实时AI代理通过大语言模型（LLM）、生成式AI和检索增强生成（RAG）技术，精准响应并提升用户参与度和运营敏捷性。构建实时AI代理的关键步骤包括高效数据管理、模型开发与训练、部署与集成、监控与维护。挑战在于确保模型准确性和实时处理性能，解决方案包括持续监控、优化算法和高效数据处理。实时AI代理的应用机会包括提升用户体验和市场差异化，例如AI驱动的面试准备工具可提供个性化反馈和辅导。