大模型的“思维链”（Chain-of-Thought）：AI 是怎么一步步“推理”的

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揭秘AI推理背后的秘密武器——思维链技术，看大模型如何像人类一样逐步思考解决问题。

核心内容：
1. 思维链（CoT）技术的基本原理与实现方式
2. CoT技术如何显著提升大模型的推理能力
3. 三种实用的CoT应用方法及其效果对比

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

今天我们就来聊聊它。

一、AI 是怎么“解题”的？

先来试一道小学数学题：

小红有12颗糖，比小明多3颗，小明有多少颗糖？

如果你把这题丢给 GPT-4 或 Claude，它不会只告诉你一个数字“9”，而是会很认真地说：

小红有12颗糖，小明比她少3颗，所以小明有 12 - 3 = 9 颗。

乍一看，这只是AI多说了几句废话。但其实，这是 思维链（Chain-of-Thought） 推理的结果。

和“直接给答案”不同，Chain-of-Thought 要求 AI 先说出推理过程，再给结论。这种“显式思考”，让 AI 的解题能力提升了一个量级。

二、什么是 Chain-of-Thought？

简单来说，Chain-of-Thought（简称 CoT）就是让大语言模型在回答前，先写出它的思考步骤。

它不是改变模型结构，而是一种“提示设计方法”，用来唤醒模型对复杂任务的多步思考能力。

我们可以对比一下：

• • 🧠 普通提示：
  “小明几岁？” → 回答：“9”
• • 🧠 CoT 提示：
  “一步一步思考并回答：小明比小红小3岁，小红12岁。” → 回答：“小红12岁，小明比她小3岁，所以小明是 12 - 3 = 9 岁。”

这种方式，不仅提升了准确率，也让模型输出过程更透明、可调试，更接近人类的思维方式。

三、CoT 为什么有效？

这就要回到一个基础事实：大语言模型并不真的“理解”问题，它只是预测下一个最可能的词。

但语言本身，就蕴含着很多“思考路径”。当我们在训练样本中加入这些路径，比如“先算 A，再算 B”，模型就能学会这些“套路”。

你可以把 CoT 看成是——

把一个复杂问题，拆解成多个简单预测任务，逐步推进。

有点像考试时，“你得把过程写出来”，老师才给分。AI也一样：让它“写出来”，它才“想得清楚”。

四、怎么用 Chain-of-Thought？

常见的 CoT 使用方式大致分为三种：

1. Zero-shot CoT：一句话唤醒“推理模式”

只需在提示里加一句：

“请一步一步地思考并回答。”

就能显著提高模型在推理类问题中的表现。尤其对 GPT-4 这类大模型效果极好。

示例：

请一步一步思考：妈妈有5个苹果，给了哥哥2个，还剩几个？

模型就会自动写出完整过程，而不是直接甩个数字。

2. Few-shot CoT：举几个例子让它模仿

在提示中加入几条带有“推理过程”的样例，让模型学会这种格式。
这对中小模型（如 LLaMA、Qwen）尤其重要。

示例：

Q: Lily has 3 red balls and 2 green balls. How many balls in total?  
A: 3 + 2 = 5. Lily has 5 balls.

Q: Tom has 4 books and buys 3 more. How many books does he have now?  
A: 4 + 3 = 7. Tom has 7 books.

Q: Jack has 7 pencils and gives away 2...

通过模仿前两个例子，模型会自然地“接上”思维链。

3. 自动化扩展：Self-Consistency、ReAct、Tree-of-Thoughts 等

• • Self-Consistency：生成多条思维链，投票选答案
  这种方式能显著提升复杂题目的准确率，适用于不确定性高的问题。
• • ReAct：思维链 + 动作执行
  模型边推理，边调用搜索工具、计算器、数据库等资源。是 Agent 机制的核心能力之一。
• • Tree of Thought：生成多个“思路分支”，再逐步筛选
  不再是线性“推理链”，而是树状“思维探索”。

这些方法都基于 CoT，但进一步提升了模型的“问题解决能力”。

五、应用场景：不仅解题，还有很多可能

Chain-of-Thought 并不局限于数学题，在以下任务中也表现优秀：

• • ✅ 多跳问答（如 HotpotQA、ComplexQA）
• • ✅ 逻辑类考试题（如 SAT、LSAT、GRE）
• • ✅ 程序生成（如 LeetCode、Codeforces）
• • ✅ 常识推理与判断
• • ✅ 法律、医学等多步骤判断领域

如果你在用 GPT 写复杂 SQL、审合同条款、判断策略路径……加上 CoT，准确率可能就“起飞”。

六、开发实战：CoT 如何接入你的 AI 应用？

如果你在做 AI 产品，比如问答助手、智能客服、SaaS Copilot，可以通过以下几种方式集成 CoT：

• • ✅ 基于提示词（Prompt）优化
  加入引导语：“请逐步推理并回答”
  在模板中添加思维过程范例
• • ✅ LangChain、LlamaIndex 中设置“思维链模板”
  自定义 PromptTemplate
  和向量检索、Agent Chain 配合
• • ✅ 自动思维链生成 + 多路径选择（Self-Consistency）
  结合 OpenAI 函数调用 / 多次 API 投票
• • ✅ 与 RAG（检索增强生成）结合
  先检索知识，再用 CoT 推理 → 知识+逻辑双保险

七、CoT 的未来：AI 真会思考了吗？

现在的 CoT，其实还只是语言统计学的“显式链条”，它并不真的“理解”我们的问题——但已经能“像人一样”把问题拆开来说。

未来的研究正在探索：

• • CoT + 符号推理（Symbolic Reasoning）
• • CoT + 多模态输入（图 + 文 + 表格的联动）
• • CoT + 个性化 Agent 记忆系统

我们或许正在接近一个临界点：AI 不再只是一个“工具”，而像是一个“有策略的合作者”。

八、总结

“一步一步想”不仅对人有效，对 AI 同样重要。

Chain-of-Thought 推理让大模型从“猜答案”进化到“写过程”，在数学、逻辑、知识问答等场景中大放异彩。

对于开发者来说，懂得设计思维链式提示词、引导模型逐步生成，是释放 AI 能力的关键。

未来，掌握 CoT 的你，不只是用 AI 的人，而是能让 AI “思考”的人。