背景：我java的，但是这边是go，所以问的偏后端通用的问题。java相关的问题没问。自我介绍ai项目拷打：介绍项目中不同应用生成模式的差别与设计思路应用的存储设计（用的文件，追问了下映射关系）生成应用的预览和部署细节怎么实现的预览怎么实现的部署存储和预览部署之间怎么联系起来的（还是在问怎么映射的，我这边设计的是文件夹名字就是id）项目中 redis 存数据的内部结构（这基本都是靠依赖自动管理的，我是真不记得了，按我自己的理解说的，大致合理）另一个java后端项目就没问八股：索引B+ 树，双向链，树高幻读redis 缓存雪崩缓存穿透url 到渲染网络错误码，追问了301 302 403手撸：糖...

求助，怎么改进。约面都没有🙂‍↔️  

1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...