Agent-提示链（prompt chaining）

你有没有过这样的经历？让AI写一篇带数据支撑的报告，结果它漏了关键指标；让它处理发票提取信息，输出格式混乱根本没法用；让它解答复杂问题，要么答非所问，要么满是“幻觉”？其实不是AI不够强，而是你用错了方式——。今天要讲的「提示链（Prompt Chaining）」，就是解决这个问题的核心方法论：把棘手任务拆成“流水线”，让AI一步步接力完成，既靠谱又可控。

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807人浏览 · 2026-01-07 07:30:00

DXL_note · 2026-01-07 07:30:00 发布

让LLM告别“一步错全错”！提示链（Prompt Chaining）：复杂任务的拆解神器

你有没有过这样的经历？让AI写一篇带数据支撑的报告，结果它漏了关键指标；让它处理发票提取信息，输出格式混乱根本没法用；让它解答复杂问题，要么答非所问，要么满是“幻觉”？

其实不是AI不够强，而是你用错了方式——复杂任务根本不能让LLM“一步到位” 。今天要讲的「提示链（Prompt Chaining）」，就是解决这个问题的核心方法论：把棘手任务拆成“流水线”，让AI一步步接力完成，既靠谱又可控。

1 通俗理解：提示链到底是什么？

提示链，说白了就是「AI版流水线作业」，核心逻辑就两点：

分而治之：把复杂任务拆成一个个“小而聚焦”的子任务（比如“写报告”拆成“找数据→提炼观点→结构化排版”）；
接力传递：前一个子任务的输出，直接作为下一个的输入，形成“链式依赖”，一步步逼近最终结果。

举个直观的例子：让AI写“2025母婴行业趋势邮件”，用提示链是这样的：

第一步：“总结这份母婴行业报告的核心数据”（输出：关键数据清单）；
第二步：“从数据中提炼3个核心趋势”（输出：带数据支撑的趋势要点）；
第三步：“把趋势要点写成给销售团队的简明邮件”（输出：最终邮件）。

而不是直接丢一句“写一封母婴行业趋势邮件”——这样AI不用兼顾“找数据、析趋势、写邮件”，每一步都能专注发力，准确率自然翻倍。

2 为什么一定要用提示链？单一提示的4个致命问题

很多人觉得“提示写得越详细越好”，但面对复杂任务，单一提示只会暴露LLM的短板：

「丢指令」：同时要求多件事，AI容易忽略关键环节（比如让它“分析+总结+写邮件”，最后漏了数据支撑）；
「记不住」：上下文窗口有限，长文本处理时容易丢失前面的关键信息；
「错上加错」：一步出错全程翻车（比如数据提取错了，后面的分析和报告全白费）；
「瞎编乱造」：复杂任务超出AI认知负荷，容易产生“幻觉”（比如编造不存在的行业数据）。

而提示链通过“拆解+接力”，完美解决这些问题：每步只做一件事，降低AI认知负担；可单独调试每一步，哪里错了改哪里；前步结果经过验证再传递，避免错误累积。

3 3个实操关键技巧：让提示链更靠谱

1. 强制结构化输出

每一步都指定输出格式（JSON/XML/表格），比如趋势提取步骤要求：

{ "trend": "趋势名称", "data": "支撑数据", "source": "数据来源" }

避免自然语言歧义，让后续步骤“看得懂、用得上”。

2. 插入验证环节

关键步骤后加“检查逻辑”，比如数据提取后验证“字段是否齐全、格式是否正确”，不合格就返回上一步重新处理，避免错误传递。

3. 善用框架简化流程

不用自己写复杂脚本，用LangChain、LangGraph、Google ADK等框架，拖拽式就能搭建提示链，还能自动集成搜索、数据库等外部工具。

5 行代码看懂提示链逻辑（非技术也能懂）

用LangChain搭建一个“提取产品参数→转为JSON”的简单提示链，核心思路一目了然：

# 1. 初始化AI模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0)

# 2. 第一步：提取产品参数
extract_prompt = "从文本中提取CPU、内存、存储：{text}"
extract_chain = extract_prompt | llm

# 3. 第二步：转为JSON格式
json_prompt = "把参数转为JSON，含cpu、memory、storage键：{params}"
full_chain = {"params": extract_chain} | json_prompt | llm

# 4. 运行链条
result = full_chain.invoke({"text": "新款电脑：3.5GHz CPU、16GB内存、1TB存储"})
print(result)
# 输出：{"cpu":"3.5GHz","memory":"16GB","storage":"1TB"}

提示链不是什么复杂技术，本质是「把复杂问题简单化」的思维方式——不让AI“一口吃成胖子”，而是让它像流水线工人一样，每次只做好一件事，通过接力完成复杂任务。

不管你是写报告、处理数据，还是做客服、搞开发，只要遇到“AI一步搞不定”的情况，试试提示链的拆解思路，你会发现AI的可靠性和效率会大幅提升。