Internet已经成为目前世界上最大的信息资源库，在这样一个无限、无序的空间早，如何快速、准确地查询到用户所需要的信息已经成为摆在人们面前的一大难题。为解决这一难题，使网络搜索技术能够模拟人类智慧，其智能化、个性化发展已经成为不可逆转的发展趋势。 在水产信息搜索引擎中，应用多智能代理技术，能提高水产信息服务的质量和速度。在多Agent系统中，Agent间的交互与协作是MAS的研究重点，通过Agent间的协作、协商、协调，不仅可提高单个Agent以及由多个Agent形成的MAS的整体性能，还可增强Agent与MAS解决问题的能力，拓宽其应用。在客户端浏览器上引入界面Agent、自适应学习Agent和过滤Agent，以加强和改进客户端浏览器的功能，提高信息采集质量和信息搜索效率，实现面向用户兴趣的信息检索。形式化定义了用户感兴趣的检索内容，对用户兴趣采用兴趣向量数学形式进行表示，可以定量地计算用户对兴趣项的兴趣度。对强化学习中的Q学习算法进行了改进，使智能Agent能够更准确、更快捷、更高效地跟踪用户行为从而发现用户意图。 通过信息检索智能代理，对用户兴趣进行学习并建立用户兴趣库，根据用户兴趣对检索到的信息进行过滤，建立本地信息库，使用户能够快速、有效地获得自己所需要的信息。设计了基于MAS的水产信息搜索引擎系统并实现了系统的部分功能。