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1. 百度Create大会三大看点拆解：AI开发者会前预研与统一API通道配置

百度Create大会官宣三大核心看点这件事，我第一反应不是抢票，而是打开笔记本列了一份「会前预研清单」。原因很简单：AI Infra 和 Agent Infra 这类议题，现场听两小时只能拿到结论，真正的信息差藏在「会前你验证过什么」里。如果你计划参会，或者只是想跟着议程做技术选型，这篇会给你两样能直接用的东西：一份可复制的议程梳理模板，以及一套把多模型 Key 收敛成统一通道的配置示例，让你在大会前后跑 demo、对比模型、验证 Agent 链路时不用来回换 SDK。

先说清楚这篇适合谁。第一类，准备去北京现场、想提前把 20+ 分论坛和 30+ AI 公开课筛成自己那条线的开发者；第二类，去不了现场但想按议程主题做技术预研的人，比如你关心 Agent Infra 怎么从 Demo 走到生产、关心 OpenClaw 生态怎么接；第三类，手上已经有多个模型供应商账号、被 Key 管理和 Base URL 切换搞烦的人。这三类人的共同点是：都需要在短时间内把「信息」变成「可运行的东西」。

百度Create大会这次把「Create百度AI开发者大会」和「云智大会」合并，主题「万物一体」，三大看点分别是 AI Infra 与 Agent Infra 的技术突破、「超级个体」生产力工具链、以及龙虾（OpenClaw）全家桶首次合体。对开发者来说，AI Infra 决定你跑不跑得起，Agent Infra 决定你的 Agent 能不能进生产，OpenClaw 生态决定你有没有现成的入口和工具。这三条线其实是一条链：算力底座 → Agent 运行时 → 应用入口。会前预研的价值，就是先把这条链上你能动手的部分跑通，现场听的时候才有对照物。

我自己的做法是建一个create2026-prep目录，里面放三样东西：议程筛选表、模型通道配置、验证脚本。下面按这个顺序展开，每一步都给可复制的命令和配置。

1.1 议程梳理模板：把 20+ 分论坛压成一张表

现场时间有限，最怕的是「每个都想听，最后每个都只听了一半」。我用一个 Markdown 表格做预筛，字段固定为：议题名、所属主线（AI Infra / Agent Infra / OpenClaw / 具身智能 / 数字人 / AI+产业）、我想验证的问题、优先级（P0/P1/P2）、是否与当前项目相关。填完之后只保留 P0，其余全部放弃。这个动作看起来粗暴，但能让你在两天里真正吃透 3 到 4 个议题，而不是走马观花 20 个。

模板可以直接复制：

| 议题名 | 主线 | 我想验证的问题 | 优先级 | 关联项目 | | --- | --- | --- | --- | --- | | AI Infra 算力调度 | AI Infra | 推理单位成本怎么算 | P0 | 推理服务 | | Agent Infra 规模化 | Agent Infra | Agent 如何批量运营 | P0 | 客服 Agent | | OpenClaw 生态接入 | OpenClaw | Skill 如何注册调用 | P1 | 工具链 | | 超级个体工具链 | 生产力 | 无代码发布流程 | P2 | 副业项目 |

填表的关键在「我想验证的问题」这一列。不要写「了解 Agent Infra」，要写「Agent 从验证到生产，卡点到底是状态管理还是工具调用稳定性」。问题越具体，现场越容易抓到答案，也越容易在会后转成验证动作。

1.2 会前预研的核心：先把模型通道跑通

不管你去听 AI Infra 还是 Agent Infra，会前最值得做的一件事是：把模型调用通道准备好。因为现场很多公开课是代码级演示，你如果当场想跟着跑，最尴尬的就是 Key 没配好、Base URL 写错、模型 ID 对不上。我试过在会场临时配环境，网络和账号双重卡壳，最后只能看别人跑。

这里我用 TaoToken 做统一通道，原因是它把多家模型的调用收敛成一套 OpenAI 兼容接口，Base URL 和 Key 固定，模型 ID 按需切换。这样你在会前预研阶段对比不同模型、跑 Agent 链路时，不用改代码结构，只改一个 model 字段。官网入口在 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end ，API 地址是 https://taotoken.net/api ，注意 API 地址不带 UTM 参数，配置时别把推广参数拼进去。

