然而，研发过程中又遇到了新的问题。在一次系统测试中，他们发现人工智能系统在应对某些复杂的网络攻击时表现不够理想。团队成员们再次陷入了困境。

秦天召集团队成员们进行了一次深入的讨论。他说：“面对复杂的网络攻击，我们需要进一步优化我们的算法和模型，提高系统的应对能力。”

一位年轻的研究员提出：“我们可以尝试引入一些新的技术，比如深度学习中的对抗性训练，来增强系统的鲁棒性。”

另一位技术专家小陈补充道：“是的，对抗性训练确实是一个值得尝试的方向。不过，我们还需要考虑如何平衡模型的准确性和鲁棒性，避免因为引入对抗性训练而导致模型在普通情况下的性能下降。”

秦天点了点头，表示赞同：“小陈的担忧很有道理。我们确实需要在保证模型准确性的同时，增强其对抗复杂网络攻击的能力。这样，我们的系统才能在各种情况下都表现出色。”

小李则提出了一个具体的实施建议：“我们可以先对一部分数据进行对抗性训练，观察模型的表现。如果效果理想，我们再逐步扩大训练范围，直到找到最佳的平衡点。”

秦天觉得这个建议很实际，于是决定采纳。他吩咐团队成员们按照小李的建议进行尝试，并密切关注模型的训练进展。

在接下来的日子里，团队成员们分工合作，一部分人负责数据的对抗性标注和处理，另一部分人则负责调整和优化模型的训练参数。他们经过多次的试验和调整，逐渐找到了合适的对抗性训练强度和方法。

经过一段时间的努力，他们成功地提高了人工智能系统应对复杂网络攻击的能力。在后续的测试中，系统表现出了出色的鲁棒性和准确性，让团队成员们倍感欣慰。

然而，就在他们以为一切都在顺利进行时，新的问题又接踵而至。在一次系统集成测试中，他们发现人工智能系统与现有的网络安全防御体系存在兼容性问题。

秦天再次召集团队成员们进行讨论。他说：“我们的系统与现有的网络安全防御体系不兼容，这将会影响到我们的实际应用。我们需要尽快解决这个问题。”

团队成员们开始讨论可能的解决方案。小李提出：“我们可以对系统进行调整和优化，使其更好地适应现有的防御体系。”

然而，小陈却有些担忧：“调整系统可能会影响到我们之前所做的优化工作，甚至可能引发新的问题。我们需要谨慎考虑。”