每次分解出一个子问题，让语言模型去回复该子问题，再将该子问题以及对应答案加入到模型输入种，进而分解出下一个子问题，重复这个过程直到没有新的子问题生成，这样的方式属于以下哪类提示工程？

该题考查的是提示工程（Prompt Engineering）中不同策略的分类与辨析。\n\n题干描述的过程是： \n- 每次分解出一个子问题； \n- 让语言模型回答该子问题； \n- 将该子问题及其模型生成的答案一并加入后续输入； \n- 基于更新后的上下文，继续分解下一个子问题； \n- 如此迭代，直至无法再分解出新子问题。\n\n这一过程的核心特征是：**问题求解以自调用、分步展开、结果反馈嵌入下一轮输入为机制，具有结构上的递归性**——即当前步骤的输出（子问题+答案）成为下一步骤的输入组成部分，且分解逻辑在每一步保持同构（持续“分解子问题→获取回答→整合进输入”），符合计算理论中递归（recursion）的定义：函数（或过程）在其定义中直接或间接调用自身。\n\n逐项分析选项：\n\nA：递归提示（Recursive Prompting） \n✅ 正确。这是对上述方法的标准命名。递归提示指将模型的中间输出（如子问题解答）显式地回填至提示中，作为后续推理的上下文，并驱动新一轮生成，形成闭环迭代结构。其本质是提示层面的递归控制流，已被多项研究（如《Recursive Prompting: A New Paradigm for Complex Reasoning》等）明确定义和实证。\n\nB：思维链（Chain-of-Thought, CoT） \n❌ 错误。思维链强调模型在单次前向推理中，自发生成连贯、逐步的中间推理步骤（如“第一步…第二步…所以答案是…”），所有步骤在同一轮响应中完成，无需外部干预或多次调用。题干明确要求“每次分解→调用模型→加入答案→再分解”，属于多轮交互式分解，而非单次响应内的隐式推理链。\n\nC：示例学习（In-context Learning / Few-shot Learning） \n❌ 错误。示例学习指在提示中提供若干输入-输出范例，引导模型模仿模式完成新任务。题干未涉及人工构造的示范样例，而是动态生成并累积子问题与答案，属于运行时构建上下文，而非静态示例注入。\n\nD：批量学习（Batch Learning） \n❌ 错误。批量学习是机器学习训练范式，指模型在全部训练数据上一次性优化参数；而本题描述的是推理阶段的提示构造策略，与模型训练无关，概念范畴不匹配。\n\n核心知识点总结： \n- 递归提示是一种高级提示策略，适用于需深度分解、状态累积或动态规划的任务（如复杂数学证明、多跳问答、程序合成）。 \n- 其关键判据是：存在显式的、由模型输出驱动的多轮提示更新循环，且每轮输入包含前序轮次的完整子问题-答案对。 \n- 区别于思维链的关键在于执行粒度与控制方式：CoT 是单次响应内的内部推理轨迹；递归提示是多次API调用构成的外部控制流。\n\n因此，正确答案为 A：递归提示。