崔晋川，吴少岩、张大力等人对计算机系统的进化机制有过很多研究，现在将他们的观点与数字地球结合起来。
计算机系统的“进化原理”是借鉴自然界的进化原理，去认识与解决其他科学或工程技术问题的理论，在承认自然规律的特殊性的同时，追求它的普遍的指导作用，自然进化是客观存在的机制，尽管这种机制尚不能用已有的数字工具去解释。但进化既是普遍存在的自然现象，也是朴素的哲学原理，也是科学方法。
人们经常于不自觉之中使用进化的思维方式去寻求问题的解答。如当考察针对同一目标的多种方案（方法、设计和算法）时，就采用了进化思维方式，包括：
（a）选择其中的较好方案；（b）综合这些方案的优点；（c）基于现有的方案，局部创新提出新方案。显然这种选择的过程是自然进化过程：自然选择-交配-变异的过程是非常类似的（崔晋川等）。
不仅进化的思维方式有助于对复杂系统的分析与理解，而且它还可以用计算机进行模拟，因此成为解决复杂问题的有效工具。自然进化是适应过程，优化的行为是从结构的进化中产生的，结构决定功能。生物体在进化过程中面临极其复杂的问题，如混沌、随机、瞬时与非线性等，而生物体在各个结构层次上，如染色体、细胞、器官、个体及群体上都反映出优化的复杂行为。
数字地球是极其复杂的进化系统，不仅地球在不断的变化或进化，人们对地球的认识也是不断地在进化。数字地球作为信息系统，其组织结构无疑是复杂的，它也有自适应、自组织和自相似的系统特征，以及自变异、自发展和自进化的特征。这种进化的结构，是在一定的过程中产生的。解决复杂的数字地球的方案，或优化的数字地球技术系统的结构，也是逐步完成的，属于进化的过程。数字地球是由无数的、由高速计算机通信网络相连接的、分布于全球范围的Web或ComGIS，它们具有多样性的特征，构成了复杂的数字地球群体。它们之间进行了信息的交换、互操作、互运算，不断地进行更新、淘汰和产生新的结构，如同生命群体的进化。
数字地球是以Geo-Agent（地学自组织的可进化的智能体）集合为群体的进化系统。Geo-Agent作为数字地球的进化的基本单位（个体）。按数字神经系统的观点，从结构来看，数字地球是Geo-Agents适应性计算机网络；从行为看，数字地球是Geo-Agents知识发现系统。Geo-Agent是一个虚拟实体，它能满足地球空间数据的存取、分析和表达及进行各种要求的处理，它维护一个虚拟的知识库。ceo-Agent从环境（数据源或其他Geo-Agents）接受新的知识时复制自己作为后代，参与竞争，遵循适者生存的规则（崔晋川等）。
智能Agent一词已在较广泛的领域中使用，在人工智能（Artificial Intelligence）领域，智能Agent通常是指在一定环境下持续自动运行的实体。按照Lane的定义，Intelligent Agent是一个具有控制问题求解机理的计算单元，1990年Yoav Shoham等人更进一步提出了面向智能Agent的程序设计方法（AOP）。通常情况下，一个智能Agent应有以下一些特征：
·智能Agent由知识状态和知识处理方法两部分组成；
·智能Agent的知识状态被割为若干一致的知识单元；
·知识单元是智能Agent自身可以改变的部分，知识处理方法是其自身不可改变的部分；
·智能Agent以通信的方式与外界环境建立联系。
例如：一个通信能Agent具有如下的结构特征，包含：通信管理机、维理控制机、Agent状态栏和Agent知识库。一个智能Agent的内部行为表现为：通信管理机接受外部环境的信息（来自其他Agent的消息与请求），由推理控制机根据这些消息（Message）、请求（Re-quest）、Agent的状态（Status），进行分析、理解、推理后，执行相关的动作（Action），形成Agent的新状态，由此可能引起更进一步的Agent推理活动（如：通知其他Agent的请求结果，向其他Agent发出请求，等等）。必须指明的是：智能Agent活动行为不是被动的，而是主动进行的，Agent的推理控制机每隔一个时间片都要检测通信状态和自身的状态，完成一次推理活动。
我们认为，“Intelligent Agent”是一个可以自动执行的程序，并且可以感知和适应当前的环境，可移动的Agent具有在机器之间移动的能力，并可以与服务器和其他Agent交互。在GIS领域，一个Agent可以接受本机用户，例如“在A与B之间修路”，这样近似自然语言（当然不可能完全达到）的请求，于是开始自动在网上搜索，并通过与其他Agent交互与合作把相关的信息返回给用户；还可以自动探测根据本机数据、网络环境、其他Agent分布等等的变化调整自身的某些行为，例如搜索顺序等。
“Intelligent Agent”可以用于执行信息过滤和自动化任务，在GUI界面不适用的情况下在用户目的和计算机功能之间建立有效的桥梁，使界面具有更多直觉和交互功能。