根据@godofprompt的分析，企业在扩展GPT工作流时，应重点关注资源优化、自动化扩展和持续性能监控三大最佳实践。资源优化指根据实际工作负载选择合适的模型规模和硬件配置，从而降低不必要的计算开销。自动化扩展则通过实时分配资源，提升系统响应速度并避免资源浪费。持续的性能监控有助于企业及时发现瓶颈、追踪成本，并确保模型输出质量的稳定。这些措施能够帮助企业高效利用生成式AI，实现成本可控的业务扩展（来源：godofprompt.ai/blog/best-practices-for-gpt-workflow-scalability）。

据Anthropic (@AnthropicAI)官方工程博客介绍，Anthropic通过多智能体并行协作，成功打造了Claude的先进AI研究能力。博客详细分析了工程实现过程中的成功经验与遇到的挑战，多智能体架构提升了任务处理效率和系统可扩展性。这一工程实践为AI开发者提供了落地参考，也为企业高效扩展AI研究能力带来了新的商业机遇（来源：Anthropic Engineering Blog，2025年6月13日）。