对话系统面临以下常见的问题和挑战：

  1. 自然语言理解：对话系统需要理解用户输入的自然语言，包括语义、意图和上下文。这需要处理语言模糊性、语义漂移和多义性等问题。

  2. 上下文处理：对话系统需要有效地处理上下文信息，以便能够正确地解释和回应用户的话语。这涉及到跟踪对话历史、理解上下文中的指代和推理，以准确地理解用户的需求。

  3. 用户意图识别：对话系统需要准确地识别用户的意图，以便能够提供合适的回应和行动。这是一个具有挑战性的任务，因为用户可能会以多种方式表达意图，并且存在指代模糊性和歧义问题。

  4. 多模态理解：随着技术的发展，对话系统需要能够处理多模态输入（例如语音、图像、视频等），并能够融合这些不同模态的信息以提供更多元化和精确的回应。

  5. 对话生成：对话系统需要能够生成自然流畅、连贯、富有多样性的回应。这涉及到自然语言生成、对话风格控制和个性化回应等问题。

  6. 交互引导与用户满意度：对话系统需要能够主动引导对话，以确保交互的连贯性和有效性。同时，对话系统还需要能够监测和解决用户满意度问题，以提供更好的用户体验。

  7. 知识和领域适应性：对话系统需要具备丰富的知识和能够适应不同的领域和应用场景。这需要建立和维护知识库，并能够快速学习适应新的领域和任务。

  8. 语言表达能力：对话系统需要具备良好的语言表达能力，包括语法、用词和语境的准确性。这对于提供自然、易理解和具有个性的对话回应至关重要。

  9. 隐私和安全保护：对话系统需要确保用户的隐私和数据安全，避免泄露用户个人信息或被滥用。这需要合适的数据处理和隐私保护措施。

  综上所述，对话系统的设计和开发需要解决自然语言理解、上下文处理、用户意图识别、多模态理解、对话生成、交互引导与用户满意度、知识和领域适应性、语言表达能力以及隐私和安全保护等多个方面的挑战。