因为人们有限的处理信息能力和主观上的偏见，所以面对面的协商很少能达成有效的协商。近年来学者将人工智能领域的知识运用到多议题协商中。随着电子商务的异军突起，基于Agent的智能协商得到广泛的关注。　　在B2C电子商务市场中，人们已提出了许多协商模型。虽然这些模型具有一定的有效性，但缺陷也很明显。鉴于此，本文提出了B2C电子商务中双边多议题智能协商模型，并且设计了基于TOPSIS算法的协商策略以指导协商双方提议；最后，通过仿真实验模拟了该模型并比较了在完备信息与不完备信息两种情形下联合效用和效用差距的不同，据此验证本模型的有效性。　　由于协商方不愿透漏更多的信息，传统交替式提议的协商方法容易陷于僵局，这需要中间方Mediator参与调节。本文根据B2B电子商务市场的特点提出了基于Mediator调节的双边多议题智能协商模型，它提供了另一种解决双边多议题智能协商问题的新途径；另外，本文也设计了B2B电子商务中双边多议题智能协商策略，这包括买卖双方的提议策略和中间方Mediator的调节策略；最后，仿真实验验证了该模型在获得联合效益和维护公平方面是有效的。