第一章：提示链（Prompt Chaining）技术解析

1.1 提示链模式简介

提示链（Pipeline模式）是大语言模型处理复杂任务的高效策略。其核心理念在于将复杂问题分解为一系列小而精的子任务，通过定制化提示逐步解决，形成环环相扣的处理流程。

这种模块化设计为LLM交互带来了显著优势：

1. 每个步骤专注于特定子任务，使调试和优化更加精准
2. 前序步骤的输出自然引导后续处理方向，形成清晰的依赖关系
3. 支持与外部系统的无缝集成，可随时调用API或数据库扩展能力

提示链技术的核心价值体现在：

• 突破模型自身知识限制，构建更智能的系统
• 支持多步推理和动态决策，实现类人思维的工作流
• 为构建自适应智能体提供关键技术支撑

这种渐进式处理方法不仅提升了任务完成的可靠性，更使整个推理过程具有更好的可解释性。

单提示的局限性分析： 在处理复杂多维度任务时，若采用单一冗长提示要求语言模型一次性完成所有步骤，往往会导致效率低下和效果不佳。这种操作方式容易使模型在多重约束与指令间顾此失彼，主要表现为以下问题：

• 指令遗漏：部分关键要求被忽略
• 目标偏移：执行过程中逐渐偏离初始任务目标
• 误差累积：早期细微错误在后续环节中被逐步放大
• 信息不足：需要更多上下文时反而无法获取足够支持信息
• 幻觉加剧：认知负担加重导致虚构内容生成概率显著上升

比如，当用户要求"分析市场调研报告、总结核心发现、提取关键数据趋势并撰写邮件"时，模型可能能较好地完成总结部分，却无法准确抓取重要数据点，或者生成的邮件内容偏离主题，导致整个任务执行失败。

分步拆解提升任务可靠性： 采用提示链技术将复杂任务分解为专注有序的流程，每个步骤仅处理单一任务。这种方法既能减轻模型认知负担，又便于单独优化。以"调研报告→趋势提炼→邮件撰写"为例，该流程可分解为以下三步：

1. 初步总结："请阅读以下市场调研报告，提取3-5个核心发现，每条不超过50字：[text]"

2. 趋势分析："根据上述发现，识别三大新兴趋势，并为每条趋势提供1组量化数据或权威来源，以JSON格式输出：{'trends':[{'name':'趋势名称','evidence':'支撑数据'}]}"

3. 邮件撰写："以市场分析师身份，用中文撰写一封约150字的邮件，向营销团队概述这三大趋势及相关数据，并附上1条具体可行的营销建议"

这种拆解将流程颗粒度细化，使每一步都更聚焦、可控。通过“单步单任务”降低模型认知负荷，减少歧义，从而提升整体准确率与稳定性，类似计算流水线：函数依次完成特定操作后，将结果精准传递至下一环节。为强化输出质量，可在各阶段赋予模型明确角色：首步设定为“市场分析师”，次步切换为“行业趋势分析师”，终步交由“专业文档撰写员”执行，以此类推，实现角色-任务精准匹配。

结构化输出的核心价值： 提示链的顺畅运行依赖于每个环节输出的完整性、精确性和可解析性。当中间产物存在模糊或格式不规范时，后续处理极易因输入偏差而失败。必须要求模型返回结构化数据（如JSON、XML等），将模糊语义转化为机器可读的标准化字段，从而最大限度地降低链式流程的错误风险。

例如，趋势识别步骤格式化输出的 JSON 对象：

{
  "trends": [
    {
      "trend_name": "AI-Powered Personalization",
      "supporting_data": "73% of consumers favor brands that leverage personal data to enhance shopping relevance."
    },
    {
      "trend_name": "Sustainable and Ethical Brands",
      "supporting_data": "Products with ESG claims saw 28% sales growth over five years, outpacing the 20% growth of conventional products."
    }
  ]
}

