Prompt Chaining
Beim Prompt Chaining (Prompt-Verkettung) werden mehrere KI-Befehle nacheinander miteinander verknüpft, sodass die Ausgabe eines Prompts als Eingabe für den nächsten dient. Anstatt sich auf eine einzige, allumfassende Anweisung zu stützen, gliedert dieser Ansatz komplexe Aufgaben in einzelne, überschaubare Schritte, die aufeinander aufbauen.
Jeder Schritt in einer Prompt-Kette übernimmt genau eine klar umrissene Aufgabe. Dadurch wird der Gesamtprozess zuverlässiger, lässt sich leichter optimieren und ist in verschiedenen Kontexten wiederverwendbar. Diese Struktur ist besonders nützlich, wenn eine Aufgabe in mehreren Schritten logisches Denken, Umformungen oder Entscheidungsfindung erfordert, bevor ein Endergebnis erzielt wird.
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Was ist Prompt Chaining?
Prompt Chaining ist ein strukturierter Ansatz für die Arbeit mit KI-Systemen, bei dem eine Reihe von Anweisungen miteinander verknüpft wird, wobei jeder Schritt die Ausgabe des vorherigen Schritts als Eingabe erhält. Anstatt zu versuchen, ein komplexes Ziel mit einem einzigen, monolithischen Befehl zu erreichen, wird die Aufgabe in kleinere, klar definierte Operationen unterteilt, die nacheinander ausgeführt werden.
Jeder einzelne Prompt in der Kette ist auf eine bestimmte Aufgabe beschränkt, beispielsweise die Zusammenfassung eines Dokuments, die Klassifizierung eines Ergebnisses oder die Umwandlung von Text in ein neues Format. Diese Trennung der Aufgabenbereiche macht es wesentlich einfacher, Fehlerquellen zu identifizieren, einzelne Schritte anzupassen, ohne den gesamten Prozess zu stören, und Komponenten in verschiedenen Workflows wiederzuverwenden.
Diese Technik ist besonders wertvoll für Aufgaben, bei denen mehrere Schritte der Schlussfolgerung oder Umwandlung erforderlich sind, bevor ein verwertbares Ergebnis erzielt wird. Da Prompt Chaining einen komplexen Prozess als Abfolge miteinander verbundener Übergaben behandelt, werden KI-gestützte Workflows vorhersehbarer und lassen sich auf lange Sicht einfacher pflegen.
So funktioniert Prompt Chaining in der Praxis
Im Kern basiert Prompt Chaining darauf, dass das Ergebnis einer KI-Anweisung direkt an die nächste weitergeleitet wird. Jeder Schritt in der Sequenz ist auf eine einzelne, klar definierte Aufgabe beschränkt, sei es das Extrahieren wichtiger Informationen, das Klassifizieren eines Textabschnitts oder das Verfassen einer Antwort auf der Grundlage früherer Ergebnisse. Da jede Anweisung jeweils nur eine Aufgabe bearbeitet, kann sich das Modell ganz auf seine Schlussfolgerungen konzentrieren, anstatt mehrere Ziele gleichzeitig unter einen Hut bringen zu müssen.
Ein praktisches Beispiel könnte drei miteinander verbundene Schritte umfassen: erstens die Zusammenfassung eines langen Dokuments, zweitens die Identifizierung der Hauptthemen dieser Zusammenfassung und drittens die Formulierung gezielter Fragen auf der Grundlage dieser Themen. In einem einzigen Befehl gebündelt, würde keiner dieser Schritte zuverlässige Ergebnisse liefern – nacheinander ausgeführt, baut dagegen jeder nahtlos auf dem vorherigen auf.
Konkrete Beispiele in den einzelnen Prompts verbessern die Genauigkeit in jeder Phase zusätzlich. Wenn das Modell eine klare Vorgabe dafür hat, wie ein gutes Ergebnis aussehen soll, liefert die Kette von einem Schritt zum nächsten konsistentere und besser verwertbare Resultate.
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Warum Prompt Chaining für Marketer wichtig ist
Marketer haben regelmäßig mit Aufgaben zu tun, die zu komplex sind, als dass sie mit einer einzigen KI-Anweisung gut bewältigt werden könnten. Das Verfassen eines Kampagnenkonzepts, die Anpassung des Messaging an verschiedene Zielgruppensegmente oder die Umsetzung von Forschungsergebnissen in ausgefeilte Texte – all dies umfasst mehrere unterschiedliche Denkphasen. Mit Prompt Chaining können Teams jede Phase gezielt angehen und so konsistentere und genauere Ergebnisse erzielen, als dies bei einem einmaligen Durchlauf in der Regel möglich ist.
