专家系统通过以下步骤实现决策和指导：

1. 知识获取：专家系统首先需要从知识源中获取专业知识，这些知识源可以是书籍、论文、案例等。专家系统使用知识工程的方法，将专业知识转化为计算机可处理的知识表示。
2. 知识表示：专家系统将获取的知识表示为计算机可处理的格式，通常是建立知识库。知识库包括事实、规则、案例等知识元素，以及它们之间的关系和约束条件。
3. 推理机制：专家系统通过推理引擎进行决策和指导。推理引擎根据用户的问题和知识库中的知识，进行推理、判断和决策。推理可以是前向推理（由事实推出结论）或后向推理（由目标推出必要的事实）。
4. 用户交互：专家系统提供用户接口，使用户能够与系统进行交互。用户可以向系统提问或提供信息，系统则根据用户的输入和知识库中的知识进行推理和决策，并给出相应的回答和建议。
5. 自学习和维护：专家系统具有自学习和维护的能力，能够根据用户反馈和新知识不断更新和扩展知识库，提高系统的准确性和实用性。

专家系统的实现需要高度的专业性和技术性，因此通常需要专业的开发团队和领域专家的参与。同时，随着技术的不断发展，专家系统也在不断地改进和完善，以适应更广泛的应用场景和更高的性能要求。