据Anthropic官方（@AnthropicAI）消息，Anthropic工程团队在其博客发布了关于为大语言模型（LLM）智能体编写高效工具的详细指南。文章指出，AI智能体的能力取决于其可用工具的设计与性能。Anthropic为开发者提供了实用建议，包括优化API结构、增强错误处理能力以及设计提升智能体自主性和可靠性的接口。这些方法有助于开发更强大的企业级LLM应用，加速AI自动化和智能业务流程的实现（来源：Anthropic工程博客，2025年）。

根据Andrej Karpathy（@karpathy）的观点，在对AI系统应用人类反馈强化学习（RLHF）时，保持强有力的正则化至关重要（来源：Twitter，2025年6月25日）。Karpathy指出，正则化不足会导致模型输出质量下降，影响模型的精确性和可靠性。该观点提醒企业在利用RLHF优化大型语言模型时，必须重视正则化策略，以保障模型性能和输出可信度。这对于提升用户体验和商业应用中的AI可靠性具有直接意义。