Agent 工具版 OpenRouter 上线

目前 AI 团队接入外部工具普遍面临两个烂摊子：一是每个工具单独签约、管 key、对账，二是 agent 的 function calling 层和供应商深度耦合，换供应商要改 prompt 和 schema。Treg 的做法是把 OpenRouter 的模型聚合逻辑搬到工具层，本质上是在赌一个判断——未来 agent 的工具调用会像今天的模型调用一样标准化。

跟直接走 Zapier、Make 这类传统 iPaaS 比，Treg 的定价模型（按次、透明）更适合 AI 原生场景的高频低额调用；跟开源的 LangChain 工具集比，它解决了凭证安全和计费这两个生产环境刚需。最该试的是已经有内部 agent 平台、但还在用共享电子表格管 API key 的中型团队，以及想做 multi-agent 产品但不想被单一供应商绑定的创业者。

一个潜在风险是工具 schema 的兼容性——3000 个端点的参数格式不可能完全统一，agent 的调用成功率会是个长期考验，建议先从小范围工具类别验证再铺开。