**feat: robust thinking support for OpenAI and DashScope**

- **统一并增强 thinking/reasoning 处理的请求参数逻辑（`shopping_agent.py`）**
  - 新增基础工具函数用于判断不同 provider 类型：
    - `_normalize_base_url(base_url)`：标准化 `openai_api_base_url`（去空格与尾部 `/`），避免字符串比较不一致。
    - `_is_openai_official_base_url(base_url)`：通过 hostname 判断是否为官方 `api.openai.com`，用于选择 Responses API。
    - `_is_dashscope_base_url(base_url)`：通过 hostname 中是否包含 `dashscope` 来识别 DashScope 兼容模式。
  - 在 `ShoppingAgent.__init__` 中基于 `base_url` 与 `openai_use_reasoning` 做**分支处理**，确保不同 provider 下的思考模式启用方式正确且互不干扰：
    - **OpenAI 官方（含未显式配置 base_url 的默认情况）**：
      - 当 `openai_use_reasoning=True` 且 `base_url` 为空或指向 `api.openai.com` 时：
        - 启用 `llm_kwargs["use_responses_api"] = True`，切换到 OpenAI Responses API。
        - 设置 `llm_kwargs["model_kwargs"] = {"reasoning": {"effort": <配置>, "summary": "none"}}`，与官方 reasoning 参数保持一致。
    - **DashScope OpenAI 兼容接口**：
      - 当 `openai_use_reasoning=True` 且 `base_url` 解析为 DashScope 域名时：
        - 在请求体中合并注入 `extra_body={"enable_thinking": True}`（保留已有 `extra_body` 字段），按照 DashScope 官方建议开启 Qwen3/QwQ 的思考模式。
        - 不启用 Responses API，依然使用标准 `/chat/completions` 接口，符合 DashScope 兼容模式要求。
    - **其他第三方 OpenAI 兼容服务**：
      - 当 `openai_use_reasoning=True` 且 `base_url` 既非 OpenAI 官方也非 DashScope 时：
        - 不再强行附加任何 provider 特定的 thinking 参数，仅记录一条 info 级别日志说明「请求了 reasoning，但当前 base_url 不识别为 OpenAI 或 DashScope，故跳过 provider-specific 参数」，避免潜在 4xx 报错或不可预期行为。
  - 根据 provider 选择不同的 LLM 类：
    - 对于 **OpenAI 官方 endpoint**（包括默认未设置 `base_url` 时）仍使用原始 `ChatOpenAI`。
    - 对于 **任何非 OpenAI 官方的 base_url**（包含 DashScope 和其他兼容实现），统一使用扩展后的 `ChatOpenAIWithReasoningContent`，保证即使未来有更多兼容服务返回 `reasoning_content` 字段，也能统一注入 `additional_kwargs`。

- **扩展 LLM 响应中的 thinking/reasoning 提取与日志记录（`shopping_agent.py`）**
  - 新增 `_coerce_reasoning_text(value)` 辅助函数，对多种结构的 reasoning 返回进行**鲁棒的文本提取**：
    - 支持 `str`、`dict`、`list` 等多种结构：
      - 对 `dict` 优先尝试聚合 `content` / `summary` / `text` / `reasoning_content` 字段；
      - 对 `list` 递归调用自身并按行拼接；
      - 当无法结构化提取时，兜底使用 `json.dumps(..., ensure_ascii=False)` 或 `str(value)`，避免因结构变更导致完全丢失思考信息。
  - 在 `_extract_thinking(msg)` 中统一使用 `_coerce_reasoning_text`，大幅提高对不同模型/接口返回格式的兼容性：
    - 优先从 `msg.additional_kwargs["reasoning_content"]` 中提取（DashScope/Qwen 官方推荐字段）并返回。
    - 其次从 `msg.additional_kwargs["reasoning"]` 中提取（OpenAI Responses API reasoning 对象）。
    - 再次遍历 `msg.content` 为 list 的情况，识别 `type` 为 `"reasoning" / "reasoning_content" / "thinking"` 的内容块，并通过 `_coerce_reasoning_text` 提取文本。
    - 最后对于纯字符串 content，通过 `_RE_THINK_INNER` 正则匹配 `<think>...</think>` 包裹的思考片段，只返回标签内正文。
  - 在 `_message_for_log` 中增加 `include_thinking` 开关：
    - 当 `include_thinking=True` 时：
      - 调用 `_extract_thinking(msg)` 获取思考内容，并做长度截断（超过 `_LOG_CONTENT_MAX` 时尾部追加 `[truncated, total N chars]` 标记），然后写入 `out["thinking"]` 字段。
    - 日志中区分「正式回复」与「thinking」两个字段，便于后续排查与分析。
  - 调整 `_message_for_log` 对「是否需要走 `_extract_formal_reply`」的判断逻辑：
    - 如 `msg.additional_kwargs` 中存在 `reasoning` 或 `reasoning_content` 字段，则通过 `_extract_formal_reply` 去掉 thinking，只保留正式回复文本；
    - 否则直接使用 `_extract_message_text` 减少不必要处理。
  - 在 LangGraph 的 `agent_node` 中，将 LLM 响应的日志调用更新为：
    - `response_log = _message_for_log(response, include_thinking=True)`
    - 确保每条 `LLM_RESPONSE` 日志都尽量带有 `"thinking"` 字段（在模型真实返回思考内容的前提下），方便线上观测与调试。

- **为兼容模式增加 `reasoning_content` 注入支持（`shopping_agent.py`）**
  - 新增 `ChatOpenAIWithReasoningContent` 子类，继承自 `ChatOpenAI`，重写 `_create_chat_result`：
    - `super()._create_chat_result(response, generation_info)` 后，通过原始 `response`（`dict` 或包含 `model_dump()` 的对象）提取 `choices[i].message.reasoning_content`。
    - 对于每个 choice，如存在 `reasoning_content` 字段，则将其写入对应 `AIMessage` 的 `additional_kwargs["reasoning_content"]` 中。
    - 该注入逻辑是幂等的、仅在字段存在时生效，对不返回 reasoning_content 的模型/服务没有副作用。
  - 该子类专门用于 DashScope 及未来可能返回 `reasoning_content` 的其他兼容 provider，将 provider 特定逻辑集中在一处，方便维护。

- **补充与修正与 thinking 相关的正则和提取逻辑（`shopping_agent.py`）**
  - 在原有 `_RE_THINK_TAGS` 基础上新增加 `_RE_THINK_INNER`：
    - `_RE_THINK_TAGS`：用于从完整回复中移除 `<think>...</think>` 块，供 `_extract_formal_reply` 使用。
    - `_RE_THINK_INNER`：用于仅提取 `<think>...</think>` 标签内部正文，供 `_extract_thinking` 使用，避免日志中重复包含标签本身。

- **更新配置注释以匹配新的 reasoning 行为（`config.py`）**
  - 改写 `openai_use_reasoning` 的注释，使其准确描述在不同 provider 下的启用方式：
    - OpenAI 官方 endpoint（含 `api.openai.com` base_url）：通过 Responses API 的 `reasoning` 参数启用思考模式。
    - DashScope 兼容 endpoint：通过 `extra_body.enable_thinking=True` 开启思考模式，由模型返回 `reasoning_content`。
  - 将 `openai_use_reasoning` 默认值设置为 `True`，以便在满足条件时自动启用 reasoning，同时由上游配置控制具体是否生效。