我们提供一个 reasoning_effort 参数，用来控制模型“思考”的深浅程度以及调用工具的意愿；默认值为 medium。你应根据任务难度自行上调或下调。对于复杂、多步骤的任务，建议使用更高的推理力度，以获得最佳输出。此外，我们发现：将可拆分、独立的子任务分别放在不同的代理轮次中（每轮只处理一个子任务），能达到最佳性能。