多Agent协作技术主要研究一组自治的Agent在分布式开放的动态环境下，通过相互的交互、协商等智能行为完成复杂的控制或任务求解。基于合同网的多Agent协作模型是通过Agents彼此之间的会话来改善整个网络系统的效率，因而在多Agent协作研究中占有非常重要地位。但是，基于合同网的多Agent协作模型也存在着一些局限，具体表现为：合同网结点Agent缺乏处理模糊信息的能力；合同网结点Agent自身的心智状态描述往往需要模糊描述，这样才符合人脑的思维；Agents之间的协作关系、协作过程处理往往是用经验性公式去计算带有很强的主观性。本文针对此局限，引入模糊理论对多Agent协作进行深入研究。本文从协商协议、协商策略、协商过程等方面对合同网模型进行了研究和分析，对传统的合同网模型进行扩充和改进，提出了一个基于模糊理论的合同网模型，新模型能够很好应用到分布式医疗、故障诊断等系统中。基于任务熟人集的合同网改进模型有效地解决了原有合同网模型中由于结点数目增加，造成通讯堵塞、协商效率下降的问题，但同时又产生系统响应时间振荡，部分结点Agent“饿死”现象，以至于无法找到局部最优解。新模型通过引入模糊合成运算，找到结点Agent间潜在合作关系，改进协商过程，使得协商结点之间能更有效地进行信息协作，在一定范围求得局部最优解，以至于求得全局最优解。新模型能有效的解决系统振荡等问题，动态选择合适的协商策略，使合同网模型具有更强的智能性和动态适应性。本文最后对基于新模型和基于任务熟人集的合同网改进模型的供暖运行故障诊断测试系统分别进行响应时间测试，实验结果证明新模型有效地解决系统振荡问题。