企业官网建设流程全解析

1. 从 Continue Agent 模式的 404 报错切入：TaoToken 只暴露 Key 和 Base URL

在 VSCode 里把 Continue 切到 Agent 模式后，我遇到的第一个报错不是“智能体不会协作”，而是OpenAI API error: 404 Not Found：config.json里的apiBase还指向默认 OpenAI，或者路径拼接和当前 Continue 版本不一致，请求在供应商侧直接打偏。这个实验真正需要供应商提供的只有两样东西——Key 和 Base URL，编排、上下文、工具调用、多轮任务拆分都交给 Continue。我这次直接去 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=continue-swarm-intro拿 Key，把 Base URL 固定为https://taotoken.net/api，然后在 Continue 里做多智能体 swarm 的小规模复现。

最近 DAIR.AI 转发了一篇关于 agent swarm 的研究，论文用第三方 wiki 存档重建智能体群的协作轨迹，底稿里提到约 876 次实验、907 个智能体群，OpenAI 也承认了相关事件。这个背景值得关注，但本文不写成热点评论，而是回到开发者最关心的部分：在 VSCode + Continue 里，怎么把模型供应商改成 TaoToken，怎么让多个 Agent 角色共享同一把 Key、同一个 Base URL，同时又能看清每一次调用到底发到了哪里、用了什么模型、返回了什么。

如果你也在复现类似的多智能体评测，建议把 Continue 当成“编排层”，把 TaoToken 当成“模型入口层”。Continue 负责把任务拆给 Planner、Coder、Reviewer 等角色，TaoToken 只负责接收 OpenAI 兼容请求。这样做的好处是配置面很小：一把 Key、一个 Base URL、若干模型 ID。坏处也很明显：只要apiBase多一个/v1、少一个/v1，或者 Key 复制时带了空格，Agent 就会在第一步失败，看起来像“智能体不会协作”，实际只是 HTTP 请求没通。

这部分的落地顺序可以固定为：

1. 去 TaoToken 官网获取 Key：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=continue-swarm-intro
2. 在 Continue 的config.json中新增 OpenAI 兼容模型；
3. apiKey写YOUR_API_KEY，实际使用时替换；
4. apiBase写https://taotoken.net/api，不要在 Base URL 上附加活动参数；
5. 在 Continue 的 Agent 模式里先做一次单模型调用，再扩展到多角色 swarm。

下面先给 Continue 的配置对照，再给一次插件内 Agent 调用的完整记录，最后把 Claude Code、Codex、CC Switch 的配置差异拆开，避免把ANTHROPIC_*写到 Codex 里。

2. Continue config.json 对照：OpenAI 直连、TaoToken 兼容入口、多模型 swarm

Continue 的配置文件通常放在用户目录或项目目录，常见位置是~/.continue/config.json，部分团队也会放在工作区.continue/config.json。实际路径以 Continue 插件显示为准。我们先看一个最普通的 OpenAI 直连写法，它的问题是供应商固定、模型 ID 固定，做多智能体实验时不容易把不同角色分到不同模型上。

{ "models": [ { "title": "OpenAI Direct", "provider": "openai", "model": "gpt-4o-mini", "apiKey": "OPENAI_API_KEY" } ] }

如果要让 Continue 里的 Agent 模式走 TaoToken，核心改动就是把apiKey换成YOUR_API_KEY，把apiBase换成https://taotoken.net/api。这里不要把 UTM 参数带进工具配置，Base URL 就是 Base URL，活动链接只用于网页访问。

{ "models": [ { "title": "TaoToken / Agent Base", "provider": "openai", "model": "YOUR_MODEL_ID", "apiKey": "YOUR_API_KEY", "apiBase": "https://taotoken.net/api", "contextLength": 128000 } ] }

如果你的 Continue 版本在请求时自动拼接/chat/completions，那么最终请求会落到https://taotoken.net/api/chat/completions。如果你的版本会拼接/v1/chat/completions，而你在apiBase里又手工写了/v1，就会变成/v1/v1/chat/completions，这类 404 很常见。排查时不要凭感觉改，直接看 Continue 输出面板或网络日志里的最终 URL。

多智能体 swarm 实验里，我通常会把同一个 Base URL 复用到多个角色模型上。注意，这里不是让 TaoToken 负责“智能体编排”，而是让不同 Agent 角色选择不同模型 ID，所有请求仍然走同一个 Key 和同一个 Base URL。下面是一个三角色配置示例：Planner 负责拆任务，Coder 负责产出改动建议，Reviewer 负责审查风险。