先把 Key 拿到。进入控制台创建 API Key，路径是 console，具体页面在 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，丢了就重建。这一步别截图发群里，Key 泄露等于账号被人白用。

1.3 验证动作清单：会前必须跑通的四件事

预研不是看文档，是跑通。我给自己列了四个必须完成的验证动作，每个都有明确的成功标准：

第一，单模型对话跑通。用统一通道发一条请求，能拿到正常回复，说明 Key 和 Base URL 没问题。第二，多模型切换跑通。同一个脚本改 model 字段，能分别调通两个不同模型，说明通道兼容性没问题。第三，流式输出跑通。Agent 场景几乎都要流式，会前不验证，现场演示会卡。第四，错误处理跑通。故意传错 Key 或错模型 ID，看返回的报错结构，这样现场遇到问题能快速定位。

这四件事做完，你对通道的掌握程度就够支撑现场跟做了。下面进入具体配置。

2. TaoToken 前置准备：统一 Key 与 API 通道配置示例

这一章解决「怎么把通道配好」。我按三种常见使用方式给配置：环境变量方式、Python SDK 方式、以及 Claude Code / Codex 这类编码工具的 settings 方式。你可以只选自己用的那种，但建议至少把环境变量方式配好，因为它是所有方式的基础。

先说清楚 TaoToken 在这里的角色：它是一个统一的模型调用入口，把不同模型的 API 收敛成 OpenAI 兼容格式。你拿一个 Key，配一个 Base URL，就能在支持的模型之间切换。这对会前预研特别有用，因为百度Create大会的议程横跨 AI Infra、Agent Infra、OpenClaw 多个方向，你不可能只用一个模型验证所有场景。

2.1 环境变量配置：最通用的方式

环境变量是所有语言和工具都能读的方式，先配这个。Linux / macOS 在~/.zshrc或~/.bashrc里加，Windows 在系统环境变量里加。注意 Base URL 用https://taotoken.net/api，不要带任何查询参数。

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的Key" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api"

配完执行source ~/.zshrc让它生效，然后echo $TAOTOKEN_API_KEY确认能打印出来。这一步看着简单，但很多人配完没 source，后面一直报 401，白白排查半小时。

2.2 Python SDK 配置：OpenAI 兼容写法

Python 里用 OpenAI SDK 就能直接接，因为 TaoToken 是 OpenAI 兼容接口。关键是base_url要指向https://taotoken.net/api，api_key读环境变量。模型 ID 按你实际要用的填，下面用占位符示意。

import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"], base_url=os.environ["TAOTOKEN_BASE_URL"], ) resp = client.chat.completions.create( model="你的模型ID", messages=[ {"role": "system", "content": "你是会前预研助手，回答要具体。"}, {"role": "user", "content": "用三句话说明 Agent Infra 和 AI Infra 的区别。"}, ], stream=False, ) print(resp.choices[0].message.content)

跑通这段，说明你的通道、Key、模型 ID 三者都对上了。如果报错，先看报错类型，下一章有对照表。

2.3 编码工具配置：settings 与 auth.json 三件套

如果你用 Claude Code、Codex 这类编码工具做会前预研，配置要写全三件套：Base URL、Key、Model ID。缺一个都会连不上。以 settings 风格为例，配置文件里要有这几项：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-你的Key", "ANTHROPIC_MODEL": "你的模型ID" } }

如果你用的是 Codex 的auth.json风格，结构类似，核心还是那三件套。这里要提醒一句：不同工具的字段名不一样，别把ANTHROPIC_BASE_URL和OPENAI_BASE_URL混用，混用会直接连不上。配置完先跑一个最小请求验证，别等到现场演示才发现。

2.4 模型 ID 怎么选：按议程主线对应

会前预研时，模型 ID 的选择可以按议程主线来。AI Infra 相关议题，你更关心吞吐和成本，选推理效率高的模型；Agent Infra 相关议题，你更关心工具调用和长上下文，选支持 function calling 的模型；OpenClaw 生态相关，你关心 Skill 调用和多轮对话，选对话稳定性好的模型。具体有哪些模型 ID，在模型对话页面能看到，入口是 https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite 。

