#AI 编程# 详细介绍Cyeam AI架构问答系统的三种模式：Fast模式（向量搜索快速回答）、Think模式（动态Prompt选择+MCP Wiki/Skill工具调用+SSE实时思考流）和Expert模式（双路交叉验证深度分析）。文章涵盖整体链路设计、代码实现、MCP集成架构和安全设计，为开发者提供构建多模式AI问答系统的完整参考。

#万物皆可Skill# 《2026年，为什么我劝架构师在RL面前保持克制》当下而言，我觉得 RL 就适合那种长期稳定，固定工作流程，但又不频繁更新业务进去的业务线，把这种老业务线去改造了，做一个降本增效的处理。对于全新的方向的话，就像针对于自动驾驶这种，需要对路况了障碍物了，做一个提前的预判，在提前知道路况信息之后，做一个最优路况的选择，以及在图像识别上，如果能识识别出障碍物的话，做障碍物规避以及一些紧急制动的措施，这方面是有优势的。但是针对于传统的像软件开发经常性的去增减功能，这个 RL 就显得华而不实了。但agent真正做到全智能化的话RL 还是避不开的一环。像大模型加提示词那种做的，看似智能化，实则那种机械化教条化太严重了。但是如果想搞RL，真的能适配agent大多数场景，按最小代价起码需要几百套完整的商用可上线系统，而每套系统内部都得走几百条业务数据，这个一乘起来就爆炸了，再说估计没有企业会愿意自己的可商用系统开源了。结论，真正agent智能化RL是必走的路，但是针对于当下情况几乎完全不可能实现，如果只是为了当下找工作，RL暂时不用深入研究，真实业务上几乎完全用不到。

XDM，帮我参考参考，现在在上市公司不到2年，属于核心研发，负责重要的一块产品线，因为公司组织架构频繁变动，个人感觉未来2年内不太会有晋升。拿了个新offer，七八十人的小公司，给架构师岗位，涨薪60%， 现在公司特批涨30%希望留下，各位怎么选？
一方面觉得现在公司未来一眼看到底，又担心去新公司被用完就丢。
ps：93年的。