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# Flusso di lavoro per il concatenamento rapido
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Il prompt chaining scompone le attività complesse in una sequenza di passaggi, in cui ogni passaggio è una chiamata LLM discreta che elabora o si basa sull'output di quella precedente.

![\[Flusso di lavoro per il concatenamento dei prompt.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/images/workflow-for-prompt-chaining.png)


Il flusso di lavoro di concatenamento dei prompt è adatto per scenari in cui le attività possono essere suddivise logicamente in fasi di ragionamento sequenziali e in cui gli output intermedi determinano la fase successiva. Eccelle nei flussi di lavoro che richiedono un pensiero strutturato, una trasformazione progressiva o un'analisi su più livelli, come la revisione dei documenti, la generazione di codice, l'estrazione della conoscenza e il perfezionamento dei contenuti.

## Description
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+ La complessità dell'attività supera la finestra contestuale o la profondità di ragionamento di una singola chiamata LLM.
+ I risultati di una fase (ad esempio, analisi, riepilogo o pianificazione) diventano input per una successiva fase decisionale o di generazione.
+ Sono necessari trasparenza e controllo in tutte le fasi di ragionamento (ad esempio, risultati intermedi verificabili).
+ Vuoi inserire una logica di convalida, filtraggio o arricchimento esterna tra i passaggi.
+ È ideale per gli agenti che operano in cicli di ragionamento in stile pipeline, come agenti di ricerca, assistenti editoriali, sistemi di pianificazione e copiloti multistadio.

## Funzionalità
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+ Catene lineari o ramificate di chiamate LLM
+ Risultati intermedi passati come input strutturato o incorporati nei prompt di follow-up
+ Può essere orchestrato con o con corridori specifici per un agente AWS Step Functions AWS Lambda

## Casi di utilizzo comune
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+ Attività di ragionamento in più fasi (ad esempio, «riepilogo, riscrittura critica»)
+ Assistenti di ricerca che sintetizzano risultati stratificati (ad esempio, «cerca, estrai fatti, rispondi a una domanda»)
+ Pipeline di generazione del codice («generate plan write code test code explain output»)