选模型不要只看参数大小，要看你的场景。我踩过的坑是：为了「效果好」选了个大模型，结果 Agent 多轮调用时延迟高到没法用。后来换成中等规模、工具调用稳定的模型，整体体验反而更好。

3. 可复制配置：JSON / TOML / settings 片段与路径

这一章给完整可复制的配置片段，路径和字段都写清楚。你可以直接抄，改 Key 和模型 ID 就行。注意所有 Base URL 都用https://taotoken.net/api，不带 UTM。

3.1 JSON 配置：通用 settings 风格

适用于大多数支持 JSON 配置的工具。文件放在工具指定的配置目录，比如~/.config/你的工具/settings.json。字段名按工具要求，但核心三件套不变。

{ "api_base": "https://taotoken.net/api", "api_key": "sk-你的Key", "model": "你的模型ID", "timeout": 60, "max_retries": 2 }

timeout建议设 60 秒，Agent 场景可能更长。max_retries设 2 次，避免网络抖动直接失败。

3.2 TOML 配置：适合命令行工具

有些命令行工具用 TOML，比如放在~/.config/你的工具/config.toml。写法如下：

[provider] base_url = "https://taotoken.net/api" api_key = "sk-你的Key" model = "你的模型ID" [request] timeout = 60 stream = true

stream = true对流式输出场景很重要，Agent 和对话类应用基本都要开。

3.3 Claude Code 配置：三件套写全

Claude Code 类工具配置时，Base URL、Key、Model ID 三件套一个都不能少。配置文件通常在用户目录下的隐藏目录里，具体路径看工具文档。核心字段：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-你的Key", "ANTHROPIC_MODEL": "你的模型ID" } }

配完先跑一个最小请求，确认能返回内容。如果报 OAuth 相关错误，说明认证方式没对上，检查是不是把 API Key 和 OAuth 混用了。

3.4 Cline MCP 配置：Agent 场景常用

如果你用 Cline 这类支持 MCP 的工具做 Agent 预研，配置里同样要写全三件套。MCP 场景下，Base URL 和 Key 是连接层，Model ID 是执行层，三者缺一不可。配置片段：

{ "mcpServers": { "taotoken": { "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "sk-你的Key", "model": "你的模型ID" } } }

注意 MCP 不要直连生产数据库，预研阶段用测试数据。这是安全底线，不是建议。

4. 验证请求与成功结果：从发请求到拿到回复

配置写完必须验证，不然等于没配。这一章给完整的验证流程和成功标准。我按「最小请求 → 流式请求 → 多模型切换 → 错误注入」四步走，每步都有预期结果。

4.1 最小请求验证：确认通道通

用 curl 发一个最小请求，这是最直接的验证方式。命令如下：

curl https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "你的模型ID", "messages": [{"role": "user", "content": "回复 OK 两个字母"}], "stream": false }'

成功的话，返回 JSON 里choices[0].message.content会有内容。如果返回 401，说明 Key 不对；如果返回 404，说明 Base URL 或路径不对；如果返回模型不存在，说明 Model ID 写错。这三种错误下一章详细对照。

4.2 流式请求验证：Agent 场景必做

Agent 和对话应用基本都用流式，会前必须验证。Python 写法：

stream = client.chat.completions.create( model="你的模型ID", messages=[{"role": "user", "content": "数到五"}], stream=True, ) for chunk in stream: delta = chunk.choices[0].delta if delta.content: print(delta.content, end="", flush=True)

成功的话，你会看到文字一个个蹦出来。如果卡住不动，检查stream参数和网络。流式不通，现场跟做演示会很尴尬。

4.3 多模型切换验证：会前预研核心

会前预研要对比不同模型，所以多模型切换必须跑通。同一个脚本，只改model字段，分别调两个模型，都能返回结果，说明通道兼容性没问题。这一步做完，你在现场听到某个议题提到某类模型时，能立刻切过去验证。

4.4 成功结果长什么样

成功的验证结果有三个特征：第一，返回结构是标准 OpenAI 格式，有choices数组；第二，finish_reason是stop或length，不是报错；第三，流式场景下 chunk 连续到达，没有长时间中断。满足这三点，你的通道就算配好了，可以进入会前预研的实质阶段。

