针对元搜索引擎中返回大量重复冗余信息导致结果显示代理负担加大、系统查准率降低的缺陷,结合Agent技术建立基于多Agent的元搜索引擎系统模型,从成员Agent的爬行能力值、检索文档与查询主题的相关度和查询响应时间三个方面综合衡量成员搜索引擎对于查询的重要度,并按降序排序,优先选择重要度最佳的若干成员搜索引擎进行智能调度和智能结果合成。实验结果表明,与传统元搜索引擎相比,这种基于奖励机制的智能元搜索引擎提高了检索效率和查询性能。