当前，网格技术正在越来越多地被应用于海量空间资源共享的基础设施，其在跨虚拟组织的大规模空间应用上的能力和前景也受到越来越多的关注。在这样的背景下，如何在异构、资源分布不均的节点之间进行复杂空间任务的协同，就成为了一个亟待解决的问题。 Agent作为一个计算实体，可以在动态复杂的分布式环境中感知环境的变化，并做出相应的反应以实现其预定的目标。Agent的自治性、对环境的适应性、以及相互间的协调能力使得它十分适合解决网格环境下的复杂空间任务协同问题。论文通过引入Agent进行节点资源管理、任务分配与调度、数据分布调整等研究设计工作，在空间网格系统上实现了一个灵活可靠的空间任务协同机制。 论文设计并实现了基于Agent的网格空间任务协同子系统。在该系统中，空间数据按照主题的逻辑形式进行组织，由一系列目录服务Agent加以维护，以提供一个一致的空间数据访问接口。各节点上的资源管理Agent管理着节点的空间数据资源，维护主题与实际数据之间的映射关系，并根据节点负载和历史信息进行空间数据资源在节点间分布的协同调整。在此基础上，空间查询Agent对空间查询任务进行解析，通过访问目录服务Agent制定查询任务计划，最后通过市场模型协调各节点的资源管理Agent执行查询任务。另外，由虚拟组织Agent协调各资源管理Agent和查询Agent的运行策略，由用户界面Agent对各Agent进行直接监控并发起查询任务。系统中的主要特色工作在于： 1.提出了基于主题的空间数据组织模型。建立虚拟组织和数据主题两层结构，通过Agent将跨组织的、异构的空间数据资源组织成一个整体而保证数据拥有者对数据的控制。 2.设计了基于Agent的空间数据动态调整策略。利用Agent保存对节点数据资源访问的历史信息，并以对其的分析结果为依据，通过多Agent的市场模型来调整节点之间数据资源的分布，以达到提高数据资源可靠性和平衡节点间负载的目的。 3.设计了基于Agent的空间任务协同执行机制。利用BDI模型对空间查询Agent建模，使其具备对任务计划的推理能力。利用市场模型协调查询Agent和资源管理Agent，使它们能够灵活高效地完成复杂空间查询任务。 在对复杂空间任务协同的各项关键技术探讨和设计的基础上，论文实现了基于Agent的网格空间任务协同子系统，并结合实验论证了在空间数据资源网格中引入Agent能够有效地管理网格系统，平衡系统负载，并提高任务执行效率。 本论文的研究工作得到了“十一五”国家高技术发展计划(863计划)《网格环境下基于Agent的空间资源分布式共享与协同计算研究》的支持。