随着网络技术的兴起,网络教育在国内外得到了迅速发展,并已成为一种非常重要的教育模式。然而,国内各高校网络教学资源分布广泛,难以集中;另外,各个高校内的学习资源大多处于集中式的管理模式,不便于共享。这样,一种分布式的学习资源服务便成为当务之急。而移动Agent技术的出现,为上述问题的解决提供了一种新的解决途径。移动Agent,作为分布式系统和人工智能研究领域共同发展的产物,是一种智能化的分布式系统,为分布式的学习资源服务在分布式管理方面提供了便利。其次,它不仅仅有很强的交互性,还能在网络中进行迁移,便于资源信息的采集。再次,它在迁移过程中能比对权利描述信息,实现资源的使用权利控制,为分布式资源服务的资源共享提供了一定的安全保障。本文在分析了学习资源服务的现状并介绍了Agent的概念以后,重点对移动Agent系统的各种检索模式进行了深入的研究和探讨,并结合各种不同的检索环境提出了一系列移动Agent的检索模型。在此基础上,提出了学习资源服务系统中Agent检索系统的整体框架。并将整个检索模型的系统框架分为四个模块,分别对各个子模块的实现做了较为详尽的说明,并给出了测试结果。最后对全文工作进行了总结,并对进行了基于Agent的学习资源检索系统进行了预测和展望。