随着人工智能特别是生成式语言模型的快速发展，提示工程成为提升模型输出质量和实用价值的核心技术之一。提示链（Prompt chaining）作为提示工程中的重要方法，将大型复杂任务拆分为多个小任务，并通过代码连接这些任务，从而实现更精准、有层次的内容生成。然而，传统提示链方法在面对复杂场景时，往往伴随着繁琐的结构定义和繁重的中间结果管理，给开发者带来不小的负担。近日，一种利用双向类型推断技术重新构想提示链的方法引发了广泛关注，其通过引入专门设计的编程语言Grace，赋予提示链开发以更强的类型智能推导和自动架构能力，大幅提升了提示链的易用性和扩展性。这种新颖思路不仅简化了开发流程，更潜在地为未来提示工程开辟了新的方向。提示链技术的核心理念是将复杂生成任务拆解为多个结构明确的子任务，通过依次调用不同的提示来逐步完成最终目标。
举例来说，若要求模型生成一首诗歌，传统单一提示可能会让模型一次性完成所有内容，质量参差不齐且难以控制。而使用提示链，可以先引导模型规划诗的结构，如诗体样式、节数、每节行数、押韵方案，随后基于结构进一步挑选风格，包括语调、叙述声音及修辞手法，最终再完整生成符合上述规划的诗歌。此方法有效将复杂生成任务拆分为明晰子任务，令模型能在更受约束的环境下发挥，输出更加精准且富有层次感的作品。传统提示链方法的挑战主要聚焦于如何定义和管理各个中间结果的数据结构。因为子任务间需传递结构化数据，必须明确定义这些数据的格式与字段，常用方式是采用JSON模式或者在宿主语言中定义对应结构体（如Python中的Pydantic模型）。但随着任务的复杂度提升，定义各种中间数据模式的工作量急剧增加，且手工维护这些结构会极大消耗开发时间与精力。
同时，为促使模型输出符合预期格式，提示文本中也不得不加入大量对JSON结构的说明，增加整体提示复杂度。解释和编码这些结构化结果同样消耗资源，限制了大规模、动态提示链的灵活运用。针对上述痛点，Grace语言通过引入双向类型推断实现对提示json结构的自动发现和推导，显著简化了提示链开发流程。所谓双向类型推断，即编程语言在编译时不仅根据表达式本身推断类型，还能反向根据类型如何使用推断更准确的结构和约束。以示例说明，开发者只需编写提示链程序并描述最终使用结果的类型或运算操作，Grace的类型检查器便能自动推演出模型必须输出的json结构模式，并基于此自动生成符合规范的json schema供验证。以生成诗歌为例，程序只需按逻辑调用不同提示，引用返回结果中的字段来拼接下一提示内容，类型推断引擎便能从这些字段访问推演对应数据格式，如结构含有诗歌形式字符串、节数整数、押韵模式字符串等，避免了人工定义繁琐schema。
更进一步，Grace支持sum type（和传统编程语言的联合类型）表示复杂的工具调用场景，允许建模多种调用接口及参数形式，结合提示与工具调用环节，实现灵活的多工具协作应用。Grace同样支持通过灵活字段名携带描述文本，实现schema驱动提示—这意味着系统可以利用类型意图自动在提示中嵌入更具体、清晰的字段说明，促使模型生成高质量且结构规范的数据。另外，Grace的Prompt关键字作为语言原生元素，赋能提示的定义与调用，呈现更高层次的语义表达以及类型关联，增强交互模式的可控性和可维护性。通过内嵌的类型推断技术，Grace实现了“一次声明，多处自动推导”，使得提示链开发过程中大量重复且易错的结构声明环节被自动化替代，极大地提升了开发效率。更重要的是，这种方式促使提示链设计从原本依赖文本说明走向更严谨的类型驱动范式，构建起一种介于自然语言与代码之间的混合表达环境，为更复杂的交互逻辑和推理能力提供了强有力的支撑。尽管当前Grace仍处于研究原型阶段，尚未进入大规模生产应用，但其背后的理念已展示了提示链未来发展的方向——借助类型系统和编程语言理论，实现提示工程中的结构化、智能化和可组合性。
Grace的突破不仅是对提示链设计模型的革新，也为生成模型的使用体验和扩展能力提出了新的范式与视角。提示链的发展与优化永远离不开促进模型理解与控制生成内容的工程方法。随着大模型功能愈发强大，如何高效利用其能力，发挥分步推理、状态传递与组合的优势成为关键。双向类型推断作为桥梁，将传统程序设计中的类型理论注入提示工程，推动从原始文本驱动反馈走向更精准、更规范的协同生成流程。未来，基于类似Grace的方法，我们或将看到更多行业专用的提示链语言与框架，支持多模型、多工具的无缝集成，赋能自动化文案撰写、数据生成、对话式AI等多场景应用。总的来说，通过引入双向类型推断重新定义提示链，提示工程正迈入一个更高效、更灵活、更易维护的新时代。
Grace语言以其创新的方式演示了这一演进路径，为生成式AI的提示工程实践带来了新的思考和可能。随着技术的迭代与社区的不断壮大，未来有望诞生更多基于类型推断的图灵完备提示链环境，助力开发者充分发挥生成模型的潜力，实现更加智能、精准、可控的人机协作体验。
