随着计算机网络、通信等技术的发展,智能Agent的研究已成为人工智能研究的一个热点。尤其是许多专家学者一直希望在现实世界里构建一个自主、具有推理能力的Agent,其中一个主要问题就是形式化描述动作和环境属性,然后根据这些描述赋予Agent自主推理和实现目标的能力。本文在分析了流演算和FLUX相关文献的基础上,将GoFlux扩展为ConFlux。同时,结合其它Agent的知识表示,引入了通信动作,改进了知识更新公理,并通过一个智能日程安排实例验证。本文的主要研究工作有:(1)系统地研究了流演算形式化理论及其实现语言FLUX。针对MAS环境的动态、不完全可知特性,本文采用流演算理论及FLUX来形式化描述和实现MAS的环境、动作和面向目标推理。(2)针对GoFlux不能处理并发、带有优先级的并发、中断等操作,本文在GoFlux基础上,吸收了ConGolog语义,扩展为ConFlux,从而可以实现多Agent程序的并发交互执行。(3)基于流演算理论,结合其它Agent的知识表示,为了扩展ConFlux面向多Agent并发编程的交互特性,引入通信动作,并讨论了通信动作如何影响通信双方的知识状态。在此基础上,提出了一个请求/服务协作模型,并给出语义描述。(4)最后,通过一个智能日程安排实例验证了上述理论,具有一定的实用价值。