接触到Agent是很偶然的事了，以前一直在琢磨如何让程序具有更多的智能性，因为自己也没有基础，基本上是天马行空的随便想，其中就包括把具有主动思维的对象和普通对象分开，比如人和物品应该属于不同的范畴，人是具有主动思维的对象，而物品可以看作是只有属性的对象，物品附属于主动思维的对象。例如在描述一个家庭的时候，我们可以说家庭成员，包括宠物和家畜家禽，都是具有主动思维的对象，称之为主体；而象房屋，汽车，桌子椅子等可以看作是附属于这些主体的物品，根据这一基础，可能建立智能的系统模型，同时解决对象的生命周期和线程的同步等在传统OO方法里无法解决的问题。
当然Agent的研究者不会像我一样只是随便想想，毕竟有个念头很容易，要建立理论模型并且给出参考实现是要面对很多琐碎细节的。所以还是先了解一下Agent的概念吧。
Agent是模拟具有主动思维的对象，因此在刻画Agent的时候就要将环境和Agent区分开，Agent作为主体能够感知环境并作出一定的反应，在现在的智能Agent的研究中，又进一步把人类的思维特征加入到Agent模型中，比如知识，信念，意愿，承诺等。
随着网络技术的发展，可以让agent在网络中移动并执行，完成某些功能，这就是移动agent的思想。
在考察多个体之间的交互时，多Agent模型也被建立起来，由此社会性和协作性也被加入到Agent的属性中来。
智能Agent的BDI模型
Belief-Desire-Intention，信念-期望-意图
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信念：描述了Agent对当前世界状况的估计，属于思维状态的认知方面；
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期望：描述了Agent对未来世界状况以及可能采取的行为路线的喜好，属于思维状态的感情方面。期望的一个重要特征是Agent可以拥有互不相容的期望，而且Agent也不必相信他的期望是可实现的，即允许?和??同时成为Agent的期望。
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目标：是Agent从期望中选择的子集，Agent可能要加以追求。目标是Agent当前拥有的选择，然而， Agent还没有采取具体行动的承诺。一般来说需要Agent相信它的目标是可实现的。
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意图：由于Agent资源有限，它不能一次去追求所有的目标，即使这些目标是相容的。所以需要Agent再选择某个目标（或目标集）来作出追求的承诺，这个过程形成意图。
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承诺：表示从目标到意图的转换，承诺还决定了Agent对于所追求的意图的坚持程度，并控制对意图的重新考虑。
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规划：在意图系统的实现中起重要作用。Bratman认为，当Agent对某个目标作出追求的承诺后，意图就可被视为行为的部分规划。
BDI模型的目的应该是建立一个简单的思维模型，在主体掌握的知识和它所作出的行动之间建立一个普适的联系。尽管人类或者其它生命体的思维过程千差万别，在自觉不自觉中都可以用这几个因素来表达，也正因为它的普适性，在描述具体问题时，一定还需要更详细的模型来表达其特殊性。
移动Agent
20世纪90年代初，由General Magic公司在推出商业系统Telescript时，提出了移动agent的概念。简单的说，移动agent是一个能在异构网络中自主地从一台主机迁移到另一台主机，并可与其他agent或资源交互的程序，实际上，它是agent技术与分布式计算技术的混血儿。传统的RPC客户和服务器之间的交互需要连续的通信支持；而移动agent可以迁移到服务器上，与之进行本地高速通信，这种本地通信不再占用网络资源。移动agent迁移内容既包括其代码也包括其运行状态。