{ "models": [ { "title": "TaoToken / Planner", "provider": "openai", "model": "YOUR_PLANNER_MODEL_ID", "apiKey": "YOUR_API_KEY", "apiBase": "https://taotoken.net/api", "contextLength": 128000 }, { "title": "TaoToken / Coder", "provider": "openai", "model": "YOUR_CODER_MODEL_ID", "apiKey": "YOUR_API_KEY", "apiBase": "https://taotoken.net/api", "contextLength": 128000 }, { "title": "TaoToken / Reviewer", "provider": "openai", "model": "YOUR_REVIEWER_MODEL_ID", "apiKey": "YOUR_API_KEY", "apiBase": "https://taotoken.net/api", "contextLength": 128000 } ], "customCommands": [ { "name": "swarm-plan", "description": "把一个目标拆成多个智能体子任务", "prompt": "[swarm-plan] 你是多智能体协调器。请读取 @workspace 的当前上下文，把目标拆成 3-5 个子任务，每个子任务标明负责角色、输入文件、验收标准。不要执行破坏性命令。" }, { "name": "swarm-review", "description": "让 Reviewer 检查 Coder 的输出", "prompt": "[swarm-review] 你是 Reviewer。请检查上一步 Coder 的改动，列出风险、缺失测试和最小修复建议。只输出审查结论。" } ] }

这段配置里，YOUR_MODEL_ID、YOUR_PLANNER_MODEL_ID等都要从 TaoToken 控制台可见的模型列表里取。不要凭记忆填不存在的模型名，否则 Continue 可能返回model not found或类似错误。Key 统一用YOUR_API_KEY作为占位符，复制真实 Key 后不要提交到 Git。如果团队共享配置文件，建议把 Key 放在环境变量或本地私有配置里，仓库只保留占位符。

这里再放一次官网入口，方便在网页端查看可用模型和控制台信息：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=continue-config-json。进入后重点看三件事：Base URL 是否确认为https://taotoken.net/api、Key 是否可用、模型 ID 是否和配置一致。Continue 侧不需要更多供应商参数，不要把 UTM 链接、网页登录 Cookie 或其它东西混进config.json。

3. 在 VSCode 里跑一次 Agent 调用：从 @workspace 到流式响应记录

配置写完后，不要直接开十个 Agent 跑大规模实验。先在 Continue 里做一次最小 Agent 调用，确认请求能到 TaoToken、模型能返回、流式响应能正常结束。操作路径可以按下面走：

1. 用 VSCode 打开一个测试工作区，不要直接用生产仓库；
2. 打开 Continue 侧边栏，选择 Agent 模式；
3. 在模型下拉框里选择TaoToken / Planner；
4. 输入一个只读任务，例如“读取当前工作区结构，拆出 3 个排查子任务，不要修改文件”；
5. 发送后观察 Continue 的输出面板、请求日志或网络记录。

一次典型请求在脱敏后大致如下。注意Authorization使用Bearer YOUR_API_KEY，真实 Key 不要截图外发。

POST /chat/completions HTTP/1.1 Host: taotoken.net Authorization: Bearer YOUR_API_KEY Content-Type: application/json Accept: text/event-stream

请求体可以写成：

{ "model": "YOUR_PLANNER_MODEL_ID", "stream": true, "messages": [ { "role": "system", "content": "你是 VSCode Continue 中的多智能体协调器。只做任务拆分，不执行破坏性命令。" }, { "role": "user", "content": "@workspace 当前工作区有一个小型 TypeScript 服务。请拆出 3 个 agent 子任务：定位入口、生成测试计划、审查风险。不要修改文件。" } ], "temperature": 0.2, "max_tokens": 1200 }

如果一切正常，你会看到类似下面的流式响应。这里记录的是观察结构，不是固定返回内容。

HTTP/1.1 200 OK content-type: text/event-stream x-request-id: req_continue_swarm_001 data: {"id":"chatcmpl_swarm_001","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"delta":{"content":"子任务 1：入口定位..."},"index":0}]} data: {"id":"chatcmpl_swarm_001","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"delta":{"content":"子任务 2：测试计划..."},"index":0}]} data: {"id":"chatcmpl_swarm_001","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"delta":{"content":"子任务 3：风险审查..."},"index":0}]} data: [DONE]

在插件内，你可以把这次调用记录成实验日志：

run_id: continue-swarm-001 agent_role: planner provider: TaoToken base_url: https://taotoken.net/api model: YOUR_PLANNER_MODEL_ID stream: true status: 200 finish_reason: stop note: @workspace 只读任务拆分成功，未修改文件

如果 Continue 返回 404，不要急着换模型。先确认最终请求 URL 是不是https://taotoken.net/api/chat/completions，以及是否被插件拼成了https://taotoken.net/api/v1/chat/completions。如果返回 401，先检查 Key 是否是YOUR_API_KEY替换后的真实值，前后有没有换行和空格。如果返回 429，说明请求频率或并发触发了限制，先把 swarm 的并发数降下来。多智能体实验最容易犯的错误，是一上来就并发几十个角色，然后把速率问题误判成模型能力问题。

