合作的根本目的是解决诸如计算能力、领域知识、信息、方法等资源的短缺问题.个体agent资源和能力有限,联合多个相对简单的agent组成一个多agent系统,通过成员之间的相互合作,使整个系统表现出较高的智能和强大的功能已经成为分布人工智能和Agent技术研究的一个主要方向.多Agent合作首先需要面对的问题是合作对象的选择、合作任务的分配、合作成员之间的交互与知识理解等,而这些问题的解决将涉及agent技术研究的众多方面,主要包括多agent系统的组织结构、合作方式、知识表示、服务匹配、多agent规划等.该文针对以上问题进行了较为深入的研究,结合本体论和服务描述,着重讨论了合作的多个agent成员之间基于知识的理解、交互、推理和规划等多agent合作的核心问题.主要的研究内容和贡献包括:1.提出并分析了多Agent系统的三种组织结构及其合作方式,讨论了管理服务机构和中介服务机构各自的特性、目标及其相互关系,在提出的三层概念结构的基础上给出了一个以本体论和服务描述为基础的分布式多agent合作模型.2.提出并实现了一个以本体论为基础,以知识理解和知识交换为目标的任务与能力描述语言——ATCDL.3.论文以任务和能力描述为基础,结合本体论和概念推理,提出了领域匹配、性能匹配、输入输出匹配以及完全匹配和部分匹配、匹配距离等有关服务匹配的概念和算法.4.提出了一个多agent层次合作模型,并以此为基础给出了基于层次合作模型和基于任务模型两种合作任务规划方法.5.建立了两个本体论:ATCDL Ontology和TravelService Ontology.