随着计算机科学发展，Agent在人工智能和计算机科学界的地位变得日益重要。学术界和工业界的研究人员越来越重视Agent系统的理论研究和应用研究。 Agent能够模拟人类的行为，具有自治性、社会性、适应性、智能性等人类的特性。Agent的应用涉及到人类社会生活的各个行业领域。随着信息基础设施的建立和完善，人们对应用的要求越来越高。高智能、网络化、高可靠性和快速适应性成为应用系统所追求的目标。而这一目标正好和Agent的特点相吻合，从而推动了Agent理论研究和应用研究。 本论文的主要目的是在现有的Agent理论与应用之间做一些连接和转化研究工作。具体工作包括以下几个方面。 本文提出了一个层次化的多维Agent系统模型。该模型从重用性和便于实施出发，将Agent按照专用-通用、知识-处理以及个体-社会-外部世界这些不同的方面进行分割。然后从组织模型、功能模型、信息模型和通信模型四个方面给出了这个多Agent系统模型的描述和定义。 本文对多Agent系统中的用户接口Agent进行了研究，给出了一个用户接口Agent的结构，对用户接口Agent的实现进行了讨论，给出了用户接口Agent的一些关键的基于心智状态的行为驱动规则。为了使用户接口Agent具有适应系统变化的能力，本文提出了一种选择合作者的算法——多级top-n随机选择算法，该算法兼顾了合作者完成任务的历史情况和能力变化等因素，保证了系统具有较好的适应性和灵活性。 本文对多Agent系统中的协商问题进行了研究。研究工作主要涉及两个方面：一是对传统的协商协议——合同网协议进行了扩充，将信任度、稳健度、合作频度和积极程度等心智状态参数引入到合同网协议的招投标过程中，并将Agent的BDI模型与扩充的合同网协议相结合，通过一系列的BDI行为驱动规则实现合同网协议。二是提出了一种形成Agent联盟的策略，联盟是共同协作完成任务的一组Agent的集合。该策略考虑Agent形成联盟的历史情况，引入成功合作者集的概念，在保证完成任务质量的同时，减少联盟形成过程中的通信开销和计算量，提高系统效率。 Agent作为一种具有社会性的智能体，通信是其具备的基本能力之一。Agent摘要博士论文通信语言不仅要完成一般的通信协议的功能，而且要传递Agent的思维状态信息。KQML是当前较为流行的一种可扩充的Agent通信语言。我们根据应用的需求对KQML的执行原语进行了扩充，并给出了KQML的一种实现。 在上述研究的基础上，我们设计实现了一个基于Agent的枪械设计专家系统的原型。通过这个原型系统，对前面的研究进行了初步的验证。