LangChain中如何启用和使用大模型的“推理/思维链”功能

对于支持思考/推理模式的模型，可以通过在构造函数或 invoke/stream 方法中将 reasoning 参数设置为 True 来启用推理模式。这将允许模型通过思考来解决问题，并将推理过程作为单独的内容返回在响应消息的 additional_kwargs 中，具体键名为 reasoning_content

model_1 = ChatOllama(
            model="qwen3:4b",
            reasoning=True,
        )
result_1 = model.invoke("0 1 4 9 16 这几个数字有什么规律")
print(result_1)

model_2 = ChatOllama(
            model="qwen3:4b",
        )
result_2 = model_2.invoke("0 1 4 9 16 这几个数字有什么规律", reasoning=True)
print(result_2)

　　如果 reasoning 被设置为 None，模型将使用其默认的推理行为，此时任何推理内容不会被收录在 reasoning_content 键下

       reasoning 还可以设置为str类型，例如 'low'、'medium'、'high'，这仅支持具有自定义强度级别的推理 gpt-oss