Continue 插件里跑 agent swarm，TaoToken 只管 Key 和 Base URL

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 Foundconfig.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_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcontinue-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去 TaoToken 官网获取 Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcontinue-swarm-intro在 Continue 的config.json中新增 OpenAI 兼容模型apiKey写YOUR_API_KEY实际使用时替换apiBase写https://taotoken.net/api不要在 Base URL 上附加活动参数在 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 swarmContinue 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_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcontinue-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用 VSCode 打开一个测试工作区不要直接用生产仓库打开 Continue 侧边栏选择 Agent 模式在模型下拉框里选择TaoToken / Planner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”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 CoderCoder 跑一次把改动建议交给 ReviewerReviewer 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_KEYKey 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/v1apiBase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_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcontinue-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] runswarm-014 roleplanner modelYOUR_PLANNER_MODEL_ID urlhttps://taotoken.net/api/chat/completions status200 latency2.8s tokens_in1832 tokens_out642 [2026-06-18 10:32:19] runswarm-014 rolecoder modelYOUR_CODER_MODEL_ID urlhttps://taotoken.net/api/chat/completions status200 latency4.1s tokens_in2450 tokens_out1180 [2026-06-18 10:32:30] runswarm-014 rolereviewer modelYOUR_REVIEWER_MODEL_ID urlhttps://taotoken.net/api/chat/completions status429 latency0.3s retry1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 Switchsettings.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 Codesettings.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/apiKey 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_KEYYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/apiClaude Code 的文档入口可以看这里https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcontinue-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。Codexconfig.tomlCodex 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_KEYYOUR_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。配置对照表工具配置文件/方式Key 变量Base URLContinueconfig.jsonapiKey: YOUR_API_KEYhttps://taotoken.net/apiClaude Codesettings.json或环境变量ANTHROPIC_API_KEYANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/apiCodexconfig.tomlTAOTOKEN_API_KEYbase_url https://taotoken.net/apiCC Switch界面三件套API Key 字段https://taotoken.net/api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 Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcontinue-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_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcontinue-agent-swarm-chat如果长期做多智能体实验查看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcontinue-agent-swarm-plan创建或复制你的 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcontinue-agent-swarm-keys需要 Claude Code 侧配置时对照文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcontinue-agent-swarm-claudecode在 Continue 的config.json里填apiKey: YOUR_API_KEYapiBase: https://taotoken.net/api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。