網(wǎng)絡(luò)信息資源的迅速增加和實時更新，當(dāng)前搜索引擎在尋找信息的時候都存在相關(guān)問題。造成這種困難的實質(zhì)在于搜索引擎缺乏個性化的服務(wù)和學(xué)習(xí)的能力，對要檢索的信息僅僅采用機械的關(guān)鍵詞匹配來實現(xiàn)。把信息獲取從目前基于關(guān)鍵詞層面提高到基于用戶個人興趣層面，是解決問題的根本和關(guān)鍵。如何及時準(zhǔn)確地獲取所需的有用信息，如何建立個性化的搜索模型，如何提供主動查詢功能，論文設(shè)計了一個基于Agent搜索引擎。
論文對搜索引擎進(jìn)行了整體設(shè)計，構(gòu)建了個性化模型和信息過程形式化模型。在信息檢索模型中，提出了檢索Agent的遞歸檢索模式，將信息按一定的方式進(jìn)行組織和貯存，并給出了檢索Agent的協(xié)調(diào)策略，論文還設(shè)計了Agent的通信語言，并對XML消息包進(jìn)行了解析和封裝，對消息原語層的DTD進(jìn)行了定義。論文還對Agent通信接口進(jìn)行了設(shè)計給出了通信接口的Java的結(jié)構(gòu)。此外，論文對Agent通信接口進(jìn)行了設(shè)計。論文最后還對基于Agent的P2P公共資源體系結(jié)構(gòu)的研究。在算法方面，論文說明了用戶Agent進(jìn)行了用戶模型的建立和使用，提出了改進(jìn)的ID3算法，對用戶模型進(jìn)行重整，對用戶興趣模型進(jìn)行了優(yōu)化，讓用戶模型跟隨用戶興趣的變化而變化。對用戶Agent、信息檢索Agent、信息過濾Agent，論文也提出了相關(guān)算法。