链式工作流模式把一个复杂的任务，分解成若干个小的步骤。每个步骤使用上一个步骤的输出作为该步骤的输入。对输入进行处理，最后使用更新之后的输入调用下一个步骤。第一个步骤的输入是原始的任务输入。最后一个步骤的输出是整个任务的输出。

该模式的实现包含一个管理任务和一系列的子任务。所有这些任务都使用任务执行模式。

下图给出了链式工作流模式的基本流程。

使用链式工作流的一个示例是优化文章内容的质量。一篇文章的内容可以从不同的方面进行优化。ChatGPT 可以提供很多关于优化文章的建议。在一个步骤中采用一种建议来优化文章的内容。多个步骤串联起来，完成整个的优化流程。

作为演示，首先使用大模型来生成关于某个主题的文章。这篇文章再通过一个包含 3 个步骤的链条来进行处理。链条中的每个智能体专注于某个方面的文章质量提升。最后一个智能体的输出是最终的任务执行结果。

下面是这些步骤使用的提升文章质量的建议。这些建议来自 ChatGPT。

"""    Review the Structure    - Ensure the article has a clear introduction, body, and conclusion.    - Check if ideas flow logically from one section to another.    - Ensure paragraphs are well-organized and each one has a clear purpose.""","""    Improve Clarity and Conciseness    - Remove unnecessary words and redundant phrases.    - Simplify complex sentences for better readability.    - Use active voice where possible.""","""    Enhance Readability    - Break long paragraphs into shorter ones.    - Use bullet points or subheadings for easier scanning.    - Vary sentence length to maintain reader interest."""

下面是这些步骤使用的提示模板。该模板中包含两个变量：

• instruction：其值来自上面介绍的建议列表。

• article：其值来自初始生成的文章，或是上一个步骤的输出。

目标: 根据下面的指示来优化文章
{instruction}
文章的内容:{article}

最后一个步骤产生的文章是任务的最终输出。

下图是该智能体执行时的 trace。最外层的 agent.execute 代表整个智能体的执行。内部的第一个 agent.execute 表示的是生成初始的文章的智能体的执行。该智能体使用任务执行模式实现。第二个 agent.execute 表示的是优化文章内容的链条的执行过程。该链条内部有 3 个智能体的执行，分别对应于链条中的 3 个步骤。

下图是使用 Swagger UI 测试的结果。生成文章的关键词是“deepseek”。