需求分析技术和面向Agent软件设计技术都是当前计算机科学研究领域中的热门技术.将Agent思想用于软件建摸,将形成一种新的在更高抽象层次上建模技术,是对传统的软件需求分析方法的挑战,但同时也带来了机遇.在传统的需求分析技术(面向对象需求分析技术和面向结构需求分析技术)中,需求分析过程和程序设计过程往往是脱节的.面向Agent的需求分析以获取作为系统基本组件的Agent为目标,并分析其完成系统服务所需要的协同关系.需求分析的结果将直接作为下一步面向Agent的详细程序设计的分析对象.基于KAOS方法,我们提出了一种新的面向Agent的需求分析方法---FKAOS方法.FKAOS方法采用Fuzzy Z形式化描述语言,同时融合现有KAOS语言的表示方式,重点解决面向Agent需求工程的非确定问题,全面描述面向Agent应用的需求模型.同时基于不同于KAOS方法的Agent理念,对KAOS的需求分析和建模过程进行了全面改进.本文集中对FKAOS方法中的Agent优化问题进行了研究.这个问题的解决在FKAOS方法中起着关键的作用.本文首先对KAOS方法中Agent存在的问题进行了分析,然后在FKAOS方法针对这些问题,提出了一套解决方案.这套解决方案首先定义了一个优化总目标;其次提出了优化的方法(优化的总目标和方法贯穿了整个优化过程);再次从描述Agent的责任、资源和交互关系三个不同方面入手,分别提出了一系列优化原则;最后指出了这三个方面的优化是一个迭代过程,并指出根据责任优化是优化方案的核心,根据交互关系优化是必要的补充,根据资源优化既是补充又是前面两个方面的检验手段.接下来,结合实例(矿井险情处理系统),我们对这一方案作了进一步阐述.并且通过对这个实例的分析,验证了方案的有效性和可操作性.本文最后提供了一个优化辅助工具,作为按照这个优化方案进行优化的辅助手段.