行动推理是人工智能研究的一个重要领域。由于Agent所处的环境往往是动态的,不完全可知的,为了完成给定的任务,Agent需要对动态变化的环境做出反应,通过规划、自主推理从而寻找出从初始状态到达目标状态的动作序列,最终实现目标。流演算是行动推理形式化的表示方法,其执行器(FLUX)为认知机器人提供了高层控制。然而,FLUX是以Prolog语言为原型而设计实现的,是以一阶谓词逻辑为理论基础的一种逻辑程序设计语言,对于大部分编程人员来说不易掌握,且与大多数开发平台不兼容,在实际应用上存在一定局限性。本文的主要工作有:(1)本文采用基于Java的约束处理规则来进行约束推理(JCHR),设计了一种基于Java的面向Agent的程序设计语言JFLUX(Java for the Fluent CalculusExecutor),有效地解决了FLUX的不足。(2)开发了基于目标驱动的、采用JCHR推理模块、领域模块、控制模块和核心模块使Agent在不完全可知环境中具有自主行动推理能力的JFLUX支撑系统JFLUXSS(JFLUX Support System)。(3)对办公室场景中路径规划的Agent实例进行了建模和分析,运用JFLUXSS系统并对其进行验证。由实验结果表明Agent能够在不完全可知的环境下,面向目标进行自主行动推理。本文在行动推理理论框架内,利用Java对Agent具体实现做了一些尝试,为行动推理和主体理论技术的研究和实现打下了一定基础。