这种结构化格式不仅保证机器可读，还能被后续环节精准、零歧义地解析与复用，显著削弱自然语言理解带来的误差，是打造高可靠多步 LLM 系统的核心保障。

实际应用与案例

提示链作为构建智能体系统的核心模式，具有出色的通用性和适应性。其核心优势在于通过任务分解，将复杂问题转化为可执行、可验证的子步骤，从而大幅提升系统可靠性和可控性。以下是提示链的典型应用场景：

1. 信息处理工作流
适用于需要对原始信息进行多轮加工的场景，典型流程包括：文档摘要→关键实体提取→数据库查询→报告生成。对应的提示链设计如下：

• 提示1：从指定URL或文档中提取正文内容
• 提示2：对处理后的文本生成摘要
• 提示3：从摘要/原文中提取特定实体（如人名、日期、地点）
• 提示4：使用提取的实体查询内部知识库
• 提示5：整合摘要、实体和查询结果生成最终报告

该模式已成功应用于自动化内容分析、AI研究助手开发及复杂报告生成等多个领域。

2. 复杂查询处理方案：

针对需要多步推理或多源信息整合的复杂问题，提示链技术展现出显著优势。以"1929年股市崩盘原因及政府应对措施"为例，可分解为四个步骤：

1. 问题解析：将原始问题拆解为"崩盘原因分析"和"政府应对措施"两个子问题模块
2. 原因溯源：针对崩盘原因子问题，检索1929年经济危机的历史背景与相关经济学理论
3. 政策溯源：针对政府应对子问题，检索当时及后续实施的经济政策与立法措施
4. 信息整合：将两项检索结果进行时间线对齐，生成因果关系明确、数据支撑充分的完整回答

这种流水线处理方法将"多维复杂问题"转化为"可验证的模块化任务"，有效提升AI系统的可解释性与回答可靠性，是多跳问答系统、智能研究助手等高级应用的标准配置模式。

以自动化研究智能体为例，其生成专题报告的工作流程如下：

• 首先进行大规模相关文献检索
• 随后对每篇文献进行并发式关键信息提取（此阶段适合并行处理）
• 信息提取完成后转为顺序处理流程：
  1. 数据整理
  2. 内容综合
  3. 文稿润色

提示链在此过程中发挥关键作用：整理后的数据作为"综合"提示的输入，综合文稿又成为"润色"提示的基础。由此可见，复杂操作通常采用并行处理完成独立数据收集，而通过提示链实现依赖性强的信息整合与精炼步骤。

3. 数据提取与转换：
将非结构化文本转化为结构化数据通常需要多轮迭代处理，每轮专注于解决特定类型的错误，逐步实现100%的准确性与完整性。

• 首轮提取（初步筛选）：
  从发票等文档中一次性提取关键字段（如姓名、地址、金额等），要求模型以JSON格式返回结果。

• 首轮处理：
  使用规则或脚本校验字段的完整性和格式合法性，记录缺失或格式异常的条目。

• 次轮修复（定向修正）：
  仅将异常条目连同首轮JSON结果输入模型，要求其进行补充和修正，同时保留其他正确字段不变。

• 次轮处理：
  再次校验修正结果。若仍有问题，可进行第三轮微调，直至所有字段符合要求。

• 最终输出：
  返回经过多轮验证的结构化数据。

这种"提取→校验→定向修复"的循环处理方式特别适用于表单、发票、邮件等复杂版式文档。例如，OCR扫描的PDF表单常存在歪斜、水印或手写批注等问题，单次LLM处理容易出现遗漏或错位。采用"先粗提、再精修"的链式策略，可将总错误率从15%降至2%以下，且每轮只需处理增量问题，效率更高、成本更低。

具体实施流程：

1. 首先利用大语言模型对文档图像进行OCR级文本提取
2. 然后由模型对原始结果进行数据规范化处理（如将"一千零五十"转换为1050）
3. 鉴于LLM在精确数学运算上的局限性，系统会调用外部计算工具：
   • 模型判断需要执行的算式
   • 将规范化数值输入计算工具
   • 将工具返回的精确结果嵌入最终答案

