该文在总结、分析前人研究结果的基础上,力图从实现的角度,来分析、总结Multi-Agent预测支持系统的构建途径.Agent是一个具有自主性、反应性与社会性的个体,它能够 感知环境并自主的行动.MAS(Mulit-Agent Sysrem)是应用计算的社会观组成的包含多个Agent的系统,它具有分布性、协调性,自组织与自学习能力,对于处理复杂系统综合集成问题具有很大的优势.在Multi-Agent预测支持系统的结构与运行机制的设计方面,该文做出了 一些改进工作,加入了对系统的协作协调机制的考虑,以满足MAS对各节点间关系的对称性 、有效性、稳定性与一致性的要求.精神状态的动态变更是Agent实现自学习、适应环境变 化的重要手段,因此,该文采用了基于精神状态的Agent的设计方式,来构造一个具有信念 、承诺与能力的预测Agent.该文提出了一种通用的Agent的构造方法,并利用Java语言开发出一个Windows环境下运行的应用程序.最后,建立用于股票市场行情预测的神经网络预测Agent,并利用实际数据检验,预测结果较好.