设计智能主体是人工智能领域一个富有挑战性的目标。智能主体一般处于动态不完全可知的环境中,为了完成给定的任务,需要具有很强的认知能力,即能够自主推理,规划,通过感知获取知识,并且遇到突发问题时能够快速地做出反应,自主地从错误中恢复。作为情景演算的发展,流演算增加了状态概念,能够表示不完全可知的世界环境,解决了框架问题的表示和推理问题。FLUX是基于流演算理论,面向智能主体的逻辑程序设计语言。流演算和FLUX能为智能主体实现不完全信息条件下面向目标的行动推理提供形式化工具及实现方法。本文的主要工作有:(1)系统地研究了流演算形式化理论及其实现语言FLUX。利用流演算和FLUX能够形式化地描述不完全的动态系统,并能赋予智能主体较高的认知推理能力。(2)在流演算框架内,对出错诊断、规划等问题进行了探讨,并利用FLUX在实例中加以应用。(3)利用流演算形式化描述办公室不完全可知的环境,描述智能主体动作的前提条件、动作对状态的更新,以及智能主体进行推理所需要的其它信息。利用FLUX和约束程序设计思想对形式化的描述进行编码并加以实现,推理出智能主体完成任务需要执行的动作序列,实现了流演算在办公室场景中智能主体上的应用。(4)通过Java与ECLiPSe Prolog接口实现了智能主体所处的外部世界与其内部推理的结合,并实验仿真了办公室场景中智能主体的行动推理。仿真实验表明了基于流演算和FLUX设计出的智能主体能够在动态不完全可知的环境下,面向目标进行自主行动推理。本文的研究在流演算理论与实际应用相结合方面做了有益的尝试,探索出一条可行的途径。