这种"提取→清洗→外挂计算"的链式流程，能稳定输出单次LLM处理难以保证的精确数值结果。

4. 内容生成流水线：
长文、长图、长视频等"重内容"的生产本质上是一条可编排的流水线。通过将创意、结构、撰写和打磨拆分为独立节点，让模型逐段聚焦，不仅能显著降低"跑题"和"前后矛盾"的风险，还便于人工在任意环节介入调整。典型流程如下：

• 节点1 创意发散：基于受众画像与热点，生成5-10个差异化选题，并明确各选题的核心卖点。
• 节点2 智能筛选：通过轻量级评分模型或规则自动排序，也可由运营人员一键确认最终选题。
• 节点3 骨架成型：围绕选定主题，输出包含"标题+导语+二级标题+金句"的JSON结构框架，确保逻辑清晰。
• 节点4 分段扩写：根据框架逐点生成正文内容，每完成一段自动更新上下文窗口，保持行文连贯性。
• 节点5 一致性检查：调用独立审校模型，核查事实准确性、数据可靠性、品牌一致性及合规风险，并标注修改建议。
• 节点6 终稿优化：整合审校意见输出最终版本，同时生成140字以内的内容摘要和3组配图关键词，直接对接发布系统。

整个流程支持串行或局部并行执行，各节点间通过结构化JSON传递数据。人工只需在"选题筛选"和"最终审核"两个关键环节把关，即可将日产量从百篇提升至千篇级别，同时确保内容风格统一且风险可控。该模式已成功应用于营销文案、技术白皮书、电商详情页及短视频脚本的规模化生产。

5. 带状态的对话智能体：
采用提示链架构为对话连续性构建轻量高效的"记忆骨架"。每轮对话都被封装为独立提示，同时自动注入前轮提取的意图、实体及历史摘要，实现无缝的上下文传递。

• 首轮处理（提示1）：解析用户初始输入，输出结构化结果{intent, entities, core_utterance}
• 状态维护：基于解析结果更新全局状态（数据库/缓存/JSON文件），并制定后续交互策略
• 后续轮次（提示2）：将最新状态与当前输入智能融合，生成精准回复或信息补充请求；输出保持结构化格式，确保下游处理流畅

该架构天然支持长期、多轮的人机对话，各环节均可动态替换为外部API、知识检索或人工审核模块，在保持系统弹性的同时确保稳健性，是构建可扩展对话系统的核心方案。

6. 代码生成与优化：
代码生成通常采用分阶段执行策略，通过将复杂问题拆解为多个逻辑步骤来实现。

• 阶段 1（需求分析）：理解功能需求，输出伪代码或设计框架
• 阶段 2（初步实现）：基于框架编写初始代码版本
• 阶段 3（问题诊断）：检测代码缺陷与优化空间（可结合静态分析工具或LLM二次验证）
• 阶段 4（迭代优化）：根据诊断结果重构改进代码
• 阶段 5（最终验证）：确认代码质量，补充文档及测试用例

在AI辅助开发场景中，提示链的核心优势在于：

1. 将复杂编码任务模块化为可管理的子任务
2. 降低单步操作的模型处理难度
3. 支持在模型调用间插入确定性逻辑，实现：
   • 中间数据流转
   • 输出验证
   • 条件分支控制

该方案通过结构化执行框架，将原本可能产生不可靠输出的复合请求，转化为可控的标准化流程。

7. 多模态数据解析与跨模态推理： 在处理包含图像、文本、表格等多种模态的复合数据时，建议采用分步式处理策略。以解析一张同时包含嵌入文字、视觉标注及关联表格的复杂图像为例，可按照以下流程操作：

• 步骤1（多模态输入处理）：通过OCR技术提取图像中的全部文字信息，并进行基础语义分析
• 步骤2（跨模态关联）：建立提取文字与图像视觉标注之间的精确对应关系
• 步骤3（多模态融合推理）：综合前两步结果，深度解析表格内容并输出结构化数据

