Agent设计模式——第 1 章：提示词链

提示词链是一种将复杂任务分解为小步骤的策略。

每个步骤的输出作为下一个步骤的输入，形成依赖链。

提示词链支持外部知识和工具的集成，增强了大型语言模型的能力。

通过分解任务，提示词链提高了与大型语言模型的交互可靠性和可解释性。

单一提示词在处理多方面任务时可能效率低下，导致错误传播和上下文漂移。

提示词链通过顺序分解复杂任务，显著提高了可靠性和控制力。

结构化输出格式（如JSON）确保数据的完整性和可读性。

提示词链适用于信息处理、复杂查询回答、数据提取和转换等多种场景。

在内容生成工作流中，提示词链可以分解为不同阶段以提高创作效率。

提示词链为具有状态的对话Agent提供了基础机制，维护上下文连续性。

代码生成和完善过程可以通过提示词链分解为逐步执行的逻辑操作。

多模态和多步推理任务需要将问题分解为基于提示词的小任务。

上下文工程是为AI构建全面的信息环境，以提高模型性能。

提示词链模式是开发复杂AI Agent系统的基础，支持多步推理和工具集成。