Prompt chaining (цепочка промптов)

Prompt chaining — это паттерн проектирования приложений, при котором сложная задача разбивается на последовательность более мелких, целенаправленных вызовов LLM, где выход каждого шага служит (частью) входа для следующего, вместо попытки решить всю задачу в одном монолитном промпте. Это отражает принцип software-инженерии по разбиению большой функции на меньшие, тестируемые единицы: каждый шаг в цепочке проще, легче поддаётся качественной инженерии промптов, легче оценивается отдельно и легче отлаживается, когда что-то идёт не так, потому что сбой можно локализовать до конкретного шага, а не диагностировать внутри одного гигантского, непрозрачного промпта. Prompt chaining лежит в основе того, как реально строится большинство нетривиальных ИИ-продуктов — единый промпт «сделай всё» склонен показывать худшие результаты, чем хорошо спроектированная цепочка, на сложных, многоэтапных задачах, потому что каждый отдельный промпт в цепочке может быть короче, более сфокусированным и проверяться перед продолжением (шаг может даже включать проверочный барьер, который останавливает цепочку или повторяет попытку, если промежуточный результат не проходит проверку). Распространённые паттерны цепочек включают: последовательный (выход шага A питает шаг B, питает шаг C), ветвящийся (шаг классификации направляет в одну из нескольких разных нижестоящих цепочек в зависимости от своего результата) и в стиле map-reduce (один и тот же промпт выполняется по многим независимым частям параллельно, а затем финальный промпт объединяет/суммирует все результаты). Этот паттерн также является концептуальной основой большинства фреймворков «ИИ-агентов», которые по сути являются цепочками промптов с добавленной логикой ветвления, вызовами инструментов и циклами. Компромисс по сравнению с единым промптом — дополнительная задержка (несколько последовательных обращений к API) и стоимость (несколько вызовов вместо одного), с чем команды справляются, запуская независимые шаги параллельно, где это возможно, и оставляя цепочки для задач, где точность единого промпта действительно недостаточна. Конкретный пример: SaaS-генератор постов для блога связывает в цепочку три промпта вместо одного: Шаг 1 — «На основе этой темы и целевого ключевого слова сгенерируй 5 возможных планов статьи с заголовками H2» (результат: 5 планов); Шаг 2 — промпт выбора/оценки выбирает самый сильный план на основе SEO-критериев (результат: 1 выбранный план); Шаг 3 — для каждого H2 в выбранном плане отдельный вызов промпта генерирует содержимое этого раздела, ссылаясь на общий контекст статьи (результат: полный текст статьи). Попытка сделать это одним гигантским промптом («напиши полную SEO-оптимизированную статью на 2000 слов о X») стабильно даёт общий, поверхностный контент; версия с цепочкой даёт более осознанно структурированный, более качественный результат, потому что у каждого шага одна чёткая задача.