当你确认单次 Agent 调用稳定后，再在 Continue 里切到多角色模式：Planner 跑一次，把输出复制给 Coder；Coder 跑一次，把改动建议交给 Reviewer；Reviewer 只做审查，不直接改文件。每一步都记录run_id、model、status、latency和大致 token 消耗。这样即使后面复现更大规模的 agent swarm 评测，也能定位到是哪个角色、哪次请求、哪个 Base URL 配置出了问题。

4. 排障清单：Continue 多智能体实验里 401/404/429/超时分别怎么查

多智能体实验的报错看起来花哨，底层通常还是 HTTP 和配置问题。下面按状态码拆开。

401 Unauthorized

常见原因：

• apiKey没有替换YOUR_API_KEY；
• Key 复制时带了空格、换行或不可见字符；
• 请求头没有正确使用Bearer；
• 用了另一个工具的 Key，却填到了 Continue 的 OpenAI 兼容模型里。

排查动作：

printf '%s' "$TAOTOKEN_API_KEY" | wc -c

把本地环境变量长度和实际 Key 长度对照，确认没有多余换行。Continue 的 JSON 配置里不要写Bearer YOUR_API_KEY，通常只写YOUR_API_KEY，由插件负责加Bearer。如果你在自定义请求头里又加了一次，可能变成Bearer Bearer ...。

404 Not Found

常见原因：

• apiBase写成了https://taotoken.net/api/v1，插件又自动补/v1；
• apiBase写成了官网活动链接，带了 UTM 参数；
• apiBase末尾多了/chat/completions，插件再次拼接；
• 模型 ID 不存在，但部分网关返回 404 或类似错误。

正确写法保持干净：

{ "apiBase": "https://taotoken.net/api" }

不要在apiBase后面拼路径，也不要带?utm_source=...。活动链接只用于浏览器访问，例如去 TaoToken 官网查看控制台：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=continue-debug。工具配置里只保留 Base URL。

429 Too Many Requests

多智能体 swarm 容易在短时间内发出大量请求。Continue 的 Agent 模式可能因为工具调用、上下文压缩、重试机制产生额外请求。建议：

• 把并发 Agent 数限制在 2-4 个；
• 给每个角色设置max_tokens，不要无限输出；
• 对长上下文做摘要，不要每次把整个仓库塞进去；
• 失败重试加退避，不要立即重放。

流式响应超时或中断

如果响应到一半断开，先检查 Continue 版本、网络稳定性和超时设置。有些版本对text/event-stream的处理不同，长任务容易断。可以把单次任务拆小，让 Planner 只输出任务列表，Coder 只处理一个文件，Reviewer 只审查一个 diff。不要在一个请求里让模型同时读仓库、改文件、跑测试、写总结。

模型不存在或模型 ID 不匹配

模型 ID 必须从 TaoToken 控制台或模型对话页确认。配置里的YOUR_MODEL_ID只是占位符，不是可调用的真实模型名。复制模型 ID 时注意大小写和连字符。若某个角色需要长上下文模型，就在该角色的配置里换模型 ID，但 Base URL 和 Key 仍然保持一致。

日志脱敏

调试时可以记录请求 URL、模型 ID、状态码、耗时，但不要记录完整 Key。下面这种日志格式比较适合多智能体实验：

[2026-06-18 10:32:11] run=swarm-014 role=planner model=YOUR_PLANNER_MODEL_ID url=https://taotoken.net/api/chat/completions status=200 latency=2.8s tokens_in=1832 tokens_out=642 [2026-06-18 10:32:19] run=swarm-014 role=coder model=YOUR_CODER_MODEL_ID url=https://taotoken.net/api/chat/completions status=200 latency=4.1s tokens_in=2450 tokens_out=1180 [2026-06-18 10:32:30] run=swarm-014 role=reviewer model=YOUR_REVIEWER_MODEL_ID url=https://taotoken.net/api/chat/completions status=429 latency=0.3s retry=1

看到 429 就调整并发，看到 404 就检查 URL 拼接，看到 401 就检查 Key。不要把供应商配置问题误判成 Agent 协作失败。

5. 同一把 Key 迁移到 Claude Code、Codex、CC Switch：settings.json、config.toml 与三件套

Continue 只是其中一个入口。很多开发者会在 VSCode、终端 Claude Code、Codex、CC Switch 之间切换。这里最重要的原则是：不同工具使用不同环境变量和配置文件，不要把 Claude Code 的ANTHROPIC_*套到 Codex 上。

Claude Code：settings.json 与 ANTHROPIC_*

Claude Code 常见配置可以放在settings.json中，也可以通过环境变量注入。Base URL 同样使用https://taotoken.net/api，Key 使用YOUR_API_KEY。

