Least-to-Most Prompting

Least-to-Most разбивает сложную задачу на более простые зависимые подзадачи и решает их по порядку, используя предыдущие результаты.

Два этапа

  1. Декомпозиция: определить минимальные подзадачи и зависимости.
  2. Последовательное решение: выполнить их от базовых к составным, проверяя результат каждого этапа.
Цель: {сложная задача}
 
Сначала составь список подзадач. Для каждой укажи входные данные,
ожидаемый результат и зависимости. Не выполняй лишние этапы.
 
Затем решай только готовые подзадачи. После каждого результата проверь,
достаточно ли доказательств для следующего шага. Не переноси догадку как факт.

Когда полезно

  • составной результат зависит от нескольких промежуточных артефактов;
  • проблему легче проверить частями;
  • нужно продолжать работу после сбоя отдельного этапа;
  • задача требует последовательного применения найденных сведений.

Риски

  • Ошибка раннего этапа распространяется дальше.
  • Неудачная декомпозиция создаёт лишнюю работу или теряет глобальные ограничения.
  • Независимые задачи выгоднее выполнять параллельно, если система это поддерживает.
  • Для простой задачи план может стоить дороже самого решения.

В агентной системе сохраняй результаты этапов и проверяй условия остановки, а не полагайся только на длинный единый ответ.

Источник

См. также: Chain of Thought (CoT), Outcome-first Prompting, Prompt Chaining.