手把手带你拆解一个 GitHub 开源项目，用 LangGraph 从零搭建多 Agent 智能助手。Supervisor 架构 + 5 个专业子 Agent，代码不到 3000 行，适合写进简历的实战项目。    三、架构详解 用户消息 (Telegram / Slack) | v +---------------+ | Manager Agent | GPT-4o + SQLite记忆 +-------+-------+ | | SendMessage 工具（动态注入） | +-----+-----+-----+-----+ v v v v v 消息 日历 待办 协作 搜索 Agent A...

2-3k的都找不到，求大佬拷打，给点学习或者找工作的意见，谢谢了。

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...