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Fluxo de trabalho para encadeamento imediato
O encadeamento imediato decompõe tarefas complexas em uma sequência de etapas, em que cada etapa é uma invocação LLM discreta que processa ou se baseia na saída da anterior.
O fluxo de trabalho de encadeamento imediato é adequado para cenários em que as tarefas podem ser divididas logicamente em etapas de raciocínio sequencial e em que os resultados intermediários informam o próximo estágio. Ele se destaca em fluxos de trabalho que exigem pensamento estruturado, transformação progressiva ou análise em camadas, como revisão de documentos, geração de código, extração de conhecimento e refinamento de conteúdo.
Descrição
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A complexidade da tarefa excede a janela de contexto ou a profundidade de raciocínio de uma única chamada LLM.
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Os resultados de uma etapa (por exemplo, análise, resumo ou planejamento) se tornam entradas para uma decisão de acompanhamento ou fase de geração.
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Você precisa de transparência e controle em todos os estágios de raciocínio (por exemplo, resultados intermediários auditáveis).
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Você deseja conectar a lógica externa de validação, filtragem ou enriquecimento entre as etapas.
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É ideal para agentes que operam em ciclos de raciocínio no estilo pipeline, como agentes de pesquisa, assistentes editoriais, sistemas de planejamento e copilotos de vários estágios.
Capacidades
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Cadeias lineares ou ramificadas de chamadas LLM
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Resultados intermediários passados como entrada estruturada ou incorporados em solicitações de acompanhamento
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Pode ser orquestrado com AWS Step Functions, ou com corredores AWS Lambda específicos do agente
Casos de uso comuns
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Tarefas de raciocínio em várias etapas (por exemplo, “resumir, reescrever uma crítica”)
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Assistentes de pesquisa sintetizando resultados em camadas (por exemplo, “pesquisar, extrair fatos, responder à pergunta”)
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Pipelines de geração de código (“gerar plano, escrever código de teste, explicar a saída”)
