多Agent系统作为分布式人工智能的一个重要研究领域，正越来越受到学术界的关注。而协作是多Agent系统研究的核心问题之一。论文的目的就是对已存在的多Agent协作方法——合同网协议进行了改进，在减少系统通信量和提高任务执行速度方面作了有益的探讨。 论文对Agent和多Agent系统概念和技术进行了介绍和讨论，主要研究了基于合同网协议的多Agent协作方式，分析了其中的不足。针对经典合同网协议存在通信负载大、系统效率不高的问题，将信任度、积极度、友好度和信号强度等心智状态参数引入到合同网协议中，充分利用节点的社会属性，提出了动态组合选标策略，减少了系统通信量，兼顾了系统完成任务的成功率和系统的整体性能；在节点接收标书处引入了阈值，限制了节点处理标书的数量，这种拒标策略，节约了系统资源，减轻了节点负载。将以上策略赋于经典合同网协议中，给出改进的合同网协议的协作流程。并且实验模拟经典合同网协议和改进的合同网协议，分析试验结果，得出改进的合同网协议在减少通信量和提高任务执行效率方面的优越性。 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。论文分析了目前流行的可扩充的Agent通信语言——KQML的语法和语义，根据合同网协议的需要对KQML的执行原语做了扩充，弥补了KQML中有关任务交互原语的缺乏，实现了Agent间关于目标、任务的高层次、复杂、多回合的交互协作。 在应用方面，论文将基于改进的合同网协议的Agent协作方式应用于医疗协作诊断系统中，提出了基于合同网协议的医疗协作诊断系统的协作模型。阐述了该模型中承担固定角色的每个Agent的功能，详细分析了一个专家为解决某疑难问题而与其他专家进行协作的过程。最后给出基于JADE平台的Agent协作的通信描述。