为什么需要 Chain 链式调用？

在实际 AI 应用开发中，单个模型调用往往无法完成复杂任务。比如要实现一个"代码审查助手"。可能需要：

1. 分析代码质量
2. 识别潜在 Bug
3. 给出调整建议
4. 生成修复代码

如果每次都要手动处理中间结果并调用多次 API，代码会变得臃肿且难以维护。**Chain**正是为了解决这个问题而生的。

使用者痛点

• 单个模型无法满足多步业务需求，导致频繁切换上下文。
• 手工管理中间结果、参数映射，极易出现变量名不匹配导致数据丢失。
• 每一次改动都需重写大量重复逻辑，维护成本高。
• 缺乏可视化流程，调试时难以定位错误所在步骤。
• 串行执行多步耗时长，影响响应速度。

Chain 的主要价值

Chain 主要原理

什么是 Chain？

Chain 是 LangChain 中最主要的抽象概念之一。简单Chain 将一个或多个组件串联起来形成端到端的处理流程。

输入 → → 中间结果 → → 中间结果 → → 输出
'

Chain 的工作原理

1. 输入接收：
2. # 组件执行：
3. # 结果传递：
4. # 最终输出：

变量传递机制

This is easiest pitfall in Chains: variables are automatically matched by name.

The following example demonstrates variable name mismatch which leads to failure:

// Chain A 输出：{ output: "hello" }
// Chain B 需要：{ text: "hello" }
// ❌ 变量名不匹配，传递失败
// 方法：使用变量映射或统一命名
'