OpenRouter、タスク委任用のサブエージェントツールを発表

ME AI ニュース：動察 Beating の監視によると、OpenRouter はサーバーサイドエージェントツール `openrouter:subagent` をリリースし、テストを開始しました。これにより、大規模モデルは生成途中で独立したサブタスクを、より小型で安価かつ高速な候補モデルに割り当てることができます。主モデルが自身の完全な能力を必要としない自己完結型タスク（例：ドキュメントの要約、構造化データの抽出、テンプレート作成、テキストのフォーマット調整）に遭遇した場合、タスク名（task_name）とタスクの説明（task_description）を入力してエージェントツールを呼び出せます。割り当てられたサブタスクはワークモデルによって実行され、結果（outcome）として主モデルに返却され、後続の統合に使用されます。ワークモデルは、ツール定義内の `parameters.model` で指定されたものに限らず、未設定の場合は主モデルを直接継承することも可能です。実行能力を強化するため、ワークモデルは独立した OpenRouter サーバーサイドツール（例：オンライン検索 `openrouter:web_search` やウェブスクレイピング `openrouter:web_fetch`）を搭載でき、最終テキスト生成前にサンドボックス環境で複数ステップの推論とデータ取得を実行できます。ワークモデルはサーバーサイドで実行されるため、クライアントエグゼキューターを必要とするカスタム関数ツールはサポートされていません。ワークモデルは主モデルのコンテキストセッションにアクセスできず、異なるタスク間でメモリを共有できないため、主モデルはタスク説明に完全な背景情報と出力形式の要件を提供する必要があります。モデルのネスト呼び出しによる無限再帰やコストの暴走を防ぐため、OpenRouter は二重の保護メカニズムを導入しました。定義内で自己参照を禁止し、リクエストヘッダーでネスト深度を制限し、サブタスク呼び出し時にエージェントツールを強制的に除去します。また、単一 API リクエスト内のタスク実行総数にもハード上限が設定されています。（出典：BlockBeats）