Dank des strukturierten Aufbaus von Prompt Chaining lassen sich KI-gestützte Workflows zudem wesentlich einfacher überprüfen und optimieren. Da jeder Schritt isoliert betrachtet wird, können Marketer genau identifizieren, an welcher Stelle die Ausgabequalität nachlässt, und gezielt diesen Schritt in der Kette anpassen, ohne den gesamten Prozess von Grund auf neu aufbauen zu müssen.
Diese Reproduzierbarkeit ist besonders wertvoll für Teams, die große Inhaltsmengen verwalten oder über mehrere Kanäle hinweg arbeiten. Sobald eine zuverlässige Kette aufgebaut ist, wird sie zu einem wiederverwendbaren Rahmen, der mit dem Bedarf skaliert, anstatt jedes Mal neuen Aufwand zu erfordern.
Erste Schritte mit Prompt Chaining
Am einfachsten starten Sie mit Prompt Chaining, indem Sie eine wiederkehrende Aufgabe identifizieren, die derzeit mehrere manuelle Schritte erfordert. Halten Sie dann fest, welche Eingaben jeder Schritt benötigt und welche Ergebnisse er liefern soll. Wenn Sie einfach anfangen – mit zwei oder drei miteinander verbundenen Prompts –, erhalten Sie eine klare Struktur, die Sie testen und verfeinern können, bevor Sie komplexere Sequenzen erstellen.
Wenn Sie eine Kette entwerfen, sollten Sie jeden Prompt so gestalten, dass er genau eine Aufgabe ausführt. Ein Prompt, der beispielsweise eine Anrufaufzeichnung zusammenfasst, leitet seine Ausgabe an einen nachfolgenden Prompt weiter, der eine personalisierte E-Mail entwirft. Diese wird dann an einen abschließenden Prompt übergeben, der nächste Schritte vorschlägt. Wenn jede Phase klar fokussiert bleibt, lässt sich die gesamte Sequenz im Laufe der Zeit viel leichter auf Fehler überprüfen und verbessern.
Mit dem Agent-Designer von HubSpot können Sie diesen Ansatz direkt in Ihrem CRM-System umsetzen. Sie können auf einer einzigen Arbeitsfläche individuelle agentische Workflows erstellen und dabei Kontakte, Deals, Anrufe und Konversationen nutzen, die bereits in HubSpot CRM vorhanden sind, ohne Daten verschieben oder Felder neu zuordnen zu müssen. Flexible Trigger – darunter CRM-Aktivitäten, Zeitpläne und benutzerdefinierte Events – sorgen dafür, dass jeder Schritt in einer Kette zum richtigen Zeitpunkt automatisch startet, während Sie mithilfe menschlicher Freigabekontrollen festlegen können, welche Aktionen selbstständig ausgeführt werden und welche vor der weiteren Bearbeitung einer Überprüfung bedürfen.
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Das Wichtigste in Kürze: Prompt Chaining
Mit Prompt Chaining werden komplexe KI-Aufgaben in überschaubare, aufeinanderfolgende Schritte umgewandelt, bei denen jede Anweisung auf der Ausgabe der vorherigen aufbaut. So entstehen zuverlässigere und besser nachvollziehbare Ergebnisse als bei Ansätzen mit nur einem einzigen Prompt. Für Teams, die in großem Maßstab arbeiten, ermöglicht der modulare Aufbau dieser Methode, Schwachstellen leicht zu identifizieren, einzelne Schritte zu optimieren und bewährte Sequenzen in verschiedenen Workflows wiederzuverwenden. Der Agent-Designer von HubSpot setzt dieses Prinzip als mehrstufige agentische KI-Plattform in die Praxis um und ermöglicht es Teams, Sequenzen zu erstellen, mit denen sie potenzielle Kundinnen und Kunden recherchieren, das Kundenprofil zusammenfassen, personalisierte Outreach-Nachrichten entwerfen und das Ergebnis zur menschlichen Überprüfung weiterleiten – und das alles auf einer einzigen Arbeitsfläche, die direkt mit den Daten in HubSpot CRM verbunden ist.
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Häufig gestellte Fragen zum Thema Prompt Chaining
Inwiefern verbessert Prompt Chaining die Zuverlässigkeit von KI-generierten Inhalten in großem Maßstab?
Prompt Chaining erhöht die Zuverlässigkeit, indem komplexe Aufgaben in einzelne, überprüfbare Schritte unterteilt werden, anstatt von einem einzigen Prompt zu erwarten, dass er die gesamte Last eines mehrteiligen Ziels trägt. Wenn jeder Schritt ein gezieltes Ergebnis liefert, das direkt in den nächsten Schritt einfließt, lassen sich Fehler leichter isolieren und beheben, ohne dass eine gesamte Sequenz von Grund auf neu erstellt werden muss. Diese modulare Struktur sorgt zudem für eine einheitlichere Qualitätskontrolle in großem Maßstab, da Teams einzelne Phasen überprüfen, leistungsschwache Schritte optimieren und bewährte Sequenzen in verschiedenen Projekten wiederverwenden können. Auf lange Sicht führt dies zu einem besser vorhersehbaren Produktionsprozess, bei dem die Qualität der Inhalte auch bei steigendem Umfang nicht nachlässt.
