近年来随着社会日新月异的进步和发展，信息传播与交流的范围也发生了翻天覆地的变化。形色各异的信息充斥在Internet上，人们在应用Internet的时候，很容易被海量信息冲昏头脑。这时候就急切地期望，所需的信息能主动“送上门来”。这样信息推送技术就应运而生了。然而推送技术在实际应用中，却没有达到预期的效果，其推送的信息在个性化方面仍然存在着不足。推送技术的发展方向是在目前信息推送技术的基础上融入人工智能、知识发现技术以及数据挖掘技术，从而形成智能信息推送，这样才有可能解决信息推送技术应用推广过程中所遇到的问题。 本文系统地研究了基于智能Agent的信息推送系统中所涉及到的关键技术，构建了一个基于智能Agent的信息推送系统模型。该系统由用户Agent，界面Agent，推送Agent以及信息Agent四个模块构成。用户Agent根据用户的基本信息和行为，对用户进行建模，通过基于观察记忆的学习机制、基于用户反馈的学习机制和基于ID<,3>归纳的学习机制来学习用户的兴趣，使系统具有一定的智能性。界面Agent根据用户的喜好，采用界面定制技术生成适宜用户浏览的界面，从而使系统具有一定的美观性与人性化。信息Agent利用现有的搜索引擎技术，采用有限深度一广度优先的搜索算法在信息源中查找用户感兴趣的相关信息，从而使系统具有一定的完备性。推送Agent根据用户的兴趣以及个性化信息采用向量空间法进行信息过滤，从而使系统具有一定的针对性与个性化。这四个模块，相互合作、相互协商、相互竞争、相互作用，通过Agent之间的通讯机制，采用KQML语言进行通讯与交流，使系统具有一定的灵活性。 总之，本文设计的基于智能Agent的信息推送系统在一定程度上实现了信息推送的个性化、人性化、主动性、智能性等特点，为信息推送技术的进一步发展与完善进行了有益的探索。