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1. 为什么要在 OpenClaw 里先跑通 Agent Loop

OpenClaw 的 Agent Loop（代理循环）说白了就是一次完整的“真实运行”：你给一句话，它组装上下文、调模型推理、按需执行工具、把结果流式吐回来，最后把会话状态落盘。整条链路是输入 → 上下文组装 → 模型推理 → 工具执行 → 流式回复 → 持久化，而 Agent Loop 就是把这六步串起来的权威路径。它适合谁？适合已经在本地装好 OpenClaw、想让 Agent 真正“动起来”而不是只当聊天框用的人；也适合做副业自动化、想用 Agent 跑重复任务、但被模型通道和 Key 管理卡住的开发者。

我见过太多人卡在第一步：settings.json 里模型通道写得七零八落，Key 散落在环境变量、插件、脚本三处，结果 Agent 一启动就报模型解析失败，或者循环跑一半工具调用日志根本看不到。这篇就聚焦一件事——在本地settings.json里写入 TaoToken 统一 Key/API 通道骨架，然后跑通一次最小 Agent 循环，并观察工具调用日志。全程可复制，三步验证：启动、触发、查看循环输出。

TaoToken 在这里的角色是统一通道：官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 入口 https://taotoken.net/api 。你把它当成一个 OpenAI 兼容的 base_url 写进配置即可，不用改 OpenClaw 的运行时逻辑。

2. TaoToken 前置：Key、通道与 settings.json 骨架

2.1 先拿到 Key 和确认通道地址

打开控制台创建 API Key，路径是 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite 。创建完复制那串sk-开头的 Key，只显示一次，先存到密码管理器。通道地址统一用https://taotoken.net/api，注意这个不带任何查询参数，别把 UTM 拼到 API 地址后面，否则部分客户端会把参数当路径处理。

模型名怎么填？在模型对话页 https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite 能看到当前可用列表，复制你要用的那个 ID 原样填进配置。如果你后面要长期跑编码类 Agent，可以顺带看下 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite ，它更适合高频循环场景。

2.2 settings.json 里到底写哪几段

OpenClaw 的模型解析走的是 provider + model 两段式。你要做的是在settings.json里声明一个 provider，把 base_url 指向 TaoToken，再把 apiKey 引用进去。下面是我实测能跑通的骨架，字段名按你本地版本微调，但结构一致：

{ "providers": { "taotoken": { "type": "openai-compatible", "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "${TAOTOKEN_API_KEY}", "models": { "default": { "id": "你的模型ID", "contextWindow": 128000, "maxOutputTokens": 8192 } } } }, "agents": { "defaults": { "provider": "taotoken", "model": "default", "timeoutSeconds": 600, "verbose": true } } }

几个关键点。type用openai-compatible，因为 TaoToken 走的是兼容协议，OpenClaw 内部会按 OpenAI 格式发请求。apiKey用${TAOTOKEN_API_KEY}这种环境变量引用，别把明文 Key 写进文件，尤其是你要把配置同步到多台机器时。timeoutSeconds默认 600，Agent Loop 里工具执行慢的时候这个值很关键，太小会中途 abort。

注意：verbose: true是这篇的重点。不开它，工具调用日志基本看不到，你没法确认循环到底迭代了几轮。

2.3 环境变量注入

Linux/macOS 在 shell 配置里加一行，Windows 用系统环境变量界面加：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的Key"

改完记得重开终端，或者source ~/.zshrc。验证一下：

echo $TAOTOKEN_API_KEY | head -c 8

能打印出sk-开头的前几位就说明注入成功。这一步不做，后面启动会直接报 401。

3. 可复制配置：把 Agent Loop 参数调对

3.1 循环相关的三个隐藏参数

settings.json 里除了 provider，还有几个跟 Agent Loop 直接相关的字段，很多人不知道它们存在：

maxIterations是防死循环的保险。Agent 有时候会反复调同一个工具，设成 8 基本够用，跑复杂任务再往上加。verbose打开后，循环里每个tool事件、lifecycle的 start/end 都会打到日志，这正是你验证循环是否按预期迭代的依据。

