在计算机科学领域，最具有挑战性的目标之一就是如何建立能够在一起工作的计算机分布式网络。如果我们把网络中具有自治能力、思维状态（信念、愿望、意图、承诺等）的计算实体（称为Agent），则这样的网络系统叫做MAS(Multi-Agent System)。MAS的研究主要包括协调、协商、协作、理性、对抗、组织。
我们的研究集中在：
1、目标驱动机理的研究。目标驱动是相对数据驱动（获事件驱动）而言。数据驱动要求任务是结构化的，即可以通过分解还原策略完成问题求解。从方法论看，数据驱动或事件驱动所使用的方法核心是分析法，既把待求解的问题分解为若干子问题，然后将分解到的子问题再分解，如此下去，直到子问题成为可以被把握的对象为止，最后还原为待求解的问题。不可否认，这种方法是一种重要的思维方法，对一个未知对象的研究、分析的重要性是有目共睹的。然而它不是万能的，正是分析法的过度使用，使人们在研究一类具有非结构化的问题时，造成了认识上的混乱和困难，事实证明，分析法在有限研究中的使用是使其陷入困境的根本原因。目标驱动追求的是"宏观精确，微观模糊"，是一种整体观。
2、在对抗和协作中，利用对手模型了解对手的意图。研究对手模型的意义在于：一是根据对手模型，可通过协商劝说其他agent采纳有利于自己的意图，以往的协商强调agent的推理过程，未将通讯、交互策略和内部思维状态变化结合考虑。在劝说对手采纳某个特定的意图的过程中，因信息不完全，无法准确建立对手效用矩阵，难于利用传统的协商方法。引入对手思维状态模型，可了解对手思维状态、分析对手思维过程，并有针对性地为协商提供依据。二是根据对手模型，可采用欺骗手段使其他agent采纳有利于自己的意图，以提高自身效用。欺骗是agent对抗的重要手段。在信息不完全的情况下，agent通过交互实施欺骗是提高效用的手段，其实质是利用其他agent对自身信息的不完全，导致其形成错误的平衡解。
3、建立理性网络。Agent最直接的应用背景是蓬勃发展的Internet经济，目前学术界在大力开展Agent理论与技术的探索，可以预见在不久将来，人类中绝大多数成员都将拥有代表自己在网络中活动的Agent。然而，目前的Internet还是一个"没有疆界、没有政府、没有法律的蛮荒之地"，是一个自由社会，黑客袭击、网络诈骗、色情泛滥等现象屡见不鲜，Internet在给人类带来速度和方便的同时，也使人类生存的基础更加脆弱了。网络使犯罪成本大幅度降低，而破坏力却成倍增加。所以，建立理性网络环境是MAS的主要目标之一。
4、基于Agent的编程方法的研究。从质上讲编程技术已有了两次飞跃（面向规则、面向对象），但对解决分布式环境下的问题存在一定局限性，AOP（agent-oriented programming）对传统的编程技术提出了严峻的挑战。我们把agent视为一种构件。Agent具有比对象粒度更粗、抽象级别更高的特征，符合人的认知过程。