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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。
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