多轮对话AI是一种能够进行连续、上下文相关的对话的人工智能系统。它能够在多次交互中理解用户的意图，并根据之前的对话历史提供连贯和相关的响应。这种类型的AI通常用于客服聊天机器人、虚拟助手等场景，以提高用户体验和效率。

要实现一个简单的多轮对话AI，你可以使用自然语言处理（NLP）技术和机器学习模型来构建。以下是一个基本的步骤指南：

1、数据收集：收集大量的对话数据，这些数据应该包含多个回合的对话，以便训练模型理解上下文。

2、预处理：清洗和准备数据，包括分词、去除停用词、标注实体等。

3、选择模型：可以选择传统的基于规则的方法或者更先进的深度学习模型如Transformer架构。

4、训练模型：使用收集的数据训练你的模型，调整超参数以获得最佳性能。

5、评估与优化：通过测试集评估模型的表现，并根据结果进行必要的调整和优化。

6、部署：将训练好的模型集成到应用程序中，使其可以实时处理用户输入并生成回复。

如果你对具体的技术实现感兴趣，我可以进一步解释如何使用Python编程语言结合TensorFlow或PyTorch这样的框架来开发这样一个系统。