互联网数据已达海量规模，用户的信息查询要求不断提高，传统搜索引擎在大数据环境下的工作效率已不足以满足人们的信息需求，而元搜索引擎具有较高的信息覆盖率、且推荐服务可以将被动接受用户信息请求的模式转化为主动感知用户信息需求，因此，将元搜索引擎技术与推荐服务相结合可以为用户带来更好的信息搜索体验。但研究发现，目前与元搜索引擎和推荐技术相关的研究及应用存在诸多问题。本文在研究基于Agent的元搜索引擎智能化方法与技术过程中，研究了元搜索引擎中群组推荐机制的设计与实现；论文在介绍了Agent理论与技术、元搜索引擎技术、用户兴趣建模、及Web用户聚类内容的基础上，给出基于Agent的智能元搜索引擎系统平台的相关内容，主要包括系统工作模式、系统中各Agent的结构模型及其交互关系；并基于该系统平台，通过引入查询上下文和查询模板流图两个概念，研究并提出一种群组推荐机制；最后给出该机制实现过程中的关键内容。本文群组推荐功能的相关实验结果及分析表明，本文提出的基于Agent的智能元搜索引擎群组推荐机制可以有效为用户推荐相关查询内容和相关检索结果，该机制在查询推荐准确性和多样性方面均有所提高，达到了预定研究目标。