{ "env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api" } }

也可以在本地 shell 中设置：

export ANTHROPIC_API_KEY=YOUR_API_KEY export ANTHROPIC_BASE_URL=https://taotoken.net/api

Claude Code 的文档入口可以看这里：https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=continue-agent-swarm-claudecode。如果你的 Claude Code 版本支持其它认证变量，以文档为准，不要凭猜测混填。

Codex：config.toml

Codex 使用config.toml时，不要写ANTHROPIC_API_KEY，也不要写ANTHROPIC_BASE_URL。Codex 走自己的 provider 配置。下面是一个示例：

model = "YOUR_CODEX_MODEL_ID" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" wire_api = "chat"

然后在本地设置：

export TAOTOKEN_API_KEY=YOUR_API_KEY

注意：Codex 的env_key指向TAOTOKEN_API_KEY，不要去读ANTHROPIC_API_KEY。如果你把 Claude Code 的环境变量复制到 Codex 配置里，最常见的结果是认证失败或 provider 找不到 Key。

CC Switch：三件套

CC Switch 这类切换工具通常需要三件套：

Provider Name: TaoToken Base URL: https://taotoken.net/api API Key: YOUR_API_KEY

如果它还要求模型字段，就再填从控制台复制的模型 ID。不要在 Base URL 里带 UTM 参数，也不要把Bearer写进 API Key 输入框。三件套填完后，先用一个最小对话验证，再切换到多智能体任务。

配置对照表

这张表的核心是：Continue、Claude Code、Codex、CC Switch 都可以指向同一个 Base URL，但 KEY 的变量名和配置文件格式不同。不要交叉套用。

6. 复现 agent swarm 评测的工程化建议：任务拆分、日志、成本与 CTA

回到 agent swarm 复现这件事。论文用第三方 wiki 存档重建智能体群协作事件，说明大规模智能体行为需要可观测、可回放、可审计。我们在本地用 Continue + TaoToken 做小规模复现时，也应该按这个思路来，而不是让几个 Agent 自由聊天。

第一，角色要固定。建议至少四类：Planner 负责拆任务，Coder 负责提出改动方案，Reviewer 负责审查，Recorder 负责记录调用。每一类在 Continue 里绑定一个模型标题，但共享同一个apiBase和 Key。任务输入只给必要上下文，不要把整个仓库无差别塞进去。

第二，运行编号要固定。每次 swarm 实验使用run_id，例如continue-swarm-014。每个角色调用记录role、model、status、latency、tokens_in、tokens_out。这样当你看到 429 或 404 时，能快速定位是哪个角色、哪个模型、哪个请求 URL 出问题。

第三，并发要受限。多智能体实验很诱人，但并发越高，排障越难。建议从 2 个角色开始，确认稳定后加到 4 个。每个角色的max_tokens设置上限，长任务分阶段执行。如果需要模拟更大规模的智能体群，不要一次性全开，而是用批次调度，每批结束后汇总日志。

第四，命令本地执行。所有涉及文件读取、测试、构建的命令，都由你在本地终端执行，Agent 只负责生成计划、建议和审查意见。不要让 Agent 直连生产库，也不要把数据库连接串写进提示词。需要 SQL 时，让 Agent 给出 SQL 建议，由你本地在测试库执行并回填结果。

第五，成本可控。多智能体 swarm 的请求量会放大，尤其是工具调用和上下文重放。建议使用摘要、分段、缓存和最大 token 限制。如果你需要长期跑这类实验，可以了解 TaoToken 的 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=continue-agent-swarm-plan。先小规模验证，再考虑扩大批次。

第六，模型选择要可替换。Continue 配置里把模型 ID 写成占位符，方便替换。不同角色可以用不同模型，但 Base URL 和 Key 不变。这样即使某个模型不可用，也只需要改一个字段，不需要重写整个 Agent 工作流。

最后给一条完整的落地路径：

1. 先去模型对话页确认可用模型和返回格式：https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=continue-agent-swarm-chat
2. 如果长期做多智能体实验，查看 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=continue-agent-swarm-plan
3. 创建或复制你的 API Key：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=continue-agent-swarm-keys
4. 需要 Claude Code 侧配置时，对照文档：https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=continue-agent-swarm-claudecode
5. 在 Continue 的config.json里填apiKey: YOUR_API_KEY，apiBase: https://taotoken.net/api
6. 先在 Agent 模式跑一次只读任务，记录请求和响应，再扩展到 Planner、Coder、Reviewer 多角色实验。

这套流程的重点不是让 TaoToken 接管 agent swarm，而是把供应商侧压缩成两个变量：Key 和 Base URL。Continue 负责多智能体编排，TaoToken 负责模型请求入口。配置对了，404、401、429 都会变成可定位的工程问题；配置乱了，再强的模型也会被一个错误的apiBase挡在门外。