中医作为中国特色的传统医学具有重要的社会价值，但是由于缺乏对相关资源的有效管理，使得以往的专家经验并没有在中医项目上得到充分的发挥。为了解决专家与项目之间和专家与专家之间复杂的协作关系，本文对中医领域中的协作机制进行了深入研究。　　 首先，为了适应中医领域复杂的协作要求，通过对专家评审流程和专家特点的分析，本文提出了复合Agent的概念，实现了对外屏蔽内部具体的细节操作，对内使得Agent的增加和撤离对系统影响最小化。　　 其次，构建了基于复合Agent的竞争型协作框架。该框架通过将协作过程层次化，使系统的业务流程更加清晰；本文还将遗传算法和蚁群算法进行结合并加以改进，提出了基于MGAACO算法的竞争型协作模型的求解方法，使系统搜索寻优的能力得到提高，另外加入预处理模块设定阈值，从而缩小了专家的搜索范围并提高了搜索精度。　　 再次，基于MGAACO算法的搜索结果，本文进一步提出了基于角色的合作型协作模型。通过引入角色概念，简化了Agent的动作集合。采用角色作为工作流节点的方法构造协作图，将复杂的协作关系分解为小的、局部的协作关系，解决了基于合作型协作的复杂求解问题。　　 最后，将主要理论应用到国家中医药管理局科研管理系统，通过系统对数百个项目和课题的顺利实施，验证了本文理论的正确性和有效性，从而为科研管理提供了高效规范的保障。