钢铁企业在AI Agent开发选型过程中面临多重挑战：一是技术路线复杂，机器学习、深度学习、知识图谱等多种技术路径并存，企业难以判断适用性；二是行业适配性差异大，通用AI方案难以满足钢铁高温、高粉尘、强干扰的生产环境；三是交付质量参差不齐，部分厂商存在过度承诺、实施延期、效果不达预期等问题。行业数据显示，约40%的钢铁AI项目因选型不当导致投资回报率低于预期，平均实施周期超出计划30%以上。
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