随着计算机与网络的发展,人们日渐依赖于通过网络进行交互。利用Agent与多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)的自治性、智能性等特点,可以提高人们在通过网络进行交互的过程中对于信息的处理能力,提升交互的效率。考虑到Agent建模与实现的复杂性,在实际应用中需要支持Agent快速开发的方法与工具。同时Agent在交互过程中会面临信息不对称与信任建立等复杂问题,需要Agent在交互过程中发挥主动的特性,提高交互的有效性。本文对Agent的快速开发方法以及Agent间以预动(proactive)方式交互来处理信息不对称以及建立信任的过程进行了研究,并取得了如下结果:提出采用Agent模板语言(Agent Pattern Language,APL)描述应用场景的相关元素、由黑板结构Agent解析运行的Agent开发框架,和适应企业应用集成的特点的分层MAS结构的设计。在框架中开发人员只需要关注于利用领域知识对场景进行建模,因而能够实现Agent与MAS的快速开发。提出用于处理信息不对称和建立信任的、具有预动特点的交互过程,并采用控制论中的状态空间方程作为模型予以描述。状态空间与Agent查找所需信息进行的推理以及对信息的处理相对应,输入、输出变量则分别对应Agent需要的信息和要发送给对方的信息。在此基础上进一步建模处理信息不对称和信任建立的过程。从认知的角度出发描述了Agent间的信息不对称关系,并且基于状态空间方程所描述的交互,给出了Agent间处理信息不对称的交互过程。在这个过程中,缺乏信息的Agent根据所需的信息主动向拥有信息的Agent提出获取信息的请求。针对交互中可能出现的信息隐藏,本文提出交互双方就隐藏信息展开博弈的方式。这种预动交互过程可以结合不同的博弈模型来有效的消除信息不对称给协作带来的消极影响。在对典型的信任模型进行比较分析的基础上,给出了Agent在代理以及非代理情形下的信任定义。考虑缺乏直接交互经验和目击信息时Agent难以采用典型的博弈模型来建立信任的情况,本文基于状态空间方程所描述的交互给出了Agent间通过直接交互建立信任的过程。同时在认知推理的基础上引入模糊推理,将交互信息的可靠性纳入信任建立的过程中。这种通过预动交互建立信任的过程能将上下文的动态变化反映在信任建立的过程中,使得信任建立更加灵活。通过本文提出的Agent开发框架可以有效地提升系统开发的效率,同时考虑到开发框架在处理交互中信息不对称与信任建立问题方面的不足,从认知的角度提出针对这两个问题的预动交互过程,从而减少交互中人为的干预,使得Agent能够更好的发挥信息处理方面的优势,并为MAS中的预动行为研究提供了借鉴。