思维树（ToT）提示

这篇适合谁，读完能做到什么

适合已经会写普通提示词，但遇到多步推理或需要先比较几种思路的问题时，结果不稳定的读者。读完后，你能把思维树的思路压缩成一段提示词，让模型在一次回答里先展开几位「专家」的中间步骤，再逐步排除走不通的路。

思维树是什么

思维链（chain of thought）让模型把推理过程一步一步写出来。思维树（Tree of Thoughts，ToT）在这个基础上再进一步：它把解题过程看成一棵树，树上的每个节点是一个「思维」，也就是一段连贯的文字，代表解决问题的一个中间步骤。^[1]

和只顺着一条路写下去的做法不同，ToT 让语言模型自己生成思维，也自己评估这些思维。搜索算法再决定沿哪条分支继续、什么时候回退，常见的有广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。这两种都是通用的搜索策略，不针对某一个具体问题。^[1]

这一框架由 Yao 等人在 2023 年提出，适用于需要探索或预先判断走向的复杂任务。在这类任务上，简单的提示技巧效果有限。^[1][2]

算 24 游戏怎么做

论文用「算 24」来演示 ToT。这是一个数学推理任务。使用 ToT 时，要先为任务确定两件事：问题分成几个思维步骤，以及每一步保留几个候选项。在算 24 中，问题被分成 3 个思维步骤，每一步产生一个中间方程，每一步保留最优的 5 个候选项。^[1]

每个候选项都要让模型判断它能否得到 24，结论只能是「sure」（一定能）、「maybe」（可能）或「impossible」（不可能）。每一步的评估会抽样 3 次。^[1]

作者对这一设计的意图写得很清楚：先保留那些只需少量向前尝试就能确认正确（sure）的局部解；再依靠「太大」「太小」这类常识排除不可能（impossible）的局部解；其余的局部解作为「maybe」保留下来。^[1]

在这个任务上，ToT 使用的是广度优先搜索。论文中的结果显示，ToT 大大超过了其他提示方法。^[1]

一段提示词版的思维树

完整的 ToT 需要有人来执行搜索、管理树的结构。Hulbert（2023）把这个框架的主要概念概括成一段很短的提示词，让模型在一次提示之内对中间思维进行评估。^[4] 下面是这类提示词的一个例子：

假设三位不同的专家来回答这个问题。
所有专家都写下他们思考这个问题的第一个步骤，然后与大家分享。
然后，所有专家都写下他们思考的下一个步骤并分享。
以此类推，直到所有专家写完他们思考的所有步骤。
只要大家发现有专家的步骤出错了，就让这位专家离开。
请问...

这段提示词要求模型扮演三位专家：每位专家先写下第一步并分享，然后大家一起写下一步，直到所有步骤写完。只要有专家的某一步被发现出错，这位专家就离开讨论。这样设计的意图是让走不通的步骤尽早被剔除。使用时，把最后一行的「请问...」换成你要解决的问题即可。

怎么动手试

1. 选一个需要多步推理的问题，比如一道数学题，或是一个要比较几种方案的决策。
2. 打开你常用的大模型对话界面，新建一个对话。
3. 把上面的提示词完整复制进去，把末尾的「请问...」替换成你的问题。
4. 发送后，看模型是否按专家轮流写步骤的结构展开，以及它是否在某一步判定某位专家出错并让其离开。

常见问题与限制

生成的内容会变长。 每一步都要生成和评估多个候选项，所以 ToT 比直接作答消耗更多的生成量。^[1]

结构要先定义。 ToT 需要针对具体任务确定思维步骤的数量和每步保留的候选项数量。换一类问题，这两个数字通常也要重新定。^[1]

一段提示词是简化版。 这段提示词只是把 ToT 的主要思路浓缩进一次提示，评估发生在同一次回答之中。它并不等同于论文中的 BFS 或 DFS 搜索流程。^[4]

结果来自特定任务。 论文展示的优势来自算 24 等任务的实验，不代表在所有问题上都会更好。^[1]

相关的做法

Long（2023）提出了相似的核心思路，同样用多轮对话构成的搜索树来增强大模型解决复杂问题的能力。两者的区别在于搜索的控制方式：Yao 等人采用的是 DFS、BFS 或集束（beam）搜索；Long 则提出一个由强化学习训练的「ToT 控制器」，由它决定什么时候回退、回退到哪一级。^[1][3]

强化学习的好处在于，控制器有可能从新的数据集中学习，或者像 AlphaGo 那样通过自我对弈学习；通用的搜索策略则不会针对具体问题做这样的调整。即使语言模型本身是冻结的，基于强化学习的 ToT 系统仍有可能持续改进，学到新的知识。^[1]

下一步

想了解完整的方法细节，可以先读论文本身^[2]；想看 Long 的版本，见^[3]；想看把思路压缩成提示词的做法，可以从 Hulbert 的仓库开始^[4]。

本文改编自 DAIR.AI《Prompt Engineering Guide》中的「思维树（ToT）」页面^[1]，原文以 MIT 许可证发布。