什么是 链式编排（Chain Orchestration）？
链式编排（Chain Orchestration）是一种线性或近似线性的组合模式，LLM 应用步骤按定义好的顺序执行，并把一个组件的输出传递给下一个组件。
工作原理
链式编排是许多 AI 应用中最简单且有用的编排模式。典型链路可能先检索上下文，再填充对话模板，调用模型，解析结构化输出，校验结果，最后格式化响应。它的优势是清晰：每个步骤都有可预测的前驱和后继。它的限制是刚性：一旦应用需要动态分支、循环、并行路径、人工审批或长期状态，图编排或工作流抽象通常更合适。
主要特点
- 顺序执行：步骤按预定义顺序运行，输入输出流清晰
- 心智模型简单：比动态 Agent 循环更容易测试、追踪和调试
- 适合稳定管线：当任务结构提前已知时效果最好
- 适应性有限：不适合复杂分支、基于状态的重试、并行或多 Agent 协作
- 有用基线：通常是演进到图编排前的第一个生产形态
常见用途
- 填充提示词、调用模型、解析 JSON 并校验响应
- 运行简单 RAG 流程：检索上下文、生成答案、附加引用
- 使用确定性预处理和后处理对文档分类
- 通过固定 map-reduce 风格管线摘要内容
- 在引入图式 Agent 行为前建立清晰基线
示例
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什么时候适合使用链式编排？
当任务有可预测顺序且分支很少时适合使用链式编排。它适用于提示词填充、模型调用、解析、校验和响应格式化等稳定管线。
链式编排和图编排有什么区别？
链主要是线性的。图可以表示分支、循环、并行路径和基于状态的转换。链更简单，图更适合动态 Agent 行为。
链式编排可以用于生产环境吗？
可以。如果每个步骤都有清晰契约、错误处理、超时、追踪、测试和评估，链式编排完全可以是生产级方案。当流程确实线性时，简单反而是优势。
过度使用链式编排的主要风险是什么？
主要风险是把动态行为硬塞进刚性序列，最终产生隐藏条件分支、脆弱提示词逻辑和较差可观测性。这时通常应改用图编排。