3.2 完整配置片段

把 2.2 的骨架补全成可直接用的版本：

{ "providers": { "taotoken": { "type": "openai-compatible", "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "${TAOTOKEN_API_KEY}", "models": { "default": { "id": "你的模型ID", "contextWindow": 128000, "maxOutputTokens": 8192 } } } }, "agents": { "defaults": { "provider": "taotoken", "model": "default", "timeoutSeconds": 600, "maxIterations": 8, "verbose": true } }, "logging": { "level": "debug", "streams": ["lifecycle", "assistant", "tool"] } }

logging.streams这段是让三类事件都进日志。lifecycle告诉你循环开始和结束，assistant是模型增量输出，tool是工具调用。三个都开，你才能完整看到一次循环的全貌。

3.3 配置校验

改完先别急着跑 Agent，用 OpenClaw 自带的校验命令过一遍：

openclaw config validate --file ./settings.json

返回config ok就说明 JSON 结构和必填字段没问题。如果报unknown provider type，多半是版本差异，把openai-compatible换成你版本支持的写法，或者升级 OpenClaw。

4. 三步验证：启动、触发、看循环输出

4.1 第一步：启动 Gateway 并确认通道连通

openclaw gateway start --config ./settings.json

启动日志里应该能看到 provider 注册信息，类似provider taotoken registered, baseUrl=https://taotoken.net/api。如果这里就报错，八成是 Key 没注入或 baseUrl 写错。启动成功后另开一个终端，用 CLI 发一条最小请求：

openclaw agent --message "你好，确认通道连通" --session test-001

这条命令走的就是 Agent Loop 的入口。正常返回会带runId和acceptedAt，说明参数校验和会话解析过了。

4.2 第二步：触发一次带工具调用的循环

光聊天看不出循环，得让它调工具。给一个明确需要工具的任务：

openclaw agent --message "读取当前目录下的 settings.json 并告诉我 providers 里有几个" --session test-002

这条会触发文件读取工具。你会在日志里看到tool流的事件：工具名、参数、开始时间、结束时间。如果maxIterations设得够，模型读完文件后还会再推理一轮给出答案，这就是一次完整的多轮循环。

4.3 第三步：查看循环输出与迭代次数

日志里重点看三样东西。第一，lifecycle的phase: start和phase: end成对出现，中间夹着的就是这次循环。第二，tool事件的数量，就是工具调用轮数，对照maxIterations看有没有触顶。第三，assistant增量是否在工具执行后继续输出，说明模型拿到了工具结果并继续推理。

openclaw agent wait --runId <上一步返回的runId>

agent.wait默认等 30 秒，返回{ status: ok, startedAt, endedAt }就说明循环正常收尾。如果返回timeout，注意它只是等待超时，不会停掉 Agent，真正的运行超时由timeoutSeconds控制。

5. 本篇常见错排查

5.1 报 401 或 invalid api key

先确认环境变量在当前 shell 可见，echo $TAOTOKEN_API_KEY有值。再确认 settings.json 里引用名一致，${TAOTOKEN_API_KEY}大小写敏感。最后确认 Key 没被复制时带上空格，粘贴到控制台重新生成一个最省事。

5.2 循环跑一半卡住不动

大概率是timeoutSeconds太小，或者工具执行本身阻塞。把verbose打开看最后一个tool事件停在哪，如果是某个工具没返回，检查那个工具的实现。另外maxIterations触顶也会让循环提前结束，日志里会有max iterations reached提示。

5.3 看不到工具调用日志

九成是verbose没开，或者logging.streams里漏了tool。改完配置要重启 Gateway，热加载不一定生效。还有一种情况是模型压根没决定调工具，换一个更明确的指令，比如把“看看文件”改成“读取 settings.json 并输出 providers 的键名”。

5.4 模型解析失败 provider not found

检查agents.defaults.provider的值和providers下的键名是否完全一致。JSON 里键名带引号，别写成taoToken和taotoken混用。如果用了多 provider，确认默认那个存在。

6. 把通道固定下来，循环才稳

Agent Loop 能不能稳定迭代，取决于两件事：模型通道是否统一、循环参数是否可控。把 TaoToken 的 Key 和 base_url 收进 settings.json 一处管理，比散落在脚本里强太多。跑通最小循环后，你可以逐步加工具、调maxIterations、观察每轮tool事件，慢慢把 Agent 调成你想要的样子。

需要长期跑编码或 Agent 任务的，建议直接上 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite ，通道和额度都更省心。接入过程中遇到 Key 或通道问题，去 API Keys 页 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite 重新生成，配置细节对照接入文档 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。想先验证模型输出是否符合预期，用模型对话页 https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite 快速试一条，再回到 Agent Loop 里跑完整流程。