什么是Plan-and-Solve提示法？一种让大模型更精准解决复杂问题的两阶段框架

在人工智能领域，如何引导大型语言模型（LLMs）高效处理复杂任务，一直是提示工程（Prompt Engineering）的核心探索方向。传统的直接提示法常因缺乏逻辑引导导致错误，而链式思维（Chain-of-Thought, CoT）提示法虽能展现推理过程，却仍将“规划”与“执行”混为一体，容易出现步骤跳跃或逻辑混乱。为此，Plan-and-Solve提示法应运而生——它通过明确分离“规划阶段”与“解决阶段”，模拟人类面对难题时“先搭框架、再填细节”的思考模式，大幅提升了模型推理的准确性、可追溯性与可靠性。

一、Plan-and-Solve的核心逻辑：先规划，再执行

Plan-and-Solve的本质是一种“分而治之”的策略，它将复杂任务拆解为两个独立但关联的阶段，避免模型在推理中“顾此失彼”：

• 第一阶段：规划（Plan）

  ：不涉及任何计算，仅要求模型梳理问题结构，明确“需要做哪些步骤才能得到答案”。这一步的核心是建立逻辑框架，确保覆盖所有关键环节，避免遗漏或偏离目标。

• 第二阶段：解决（Solve）

  ：严格遵循规划阶段制定的步骤，逐步进行计算、推理或分析，最终得出结果。这一步的核心是“按部就班执行”，减少因逻辑跳跃导致的错误。

二、与传统提示法的对比：为何Plan-and-Solve更优？

为了更直观地理解其优势，我们以一个简单的数学问题为例，对比三种常见的提示方式：
问题：玛丽有3个盒子，每个盒子装8颗糖果。她给5个朋友每人