2025年Prompt框架权威指南：从线性思维到复杂推理图，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！-优快云博客

随着大型语言模型（LLM）从实验性技术走向企业级核心应用，提示工程（Prompt Engineering）已不再是简单的“与AI对话的艺术”，而是演变为一门战略性的、具有架构意义的学科。本指南旨在系统性地梳理2025年最前沿的Prompt框架，帮助从业者理解其演进脉络，并为复杂AI系统的设计提供清晰的路线图。

文章较长，可以先收藏，慢慢看。

一、首先，到底什么是“提示工程框架”？

为了避免概念混淆，我们必须清晰地对“提示工程框架”进行分类。它们主要分为两类：

内容框架 (Content Frameworks)

专注于如何组织单个提示词的内容，以最大化其清晰度和有效性。它们通常以助记符形式出现，如 CRISPE、RACE、COSTAR 等，为用户提供一个结构化的清单，确保提示词包含角色、背景、目标、格式等所有必要元素。这类框架解决的是“如何清晰地提问”的问题。
推理框架 (Reasoning Frameworks)

专注于如何构建LLM解决问题时所遵循的过程。它们不只是优化单个指令，而是设计一个引导模型通过一系列步骤或交互来达成目标的“认知工作流”。这类框架是本指南的核心焦点，涵盖从思维链（CoT）到思维图（GoT）等一系列高级方法。它们解决的是“如何引导模型进行复杂思考”的问题。

本指南将重点剖析代表技术前沿的推理框架，因为它们直接决定了AI系统解决复杂问题的能力上限。

第二部分：基础框架：奠定线性推理的基石

这些框架是所有高级认知架构的基础，它们开创了引导LLM沿单一、顺序路径进行推理的方法。

2.1 零样本与少样本提示 (Zero-Shot & Few-Shot Prompting)

这是最基础的提示形式。

零样本提示

不提供任何示例，仅给出任务说明，完全依赖模型的先验知识。例如：“将‘Hello, how are you?’翻译成中文。”
少样本提示

在提示中加入一个或多个示例，通过“上下文学习”（In-Context Learning）引导模型按照示例格式输出，能显著提升模型在分类、摘要等任务上的表现。

示例 (少样本):
文本: 这部电影太精彩了。情感: 积极
文本: 这部电影实在太糟糕。情感: 消极
文本: 这个产品值得购买吗？情感:
**模型输出：**中性

2.2 思维链提示 (Chain-of-Thought, CoT)

CoT是显式推理的起源，它通过指示LLM生成一系列导向最终答案的中间推理步骤，极大地提升了模型解决复杂问题的能力。

核心机制

将一个多步骤问题分解为多个子任务，让模型“逐步思考”，模拟人类的思考过程。
涌现能力

CoT是一种“涌现能力”，通常在参数规模足够大（如超过1000亿）的模型中才会出现。
主要变体

少样本CoT

在提示中提供几个完整的“问题 -> 推理步骤 -> 答案”的示例。
零样本CoT

无需示例，只需在问题末尾追加一句简单的指令，如“让我们一步一步地思考”（Let’s think step by step）。
自动CoT (Auto-CoT)

利用LLM自身的能力自动化构建多样化的示例，解决了手动构建高质量示例费时费力的问题。

优势与局限：CoT显著提升了模型在算术、常识和符号推理任务上的表现，并增强了可解释性。然而，其线性的推理结构对错误传播非常敏感，链条中的一个错误会影响后续所有步骤。

2.3 规划-解决提示 (Plan-and-Solve, PS)

PS提示法是零样本CoT的直接增强版，旨在通过引入更明确的结构来减少错误。

核心机制：明确指示模型在解决问题前，首先“规划”（将任务分解为子任务），然后再“解决”（根据计划逐步执行）。一个典型的触发语是：“让我们首先理解问题，并设计一个计划。然后，让我们执行这个计划，一步一步地解决问题。”

第三部分：高级框架：模拟复杂认知过程

本章节探讨代表当前技术前沿的框架，分析它们如何超越线性推理，实现更动态、更稳健的复杂问题解决能力。

3.1 ReAct：融合推理与行动，实现接地气的智能

ReAct (Reason + Act) 框架引入了一种全新范式，让LLM以交错的方式生成推理轨迹 (Thoughts) 和特定任务的行动 (Actions)，创造了一个动态闭环：思考 -> 行动 -> 观察 -> 思考…

关键优势——接地气 (Grounding)：ReAct通过主动查询外部信息，能够将LLM的推理过程“接地”于现实，显著减少在纯内部推理（如CoT）中常见的幻觉和错误传播问题。

示例:
**问题：**除了Apple Remote之外，还有哪些设备可以控制Apple Remote最初设计互动的程序？
**思考1：**我需要先搜索Apple Remote和它最初设计交互的程序。
**行动1：**Search[Apple Remote]
观察1：…返回“Front Row media center”…
**思考2：**Apple Remote 原本用于控制 Front Row，现在搜索 Front Row 的可控设备。
**行动2：**Search[Front Row]
…