Was sind die häufigsten Fehler, die Teams bei der Gestaltung eines Prompt-Chaining-Workflows machen?
Einer der häufigsten Fehler: Die einzelnen Schritte werden zu weit gefasst. Damit wird im Grunde nur das Problem eines einzelnen Prompts innerhalb einer Kette nachgebildet, anstatt die Aufgabe wirklich in gezielte, überschaubare Anweisungen aufzuschlüsseln. Ein weiteres häufiges Problem ist, dass die Ergebnisse zwischen den einzelnen Schritten nicht überprüft werden, wodurch sich Fehler aus einer frühen Phase unbemerkt über den Rest der Sequenz hinweg summieren können. Teams unterschätzen zudem die Bedeutung einer klaren Übergabelogik, insbesondere wie das Ergebnis eines Schritts formatiert und als Eingabe an den nächsten Schritt weitergegeben wird, was zu Unklarheiten führen kann, die die nachfolgenden Ergebnisse beeinträchtigen. Indem an kritischen Punkten Kontrollpunkte für die manuelle Überprüfung eingebaut werden, anstatt die gesamte Kette als vollständig automatisiert zu betrachten, lassen sich diese kumulierenden Fehler verhindern, bevor sie sich auf die Endergebnisse auswirken.
Wann sollte ein Marketingteam Prompt Chaining statt eines einzigen, detaillierten KI-Prompts verwenden?
Prompt Chaining ist die bessere Wahl, wenn eine Aufgabe mehrere unterschiedliche Denkphasen umfasst, die jeweils eine andere Art von Ergebnis erfordern, wie beispielsweise die Recherche zu einem Thema, die Zusammenfassung der Erkenntnisse und schließlich die Erstellung eines Entwurfs auf der Grundlage dieser Erkenntnisse. Ein einzelner detaillierter Prompt hat in der Regel Schwierigkeiten mit dieser Art von sequenzieller Logik, da er vom Modell verlangt, den Denkmodus zu wechseln, ohne dass strukturierte Zwischenergebnisse zur Verfügung stehen. Marketingteams sollten außerdem den Einsatz von Ketten in Betracht ziehen, wenn sie eine Phase der manuellen Überprüfung benötigen, die in den Produktionsablauf eingebettet ist, da eine Kette es einfach macht, den Ablauf anzuhalten, zu überprüfen und zu genehmigen, bevor die Sequenz fortgesetzt wird. Bei Workflows mit hohem Durchsatz oder wiederkehrenden Abläufen, wie beispielsweise der Erstellung personalisierter Outreach-Sequenzen, erleichtert die strukturierte Art von Prompt Chaining zudem die Optimierung einzelner Schritte erheblich, ohne dass der gesamte Prozess überarbeitet werden muss.
Wie misst man die Leistung einzelner Schritte innerhalb einer Prompt-Chaining-Sequenz?
Die Leistungsmessung einzelner Schritte beginnt damit, dass für jeden Schritt ein klares, überprüfbares Erfolgskriterium definiert wird, bevor die Kette aufgebaut wird, da vage Ergebnisse die Bewertung unabhängig von der verwendeten Messmethode erschweren. Die Teams können dann jeden Schritt bewerten, indem sie die Qualität und das Format der Ergebnisse anhand dieses Kriteriums überprüfen und erfassen, wie oft ein bestimmter Schritt Ergebnisse liefert, die manuell korrigiert werden müssen oder zu Fehlern in nachfolgenden Phasen führen. Die systematische Protokollierung von Zwischenergebnissen ist unerlässlich, da dadurch eine Aufzeichnung entsteht, anhand derer genau identifiziert werden kann, an welcher Stelle in der Kette ein Fehler auftritt, wenn die Endergebnisse hinter den Erwartungen zurückbleiben. Über mehrere Durchläufe hinweg lassen Muster bei Fehlern auf Schritt-Ebene direkt erkennen, welche Anweisungen verfeinert werden müssen, sodass Teams die Kette schrittweise verbessern können, anstatt die gesamte Sequenz zu ersetzen.
Welche Workflows profitieren am meisten von der Implementierung von Prompt Chaining in generativen KI-Systemen?
