OpenRouter推出subagent工具：支援大型模型在訓練過程中向小型模型分派任務

据動察 Beating 監測，OpenRouter 推出伺服器端代理工具`openrouter:subagent`並開啟測試，支持大模型在生成內容的中途將獨立子任務派發給更小、更便宜且更快的候選模型。當主模型遇到無需自身完整能力的自包含任務時（例如文件摘要、結構化數據提取、模板起草和文本格式化），可以通過輸入任務名稱（task_name）和任務描述（task_description）調用代理工具。派發出的子任務由工作模型執行，並以結果（outcome）形式返回給主模型以供後續整合。

工作模型可以是任意 OpenRouter 支持的模型，不僅由工具定義中的`parameters.model`指定，在未設置時也可直接繼承主模型。為了增強執行能力，工作模型還能配備獨立的 OpenRouter 伺服器端工具（如網路搜索`openrouter:web_search`或網頁擷取`openrouter:web_fetch`），從而在生成最終文本前先在沙箱環境中進行多步驟推理與數據獲取。由於工作模型在服務端執行，因此不支持需要客戶端執行器的自定義函數工具。

由於工作模型無法訪問主模型的上下文會話，也無法在不同任務之間共享內存，主模型必須在任務描述中提供完整的背景信息與輸出格式要求。為了防止模型嵌套調用導致無限遞歸與成本失控，OpenRouter 引入了雙重防護機制：在定義中禁止自引用，並通過請求頭限制嵌套深度，在子任務調用中強行剝離代理工具。同時，單次 API 請求中的任務執行總數也設置了硬性上限。