随着Web上数据爆炸式的增长，这些海量数据的背后隐藏着许多重要信息经常未被充分地挖掘和利用，Web数据挖掘技术为解决这个问题带来了希望。然而传统Web数据挖掘系统存在效率低、加剧网络堵塞、制约网络服务发展等问题，为克服这些弊端，必须寻找新的挖掘机制。智能Agent是当前国内外研究的热点，Agent之间的协作，不仅增强多Agent系统解决问题的能力，而且还能使系统具有更好的灵活性，引入Agent技术来解决目前的Web数据挖掘中存在的问题，将是一种很好的方法。本文在对Agent系统基本理论研究的基础上，通过对多Agent系统中任务的分解方法、调度及在Agent间分配的设计，提出了多Agent协作模型，并给出多Agent系统规划、冲突、通信等关键技术的解决方案，设计了移动Agent在Web数据挖掘中的模型，最后使用移动Agent运行平台Aglet进行系统设计。将移动Agent技术应用到Web挖掘系统中，可以节约网络带宽，并且移动Agent在服务器上执行时，不需要与客户机持续的连接，具有更大的灵活性。将多Agent系统的协作机制应用于本系统中，能够克服单Agent系统在资源、时空分布和功能上的局限性，能较好地实现系统的目标。