Workflows, die mehrere aufeinanderfolgende Entscheidungen beinhalten, bei denen das Ergebnis einer Phase tatsächlich bestimmt, was in der nächsten Phase geschehen soll, eignen sich am besten für Prompt Chaining. Vertriebs- und Marketingprozesse eignen sich hervorragend dafür, insbesondere Sequenzen, bei denen potenzielle Kundinnen und Kunden recherchiert, wichtige Kundendaten zusammengefasst, personalisierte Outreach-Texte entworfen und die endgültige Nachricht vor dem Versand zur menschlichen Überprüfung weitergeleitet werden. Der Agent-Designer von HubSpot unterstützt genau diese Art von mehrstufigen Workflows und ermöglicht es Teams, auf einer einzigen Arbeitsfläche miteinander verknüpfte Sequenzen zu erstellen, wobei in jeder Phase direkt auf Daten aus HubSpot CRM zurückgegriffen werden kann. Neben Outreach-Maßnahmen im Vertrieb profitieren auch die Pipelines zur Erstellung von Inhalten, die Eskalationsweiterleitung im Kundensupport und die Workflows für Wettbewerbsanalysen von der strukturierten Übergabelogik, die Prompt Chaining bietet.
Verwandte Geschäftsbegriffe und -konzepte
KI-Workflows
KI-Workflows bilden den operativen Rahmen, innerhalb dessen Prompt-Chaining-Sequenzen strukturiert, ausgeführt und über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg skaliert werden. Wenn Teams verstehen, wie diese Workflows aufgebaut sind, können sie identifizieren, in welchen Phasen eines Prozesses verkettete Prompts den größten Nutzen bringen, wodurch manuelle Eingriffe reduziert und die Konsistenz der Ergebnisse verbessert werden. Für Unternehmen, die umfangreiche Content-Produktionen oder mehrstufige Vertriebsprozesse verwalten, ist die Einbindung von Prompt Chaining in eine übergeordnete Workflow-Architektur unerlässlich, um reproduzierbare und messbare Ergebnisse zu erzielen.
Agentische KI
Agentische KI stellt die nächste Entwicklungsstufe jenseits von Prompt Chaining dar, bei der Systeme autonome Entscheidungen treffen, ihre Vorgehensweise während der Aufgabenausführung anpassen und Ziele verfolgen können, ohne dass bei jedem Schritt eine vom Menschen festgelegte Sequenz erforderlich ist. Unternehmen, die Prompt Chaining beherrschen, erwerben das grundlegende Verständnis, das für den verantwortungsvollen Einsatz agentischer Systeme erforderlich ist, da beide Ansätze auf einer klaren Aufgabenzerlegung und einer strukturierten Ausgabelogik beruhen. Das Erkennen der Grenze zwischen verketteten Sequenzen und vollständig agentischem Verhalten hilft Entscheidungstragenden dabei, für jeden Workflow den richtigen Grad an Automatisierung zu bestimmen und dabei Effizienz und angemessene Kontrolle in Einklang zu bringen.
Multi-Agent-System
Multi-Agent-Systeme erweitern die Logik von Prompt Chaining, indem sie einzelne Schritte auf spezialisierte Agents verteilen, von denen jeder für eine bestimmte Phase einer übergeordneten Aufgabe zuständig ist, anstatt sich auf ein einziges Modell zu verlassen, das die gesamte Abfolge abwickelt. Diese Architektur ermöglicht es Unternehmen, komplexe Workflows effektiver zu skalieren, indem sie die Funktionen Recherche, Zusammenfassung, Entwurf und Überprüfung speziell dafür entwickelten Agents zuweisen, die koordiniert zusammenarbeiten. Teams, die bereits Erfahrung mit Prompt Chaining haben, sind gut gerüstet für den Übergang in Multi-Agent-Umgebungen, da sich die Disziplin, bei jedem Schritt klare Eingaben, Ausgaben und Übergaberegeln zu definieren, direkt in ein effektives Agent-Design umsetzen lässt.
Agentisches Abrufen
Das agentische Abrufen stärkt Prompt Chaining, indem es einzelnen Schritten innerhalb einer Sequenz ermöglicht, relevante Echtzeitinformationen aus internen Wissensdatenbanken, CRM-Datensätzen oder externen Quellen abzurufen, anstatt sich ausschließlich auf den statischen Kontext zu stützen, der zwischen den Prompts weitergegeben wird. Diese Funktion ist besonders wertvoll in Vertriebs- und Marketing-Workflows, in denen personalisierte Outreach-Sequenzen in jeder Phase der Kette von dynamisch abgerufenen Kundendaten profitieren. Die Integration des agentischen Abrufs in Prompt-Chaining-Architekturen führt zu genaueren, kontextbezogenen Ergebnissen und verringert den Aufwand für die manuelle Datenaufbereitung vor der Ausführung einer Sequenz.