什么是链式调用

核心思想

在实际的 AI 应用中，单一的模型调用往往无法满足复杂的业务需求。我们通常需要将多个步骤串联起来：先格式化提示词，再调用模型，最后解析输出。这种将多个组件按顺序连接起来、前一步的输出作为后一步的输入的工作方式，就是链式调用（Chaining）。

如果说 LLM 是一个强大的「计算单元」，那么链式调用就是将这些计算单元、预处理步骤和后处理步骤组装成完整「流水线」的机制。

为什么需要链式调用

需求	不使用链式调用	使用链式调用
多步骤处理	手动调用、手动传参	自动传递数据
代码复用	复制粘贴，难以维护	组合子链，灵活拼接
流式输出	需要自己实现缓冲和推送	原生支持 stream
异步执行	手动管理 async/await	自动异步调度
并行分支	手动开线程或协程	RunnableParallel 声明式并行
调试追踪	到处加 print	内置回调与追踪