普适计算自20世纪90年代起至今,已取得了长足的发展。从普适计算的定义可以看出,“随时随地”和“透明”是普适计算的本质要求,这两个本质要求同时都具有动态性和模糊性这两个特性。因此,我们将普适计算技术和Agent相结合,引入动态模糊逻辑来描述软件Agent普适方法。主要包括以下内容:(1)提出了基于DFL的软件Agent的普适评估模型及算法。(2)结合上下文感知技术,给出了基于DFL的软件Agent上下文感知模型。在上下文感知模型的实现过程中,软件Agent系统对于外界的上下文信息的获取以及单个Agent之间的合作交流引入信任协调机制和强化机制来规范,确保软件Agent能够找到一条最优的执行策略;(3)根据普适计算环境中用户提出的上下文任务的特点,给出了基于DFL的上下文任务分配算法。本文虽然给出了基于DFL的软件Agent普适方法的一些框架和实现方法,但由于普适计算环境的复杂性,还有许多工作需要进一步研究。如:在移动设备和无线网络资源限制的普适计算环境中,如何解决移动设备和无线网络资源的利用率等。