3.2 自问自答 (Self-Ask)

Self-Ask是另一种将复杂问题分解的方法，与ReAct类似，它也常结合检索工具使用。

核心机制：将复杂问题分解为多个简单的子问题，由模型逐一提问和解答。与CoT不同，Self-Ask要求模型明确提出后续的“追问”并给出对应的中间答案。

3.3 思维树 (Tree-of-Thoughts, ToT)

ToT框架将CoT的线性推理过程推广为一种树状搜索，解决了CoT线性路径的刚性问题。

核心机制

在解决问题的每一步，LLM都会生成多个不同的、可能的推理路径（“thoughts”），从而构建出一棵包含多种可能性的决策树。
关键组成

问题分解、思维生成、状态评估、搜索算法（如BFS或DFS）。

优势：对于需要探索、试错和战略规划的问题（如24点游戏、创意写作）更为稳健。当一条路径被证明无效时，模型可以回溯并探索其他更有希望的分支。

3.4 思维图 (Graph-of-Thoughts, GoT)

GoT代表了推理复杂性的又一次飞跃，它突破了ToT的树状结构，通过将思维过程建模为一个任意图来进一步提升能力。

独特能力：

聚合/合并

GoT的核心优势在于能够将来自不同、独立推理分支的“thoughts”合并成一个全新的、更具协同效应的“thought”，模拟了人类的创造性思维。
精炼/循环

GoT可以创建反馈循环，让一个“thought”在自身基础上进行迭代式改进，相当于“反思”和“打磨”。

优势：对于可以被分解为多个子问题，然后将子问题解决方案合并以获得最终答案的复杂任务（如文档合并、复杂排序）展现出巨大优势。

3.5 自我修正与反思 (Self-Correction & Reflexion)

此类框架旨在让智能体通过自我反思和反馈，在不更新模型权重的情况下迭代地改进其输出。Reflexion是其中的杰出代表。

核心机制：通过“语言强化学习”，将来自环境的反馈（如成功/失败信号）转化为一段文本形式的自我反思摘要。这段摘要被存储在智能体记忆中，为后续的尝试提供具体的改进方向，模拟了人类从失败中学习的过程。

3.6 迈向自主智能体 (Towards Autonomous Agents)

Toolformer

通过自监督训练使模型学会“自行”调用API（如计算器、搜索、翻译）。
AutoGPT

这类框架将LLM用作自主代理，用户提供高层目标，模型会自动制定任务清单并循环执行，极大减少人工干预。

第四部分：新兴前沿框架：追求效率与并行

2024-2025年，为了解决CoT等框架输出冗长、计算开销大的问题，涌现出了一系列以提升效率为目标的新框架：

链式草稿 (Chain-of-Draft, CoD)

要求模型“简写”推理步骤，仅输出关键草稿，在保持精度的同时大幅减少token消耗。
原子思维 (Atom-of-Thoughts, AoT)

将复杂问题拆分为相互独立的“原子问题”，各子问题并行求解，消除历史依赖。
思维骨架 (Skeleton-of-Thoughts, SoT)

结合AoT和CoD，先生成答案的提纲（骨架），再并行填充各要点，进一步加速推理。

第五部分：框架对比与实践指南

5.1 框架比较矩阵

下表对主要的推理框架进行了多维度比较，以帮助从业者快速进行技术选型。

框架	核心机制	推理结构	关键优势	主要局限性	理想用例
CoT (思维链)	将问题分解为顺序步骤	线性链	简单、可解释性强、开销低	易于错误传播；结构刚性	算术、常识推理、结构化逻辑问题
ReAct (推理与行动)	交错进行推理与基于工具的行动	动态链（含外部I/O）	接地于外部现实；减少幻觉	需要工具/API集成；延迟较高	事实核查、知识密集型问答、交互式决策
Self-Ask (自问自答)	将问题分解为子问题并依次解答	线性链（带查询）	问题分解清晰，结合检索效果佳	需模型生成合理追问；对非事实问题帮助有限	开放域复杂问答、研究分析
ToT (思维树)	探索多个并行的推理路径	树状结构	对解决方案进行稳健探索；允许回溯	计算成本高；实现复杂	战略规划、创意生成、具有多种可能路径的问题
GoT (思维图)	将思维建模为任意图结构	图（网络）	可合并/聚合路径；创建反馈循环以进行精炼	实现复杂性最高；工具尚不成熟	需综合不同想法的复杂问题解决；文档合并
Reflexion (反思)	迭代地生成、评估和精炼响应	迭代循环	无需微调即可从错误中学习	依赖有效的自我评估；可能导致答案摇摆	编码与调试、复杂的智能体任务、轨迹优化
新框架 (AoT/CoD等)	并行化和草稿化推理步骤	并行/草稿	提升效率，减少冗余计算	框架新颖，尚缺成熟工具	对推理速度和成本有极高要求的各类任务