分布式人工智能是人工智能的一个重要研究领域，它要求一组分布环境下的智能实体通过合作来解决问题。从建立高速的分布式专家系统的角度出发，提出了利用PVM(ParallelVirtualMachine)与CLIPS(CLanguageIntegratedProductionSystem)相结合的实现形式。CLIPS和PVM能够提供必要的CLIPS信息传递功能，并通过利用PVM为CLIPS增加并行性，进而可以构造出大型的、具有很强移植性的、适用于各种网络环境的分布式专家系统。 本文首先介绍了CLIPS和PVM的基本理论、体系结构及相关技术，为后续研究提供了理论基础。 其次，通过详细分析CLIPS具有的特点，认为CLIPS编写的专家系统实现分布式运算具有一定的可行性。同时利用CLIPS与C及C++相兼容的特性将CLIPS嵌入到VC++中，使CLIPS程序脱离CLIPS原来的运行环境来运行，提供了并行推理的基础。 再次，对PVM系统，尤其是PVM的消息传递机制，进行了分析和研究。根据PVM消息传递机制的优越性和CLIPS隐含的并行性，提出了利用PVM实现CLIPS的并行性的方法。并对PVM和CLIPS源代码进行剖析，通过编写自定义通信函数或PVM本身自带的通信函数来实现系统。 最后，对实验的具体实现方案进行了分析与设计，构建了实验环境并进行了多次实验，并对结果进行了分析，指出了仍存在的问题和进一步的研究方向。