动手实践：代码示例

提示链的实现方式灵活多样，既可通过脚本中的顺序函数调用来完成，也能借助专门管理控制流、状态和组件集成的框架实现。诸如 LangChain、LangGraph、Crew AI 以及 Google Agent Development Kit（ADK）等框架，为构建和执行多步骤流程提供了结构化解决方案，尤其适用于复杂架构场景。

为便于演示，我们选用 LangChain 和 LangGraph 进行展示：这两个框架的核心 API 专为"链"与"图"的编排而设计。LangChain 提供了线性序列的基础抽象，而 LangGraph 进一步支持有状态计算和循环逻辑，能够实现更高级的智能体行为。

本示例将重点演示最基本的线性序列场景。下方代码实现了一个两步提示链的数据处理管道：

1. 第一阶段解析非结构化文本并提取关键信息
2. 第二阶段将提取结果转换为结构化数据格式

要复现此流程，请先运行以下安装命令获取所需库：

pip install langchain langchain-community langchain-openai langgraph

提示：langchain-openai 可替换为其他厂商的等效包；使用时请确保在运行环境中配置对应 LLM 厂商（如 OpenAI、Google Gemini 或 Anthropic）的 API 密钥等认证信息。

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# Security recommendation: Load environment variables from .env file
# from dotenv import load_dotenv
# load_dotenv()
# Ensure OPENAI_API_KEY is set in .env file

# Initialize Language Model (ChatOpenAI recommended)
llm = ChatOpenAI(temperature=0)

# Information Extraction Prompt
prompt_extract = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Extract the technical specifications from the following text:\n\n{text_input}"
)

# JSON Transformation Prompt
prompt_transform = ChatPromptTemplate.from_template(
    "Transform these specifications into JSON format with 'cpu', 'memory', and 'storage' keys:\n\n{specifications}"
)

# Build Processing Chain using LCEL
extraction_chain = prompt_extract | llm | StrOutputParser()  # Converts LLM output to string

# Full processing pipeline
full_chain = (
    {"specifications": extraction_chain}
    | prompt_transform
    | llm
    | StrOutputParser()
)

# Execute the chain
input_text = "The new laptop model features a 3.5 GHz octa-core processor, 16GB of RAM, and a 1TB NVMe SSD."
final_result = full_chain.invoke({"text_input": input_text})

print("\n--- Final JSON Output ---")
print(final_result)

这段示例代码展示了 LangChain 的典型应用场景：首先通过提示模板提取输入文本中的技术参数，然后使用第二个提示将其转换为结构化 JSON 格式。ChatOpenAI 处理模型调用，StrOutputParser 确保输出为整洁字符串；利用 LCEL 的管道操作符，仅需两行代码就能将"提取→转换"流程串联成完整链路。运行程序时，输入笔记本描述文本，即可在终端输出字段明确的 JSON 规格数据。

1.2 上下文工程与提示工程

上下文工程（见图1）是一种系统化方法论，专注于在模型生成首个token前，为其构建并传递完整、动态演进的信息环境。该理论认为，模型输出质量的核心决定因素不是规模或架构，而是上下文信息的广度、深度和动态适配能力。只有当"场景、记忆、工具、意图"四维数据有机融合时，才能充分释放大模型的推理与决策潜力。

图1：上下文工程通过为AI构建丰富全面的信息环境，成为决定高级智能体性能表现的核心因素。

相较于传统提示工程仅关注优化用户即时查询的措辞，上下文工程实现了显著进化，其范围扩展至多层次信息体系：

• 系统提示：定义AI基础运行参数的核心指令（如"你是一名技术写作者，语气需正式且精确"）
• 外部数据：
  • 检索文档（AI主动从知识库获取辅助信息，如项目技术规格）
  • 工具输出（通过API获取实时数据，如查询用户空闲时间） 这些显性数据与关键隐性数据（用户身份、交互历史、环境状态）深度融合，共同构成智能体的认知基础。其核心原则明确：再先进的模型，若仅获得有限或构建不当的运行环境视图，表现必然受限。

