当今电子商务市场发展非常迅速,形成了一个潜力巨大的市场,Internet上信息量和商务量爆炸式增长、网络环境日益复杂,以及产品供应商的不确定性都迫切地需要一种能够主动地、智能地、动态地反映各类信息变化的新技术来满足人们对电子商务日趋完善的要求。软件Agent技术给我们带来了在分布与开放环境中运行软件系统的一个全新模式。Agent所具有的最基本特征包括:自治性、交互性、社会性、智能性和适应性。将Agent技术应用于电子商务可以为用户和商家提供从资源智能发现到在网上虚拟市场进行交易等一系列个性化服务。如何将先进的Agent技术应用于电子商务领域,是最近电子商务研究者寻找的一个新焦点。在复杂的和不确定的电子商务环境中,性能优异的自动谈判系统既能节约时间又能实现便捷的交易。而在基于Agent的自动谈判中,Agent代表的谈判者通过不断交换提议来达成各方都获益或认可的协议。因此,Agent间的自动谈判问题成为多Agent系统技术的关键,如何使Agent在交互过程中提高谈判能力和效率是多Agent系统研究中有待解决的问题之一。“信息”一词,古以有之,即是任何方式得来的知识。信息在商务谈判中可以起到先导作用,可以成为选择策略的依据,并且是决定成败的关键因素。尤其在多Agent系统中,由于Agent知识的不完全性,如果在谈判初始获得对方Agent的相关信息,如偏好,效用函数,信誉,有助于初试信念的建立,并有提高谈判效率及缩短谈判时间。本文就是基于这样的背景,研究在Agent自动谈判中,如何利用熟人关系进行信息共享从而建立初始信念提高谈判效率。文中首先给出了国内外的研究现状及本文的研究意义,以及相关理论。通过分析现有谈判模型的优缺点,提出了一个基于信息共享的多Agent自动谈判模型。在该模型中,详细描述了一种基于自动谈判的熟人集机制,并使用价值交换理论对Agent之间的交互进行了详细的描述,重点讨论了在Agent之间关系值的变化情况。接着文中给出了一种对共享信息的分析算法,通过算法分析得出谈判对手保留值的预测。然后,对上述的策略做了简单的实验模拟,通过实验表明提出的自动谈判方法取得了不错的效果。最后是工作小结和展望。