围绕任务链

Chain 并非单一算法，而是一种基于任务分解与编排的架构范式，旨在将大语言模型（LLM）的通用能力与专用小模型（如计算器、OCR、代码生成器）有机结合。其核心在于将复杂问题拆解为有序的子任务序列，通过中间态数据传递与状态管理，实现从单一模型到多模型协同的跨越，是构建企业级智能应用的关键基础设施。

在现代计算架构中，Chain 扮演着‘模型编排者’的角色，解决了大模型‘懂逻辑但缺工具’、‘懂工具但缺推理’的痛点。它通过标准化的接口定义与流程控制，将分散的 AI 能力封装为可复用的原子单元，形成类似函数式编程的调用链。随着 Agent 技术的兴起，Chain 正从静态脚本向动态规划演进，成为连接底层模型能力与上层业务逻辑的通用桥梁，支撑起从简单问答到自主智能体（Agent）的完整技术栈。