5. 本篇常见错误排查：401 / local proxy failed / reading choices / OAuth

这一章对照真实报错，给排查路径。这些错误我在配置过程中基本都遇到过，按顺序排查能省很多时间。

5.1 401 错误：Key 或认证方式不对

401 是最常见的。原因通常有三个：Key 复制时多了空格或换行；Key 已经失效或被删；认证头格式不对。排查步骤：先echo $TAOTOKEN_API_KEY看有没有值，再看有没有多余字符；然后去控制台确认 Key 还在；最后检查请求头是不是Authorization: Bearer sk-xxx格式。如果用的是编码工具，检查是不是把 API Key 填到了 OAuth 字段里。

5.2 local proxy failed：本地代理配置冲突

这个报错通常和本地网络配置有关。排查方向：检查环境变量里有没有残留的代理设置，比如HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY；检查工具自身的代理配置有没有和系统冲突。处理方式是清理冲突的代理变量，让请求直连。注意不要用任何非正规的网络工具，合规使用官方通道即可。

5.3 reading choices 报错：返回结构解析失败

reading choices类报错，通常是返回的不是标准结构，或者请求根本没成功但代码直接去读choices。排查：先打印完整返回体，看是不是错误信息；确认stream参数和解析逻辑匹配，流式返回不能按非流式解析；确认 Model ID 存在。很多时候是模型 ID 写错，返回了错误结构，代码却去读choices，于是报解析失败。

5.4 OAuth 报错：认证方式混用

OAuth 报错一般出现在编码工具里，原因是把 API Key 认证和 OAuth 认证混用了。排查：确认工具用的是 API Key 模式，不是登录模式；确认ANTHROPIC_API_KEY或对应字段填的是sk-开头的 Key；确认没有同时配置两套认证。混用会导致工具不知道该用哪套，直接报错。

5.5 错误排查通用流程

遇到任何报错，按这个顺序走：第一步，确认 Key 有效；第二步，确认 Base URL 是https://taotoken.net/api；第三步，确认 Model ID 存在；第四步，确认请求格式和返回解析匹配；第五步，看完整报错信息，不要只看第一行。这五步能覆盖九成以上的配置问题。

6. 会前预研落地：把议程变成可运行验证

回到百度Create大会本身。三大看点里，AI Infra 和 Agent Infra 是技术底座，超级个体工具链是生产力路径，OpenClaw 全家桶是应用入口。对开发者来说，会前预研的落地点是：把你能动手的部分先跑通，现场听的时候带着问题去对照。

具体怎么做？我建议按议程主线建三个验证小项目。第一个，AI Infra 方向，用统一通道跑一个推理请求，记录延迟和成本，现场听到算力优化议题时能对照。第二个，Agent Infra 方向，用统一通道跑一个带工具调用的 Agent，验证多轮对话和 function calling，现场听到规模化落地议题时能对照。第三个，OpenClaw 方向，了解 Skill 的注册和调用方式，现场听到生态议题时能对照。

这三个项目不需要多复杂，每个几十行代码就够。关键是「跑通」这个动作本身，它让你从被动听讲变成主动验证。会前预研的验证动作清单，我整理成四条：通道配好并跑通最小请求；流式输出验证通过；多模型切换验证通过；错误处理验证通过。四条都打勾，你就可以带着笔记本去现场了。

如果你要长期做编码和 Agent 开发，可以考虑 Coding Plan，入口是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite 。如果只是会前预研和临时验证，用 API Keys 加接入文档就够了，文档入口是 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite ，Key 管理在 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite 。想先试模型效果的，直接去模型对话页面 https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite 。

最后说一个我自己的习惯：会前把验证脚本和配置一起打包，放到一个目录里，现场需要改模型 ID 或切通道时，直接改一个文件就行。这样你在公开课现场跟做时，不会因为环境问题掉链子。百度Create大会的议程密度很高，30+ AI 公开课和 20+ 分论坛，时间根本不够用，能省下的每一分钟配置时间，都是你多听一个议题的机会。