这种方法将任务重心从"简单应答"升级为"为智能体构建全景式运行图景"。经过上下文工程优化的智能体在响应前，会整合用户空闲时间（工具输出）、与收件人关系（隐性数据）及会议纪要（检索文档）等多维信息，最终生成高度个性化、可立即执行的输出。所谓"工程化"，就是建立稳定的运行时数据获取与转换管道，配合持续迭代的反馈机制，动态优化上下文质量，确保模型始终"信息全面、判断精准、运用巧妙"。

为实现这一闭环，可采用自动化调优系统持续优化上下文。以Google Vertex AI提示优化器为例：上传样本输入、预期输出和评估指标后，系统会自动比对模型响应，迭代生成更精准的系统提示和模板，无需人工反复调试。该方案支持跨模型迁移，一键复用即可让不同LLM获得同等高质量的上下文，大幅降低复杂上下文工程的实施和维护门槛。

这种结构化方法是区分初级AI工具与成熟、上下文感知系统的关键。它将"上下文"置于核心地位，系统关注智能体"知道什么、何时知道、如何利用"。通过持续整合用户意图、历史交互和实时环境，模型得以建立全景认知。最终，上下文工程成为将基础聊天机器人升级为高度智能、情境敏感系统的核心方法论。

速览

What： 将复杂任务强行压缩为单一提示，如同让大模型"一口吞象"——认知负荷急剧增加，导致输出质量骤降：指令遗漏、上下文偏离、幻觉增多、错误不断累积，最终生成看似完整实则零散的不可靠结果。

Why： 提示链采用"分而治之"的模块化思维，将庞大任务拆解为多个高内聚、低耦合的子任务。每个步骤专注单一目标，输出作为下一环节输入，形成可验证、可回滚、可插拔的链式流程。这种设计带来三大优势：① 单点调试更便捷；② 可在任意节点接入外部工具或结构化数据；③ 天然支持多步推理与状态维护，是构建具备自主规划和执行能力的高级智能体的基础。

经验法则： 当任务符合以下任一条件时，应立即采用提示链：① 单一提示包含超过3重约束或需要顺序推理；② 流程中存在独立可复用的处理阶段；③ 必须调用外部API或工具；④ 需要跨轮次的记忆与状态追踪。

可视化说明

图2：提示链工作流程——用户输入通过多级提示逐步传递，每步LLM的输出自动成为下一步的输入，构建链式推理与处理机制。

核心优势

技术亮点精要

• 任务解耦：将复杂问题分解为高度聚焦的模块化子任务，构建清晰的任务执行链路
• 流程闭环：采用端到端流水线设计，确保各环节输出无缝衔接下一环节输入
• 质量保障：分层处理有效降低模型负载，大幅减少错误传播，提升结果可靠性
• 生态支持：兼容主流开发框架（LangChain/LangGraph/Google ADK），提供可视化流程编排和组件化管理能力

结论
提示链（Prompt Chaining）通过将复杂任务系统分解为聚焦且可管理的子任务序列，为大型语言模型（LLM）处理复杂问题提供了高效框架。这种模块化方法使模型在每步只需专注单一操作，有效降低认知负荷，同时大幅提升输出质量的可控性和可解释性。

作为智能体设计的核心范式，提示链支持开发具有多步推理、工具调用和动态状态管理能力的AI系统。它突破了单次提示的局限，使系统能够基于中间结果持续迭代优化，逐步逼近复杂问题的最优解。

掌握提示链技术对构建超越单次提示能力的AI工作流至关重要。这一方法不仅是技术工具，更是连接基础LLM能力与复杂应用场景的战略桥梁。

参考文献

1. LangChain LCEL文档：https://python.langchain.com/v0.2/docs/core_modules/expression_language/
2. LangGraph官方文档：https://langchain-ai.github.io/langgraph/
3. 提示工程指南 - 链式提示：https://www.promptingguide.ai/techniques/chaining
4. OpenAI API提示指南：https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/prompting
5. Crew AI任务流程文档：https://docs.crewai.com/
6. Google AI提示工程指南：https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering?hl=en
7. Vertex AI提示优化器：https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/prompts/prompt-optimizer