随着Internet技术的发展和普及，远程教育系统在教育领域中的应用不仅改变了传统的教育理念、教育模式和教学方法等，同时也为人们提供了便捷的学习机会、优良的教学环境和丰富的教学资源，使人们的学习活动更加自主化和个性化，有着巨大的发展潜力和广阔的应用前景，但传统远程教育系统缺乏智能性和自适应性。 Agent是一个具有自主能力、交互能力、反应能力和预动能力的软件实体，能代表用户或其它程序，以主动服务的方式完成一组工作，可以改善教学效果，增强系统的智能性和自适应性。本文通过分析传统远程教育系统模型的不足，给出了一个基于多Agent的远程教育系统模型。此模型由多个Agent组成。利用Agent间的协作机制，形成了一个层次结构的多Agent系统；利用Agent的智能推理能力和学生的个性特点，自适应地生成适合学生的教学策略，智能地组织教学环节，引导学生更好地学习。模型的设计思想既能发挥教师的主导作用，又能充分体现学生的认知主体作用。并且将Agent引入到计算机自适应考试理论中，通过Agent与计算机自适应考试理论的结合设计出远程教育考试系统的模型，努力使考试系统具有可行性和先进性，为基于Agent的计算机自适应考试系统在将来的数字化教育中的应用打下基础。 并把学生模型运用到渤海大学远程教育在线考试系统中，通过测试，得出了一系列结果，使考试系统具有自适应性并且能够比较准确地推理出学生的认知水平，证明了学生模型中算法的可行性和正确性。