自主性、自适应性等特性,将Agent技术应用至软件动态演化被认为是实现动态环境下软件演化的一种有效途径。本文借助于社会组织学的思想和软件Agent技术,从演化过程、核心策略和支撑平台等方面对基于Agent的软件系统进行了系统、深入的研究。本文首先给出一种基于Agent的软件演化支撑框架,详细阐述了框架模型的静态结构和工作机制。在此基础上对其内部Agent组织结构及其环境模型进行说明,从而为软件演化过程奠定了基础。之后,提出了两种演化过程。一种是基于演化规则的演化过程,该过程是面向服务层的大粒度演化过程。在此基础上一方面设计了演化逻辑描述语言DELDL,提出了规则分发—自主协作的控制策略,另一方面实现了环境感知的透明化,提出了环境感知框架并设计了两种环境感知方式；另一种是基于知识规则的演化过程,该过程是面向功能层的小粒度演化过程。并对该过程中涉及的知识规则形式化定义和Agent内部规则解析机制进行了说明。两种演化过程共同构成了软件的多层次演化。最后,通过典型应用案例与测试验证本文所提出的两种动态演化过程以及相应关键技术的可行性,并对实验结果进行分析。