随着分布式环境下共享资源计算和协同服务的需求逐渐增多,这要求软件系统的开发、部署、运行、维护在日渐开放、动态、难控的网络环境中。因Agent具有反应性、自治性、社会性等特点,已经被普遍认为是支持大规模、开放和分布式信息系统实现动态服务集成和协同工作的关键技术。但是传统Agent模型中Agent行为难以预测和控制、缺乏对Agent个体和行为的可信性评价以及缺乏冲突处理机制等缺点,从而难以保证系统和个体行为的可信。本文针对上述问题提出了新的解决方案,以开放式分布式系统环境为背景,从行为控制与行为激励两个方面并采用扩展可废止逻辑体系建立了Agent个体与群体协同的可信模型理论。本文的主要工作如下：1)提出了基于信誉的政策导向型个体模型。在传统BDI理性模型的基础上,加入了政策导向性作用,让政策从宏观和微观层面约束和规范Agent的行为,增强外部对Agent决策的影响,使Agent保持自治性的同时增加其可控性。其次在Agent决策过程中引入了信誉机制,让Agent决策过程中充分考虑直接信任和信誉因素的影响,提高决策的正确性,从而保证个体模型的可信。2)提出政策导向的Agents协同可信模型框架。统一了Agent行为可信的行为控制、行为激励两个方面,并建立起相应的确保机制从协同模型整体来确保系统可信。模型架构中将Agents协作分为四个子过程,联盟状态更新、联盟目标任务产生、个体目标任务产生和个体行为执行。四个子过程都受到相应的政策的规范和约束,并且都受到信誉中心的影响,力求从可信两个方面对协同过程进行影响,使Agents协同过程更加可信。3)建立了一套基于扩展可废止逻辑形式化理论框架,并让所建Agent模型能够动态接受规则变更、灵活处理实时发生的规则冲突,成功的引入可信普通文字,使扩展可废止逻辑能更加适合的描述规则的可信度,为将信誉机制引入Agent模型中提供了理论基础。