网上审批系统是在Internet上实现的,无形中就存在一个巨大的分布式信息资源库,并且随着网上审批系统使用范围的扩大,这些信息还以每天百万个的数量级增长。对于这些信息,我们可以在系统中设计一个搜索引擎,这样可以满足人们一定的搜索需求。但是搜索引擎存在信息迷航的问题。并且不关注用户差异,只要关键词相同就返回相同的查询内容。但实际上,用户在使用搜索引擎进行信息查询时,并不十分关注返回的结果有多少,而是看结果是否和自己的需求吻合。存在这些弊端实质性原因在于信息获取手段缺乏知识处理能力和理解能力。把信息查询从目前基于关键词层面提高到基于知识层面,是解决问题的根本和关键。本文尝试将Agent技术引入网上审批系统,利用Agent的学习性、自治性、社会性来实现用户查询的个性化。以下是本文的主要研究内容:1)研究了网上审批系统的特征,将Agent技术引入网上审批系统,以期实现个性化,同时考虑了当前个性化查询响应时间迟缓的问题,提出了一种减小搜索空间的方法。2)建立基于Agent技术的个性化信息查询多系统的框架,给出核心Agent分类,描述了基本的工作流程。研究了用户模型的表示、建立、更新,文档模型的表示和建立;用户Agent和用户群体Agent的行为模式;匹配Agent的工作机制;文档分析Agent和信息过滤Agent的工作机制;文档数据库和用户模型数据库的构建;研究了Agent之间通信机制等3)使用Gaia方法论对网上审批系统中基于Agent个性化信息查询系统进行了详细的分析和设计。