随着信息量的不断增加，个人和企业的信息处理能力都面临着极大的挑战，“如何在适当的时刻把适当的信息和知识传递给适当的人”，已经成为一个倍受关注的问题，商务智能技术的提出，为这个问题的解决构建了一个初步的框架。但是问题还远远没有到彻底解决的地步，现在的商务智能与我们的期待还有一定的距离。 一般的商务智能是基于数据仓库(DW)、联机在线分析(OLAP)和数据挖掘(DM)的技术基础之上，它的侧重点是技术，而缺乏包含管理思想的内涵。由于数据挖掘(DM)作为一个重要的支撑技术，所以一般商务智能的发展更注重于技术——算法、模型等方面的研究，而缺乏管理思想的思考；同时，由于DM的主要使用对象为公司的技术人员，并非顾客与实际工作的员工，导致有些问题的解答并非从顾客和组织内部员工的角度考察，从而产生了一定的偏差。 为了解决以上问题，笔者提出了利用人工智能领域的新兴成果——Multi-Agent System(MAS)来改进一般的商务智能系统，建立基于MAS的商务智能(BI)。 Agent可以简单的认为是能自治地运行代表设计者或使用者实现一系列目标的计算实体或程序，它可以根据使用者的需求并可以通过多Agent(MAS)之间的协作来解决使用者的需求，所以更能够体现商务智能中“智能”概念——“随需应变”地提供信息。 基于MAS的商务智能系统具有Agent的特性，同时又结合了一般商务智能中的DM、DW和OLAP技术，为企业的运营提供了有力的工具，它可以整合企业内部甚至是外部的信息，并借助于商务智能系统中的数据挖掘(DM)来提取其中的知识，从而真正为企业的知识管理提供实现的工具和手段。在这个过程中，信息的融合、知识的管理将成为关键，这就决定了在基于MAS的商务智能系统中，信息的搜索和收集成为核心组成部分。 为了更深入的研究基于MAS的商务智能系统，文章对数据挖掘过程的信息搜索引擎进行了构想，综合已有的研究成果，提出了基于MAS的搜索引擎。最后文章借助于现有的社会经济系统仿真工具，从信息论的角度对在系统中实施引入Agent这种构想的可行性进行了简单的模拟论证，并提出了基于MAs的Bl系统在银行业的解决方案。