Thinking Agent MCP

使用 Thinking Agent MCP，把这个多步骤问题拆成若干子任务，并通过 chat_agent 分别分析：比较三种数据库架构在成本、扩展性、维护难度上的差异，最后汇总成建议。

输出分步骤分析结果，以及综合后的架构建议与取舍说明。

用 Thinking Agent MCP 调用辅助代理，设置较低成本的参数，对下面需求做快速可行性评估：我们是否应在下季度上线团队知识库问答机器人？请从价值、风险、资源三方面分析。

得到一份轻量级可行性分析，包含参数驱动下的评估结论与建议。

借助 Thinking Agent MCP，让模型把长链路推理外包给辅助代理：阅读这段产品日志摘要，找出导致转化率下降的可能原因，按证据强弱排序，并提出下一步验证方案。

输出按优先级排序的原因列表、证据依据，以及可执行的验证计划。