思维链（Chain-of-Thought）
也叫： CoT · 思维链
思维链（Chain-of-Thought）是一种提示技巧，要求模型先写出中间推理步骤，再给出最终答案，而不是直接跳到结论。
如果让模型对一个需要多步推理的问题“直接给答案”，它很可能跳过推理直接猜一个结果。思维链（CoT）提示的做法相反：先让模型把得出答案要经过的中间步骤写出来，再陈述最终结果。这最早是作为一种提示技巧被记录下来的，后来在涉及算术、逻辑或多步推理的任务里，变成了一种被广泛使用的常规做法。
CoT 纯粹关于模型输出的“形状”——先是推理文字，再是答案。它本身不调用任何工具，也不会主动采取任何动作，是一种提示模式，不是执行框架。把中间步骤写出来的好处是，推理哪里出了问题比较容易被发现，因为步骤是摊开来的，而不是藏在“一步跳到结论”里看不见。
在真正的智能体系统里，CoT 常常只是其中一个环节：智能体可能先用 CoT 一步步推理该做什么，再依据这个推理去行动——这就更接近 react-prompting 描述的东西了。
怎么运作
具体做法上，CoT 提示要么直接要求模型“一步步思考”，要么在提示里放几个“问题-推理过程-答案”的示例，让模型照着这个模式走。模型随后会把推理过程作为可见文字先写出来，再给出最终答案，而不是直接跳到一行结论。
举个例子
问题：“一列火车以每小时 60 英里的速度开 2.5 小时，一共开了多远？”思维链式的回答会先展示：“速度是 60 英里/小时，时间是 2.5 小时，距离 = 速度 × 时间 = 60 × 2.5 = 150 英里”，然后再给出答案，而不是直接输出“150 英里”。
和相关概念的区别
思维链和 ReAct 的区别：CoT 只是纯推理文字，不涉及调用工具或执行动作；react-prompting 把这种推理和真实的工具调用、观察结果交替进行，这才是让推理真正变成智能体能“动手”依据的东西。
常见误解
planning 和 task-decomposition 才是它能够支撑的更大范围的活动。常见问题
思维链提示是什么？
思维链能让 AI 更准确吗？
CoT 和 ReAct 有什么区别？
最近核实： 2026-08-28