单个搜索引擎的搜索覆盖面有限,且返回结果的相关性不高,用户想获得一个比较全面、准确的结果,就必须反复调用多个搜索引擎。元搜索引擎在一定程度上解决了这些问题。但在自适应建立用户兴趣、搜索引擎的选择及结果融合方面还存在不足,不能很好的跟踪用户偏好,使其很难满足用户的需要。介绍了现有元搜索引擎的研究现状和发展趋势,指出其中不足,并分析了智能代理的技术特性,阐述其应用的先进性和可行性。从Web挖掘技术、信息过滤技术等方面详细阐述了基于智能代理的个性化元搜索引擎的相关技术,给出了基于智能代理的个性化元搜索引擎模型,并详细介绍了模型各个组成部分以及工作流程。为解决个性化元搜索引擎中查询扩展、搜索引擎调度和结果融合等关键问题,对相应算法进行了改进,以使该模型具有较好的搜索性能和较强的智能性。通过多个代理间的协调与协作以及知识库的建立,使该模型可以针对不同用户建立不同的用户兴趣模型,让兴趣模型将查询定位到用户兴趣领域中并扩展用户查询,使其能更清晰、准确的表达用户查询,并能提供个性化的界面定制,个性化信息服务定制以及个性化搜索引擎调度机制从而满足不同用户的个性化服务和需求。实现了一个简单的原型系统,并从几个方面对系统进行了测试。经过测试,该系统的性能和效率良好,能达到一个优良的元搜索引擎所必须的准确率和搜索速度,同时还具有一定的自学习和优化能力。在实践的基础上证明了该系统结构模型的可行性。