随着网络信息的日益庞大，人们常常为了查询某一信息而不得不从庞大的信息中人工进行搜索和挑选工作，所以使用Agent，Web挖掘等技术为访问Web网页的用户提供方便快捷的智能辅助浏览服务成为了目前的研究重点。 本文重点讨论如何在Agent结构的基础上设计和实现为用户提供高质量个性化辅助浏览服务的智能辅助浏览系统——AHBroswer。 AHBroswer系统的核心部分由分析器和建议器组成。分析器利用Web挖掘技术，结合用户的浏览习惯，将网络信息进行结构化表示；利用基于关联规则的知识聚类和规则合并的方法对初始的规则集进行筛选，获得辅助规则集。最后建议器根据Agent特点，构造出辅助浏览Agent，使用辅助规则集进行链接的推荐工作，成为个人浏览助手。 最后本文从推荐响应时间和推荐效率两个方面对AHBroswer系统进行了性能评价。实验表明，AHBroswer推荐系统具有很好的查全率和查准率及和更快的响应速度，因此具有较强的可行性和实用性。并对下一步的工作作了展望。