小模型作为主编排器：通过并行子任务分解学习统一的智能体 - 工具编排

针对现有方法依赖静态工作流或串行调度导致的系统复杂度高问题，本文提出“智能体即工具”范式，将智能体与工具抽象为标准化动作空间。在此基础上，训练轻量级编排器 ParaManager，实现状态感知的并行子任务分解、委派及异步执行，解耦规划决策与子任务求解。采用包含恢复机制的监督微调与强化学习两阶段训练，平衡任务成功率与推理效率。实验表明该方法在多个基准测试中表现优异且泛化能力强。