OpenClaw 跑 Docker 里的 Agent 沙箱：Key 用 TaoToken

OpenClaw 在 Docker 里跑 Agent 沙箱Gateway 拉起来之后真正决定成败的是沙箱内 Agent 调模型走哪条通道这里统一用 TaoTokenKey 从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 拿填进工具的 Base URL 是 https://taotoken.net/api末尾不加 /v1。按原文的 docker-setup.sh 或 docker-compose.yml 把 Gateway 起起来只是第一步容器能跑、沙箱能建、Agent 能接活都不代表它的模型调用已经通了。相当多人卡在“沙箱里命令执行成功但 AI 那边一直转圈或者回一句鉴权失败”根因通常不在 Docker而在通道配置。这篇按 Agent 视角把链路拆开先分清 Gateway 与 Sandbox 各自负责什么再把模型通道从环境变量一路填到 OpenClaw 的 provider 配置最后用一次最小任务验证沙箱里的调用确实从统一 API 出去、也能在 TaoToken 侧查到记录。文中所有注册、建 Key、看模型、看用量的动作都落到同一个入口涉及配置文件的部分给可复制片段字段名以你本机 OpenClaw 版本的示例为准因为不同版本对通道字段的命名有差异。1. docker-setup.sh 拉起的 Gateway 与 Agent 沙箱其实是两条线1.1 Gateway 常驻负责调度Sandbox 按需创建负责执行很多人第一次跑 OpenClaw会以为“容器起来了就是装好了”。实际结构是两层Gateway 是一个常驻服务容器对外暴露端口、维护会话、决定要不要给某个任务开沙箱Agent Sandbox 是按任务创建的短命容器Agent 在里面执行 shell、读写挂载目录、跑生成的脚本任务结束就回收。两层混在一起看日志就会乱。先把两条线分别确认一遍比直接看报错快得多docker compose -f docker-compose.yml up -d docker ps --format table {{.Names}}\t{{.Status}}\t{{.Ports}} docker logs -f openclaw-gateway上面的服务名、镜像值请以你本地那份 compose 文件或 docker-setup.sh 输出为准不要照抄别人的名字。docker ps里应该能看到常驻的 Gateway沙箱容器平时不一定存在只有任务触发时才短暂出现。如果你在docker ps里一直看不到沙箱说明问题在调度层还没轮到模型通道。1.2 sandbox.enabled 打开的是一道边界不只是一个开关原文提到配置sandbox.enabled这一步的含义是Agent 生成的可执行命令不再直接跑在 Gateway 容器里而是被丢进一个受限容器。这个受限容器通常会限制 CPU、内存、网络访问并且只挂载你指定的工作目录。对“让 AI 帮我在临时环境里跑一段代码”这种需求这是必要的隔离手段。但有两个细节必须提前想清楚。第一挂载宿主机 Docker Socket/var/run/docker.sock是 Gateway 能创建沙箱容器的常见前提等于把宿主机的容器控制权交给了这个容器所以别在这台机器上跑你输不起的东西也别把生产数据卷顺手挂进去。第二沙箱的工作目录尽量用一次性目录任务结束连同容器一起删避免上一次任务残留的文件影响下一次判断。1.3 沙箱里每一次 tool call 都要回到模型这才是额度消耗点Agent 的运转是个循环模型给出下一步动作沙箱执行把结果回灌给模型模型再决定下一步。也就是说沙箱里执行的每一步都在触发一次大模型调用。真正吃掉 Token 的不是docker pull也不是脚本本身而是这个循环里的对话请求。理解了这点配置放哪就清楚了模型通道属于 Gateway 层的能力通过环境变量或配置文件注入再下发给沙箱内的 Agent 进程。不要把 Key 写进沙箱镜像里也不要在沙箱里另配一套通道否则排查问题时你会不知道哪一层生效。一个 Agent 沙箱跑得稳不稳一半看隔离一半看通道是否统一。2. 把 OpenClaw 的模型通道指到 TaoToken从建 Key 到 compose 注入2.1 先建一把只给 OpenClaw 用的 Key打开 TaoToken注册登录后进控制台创建 API Key建议命名成openclaw-sandbox这类一眼能认出来的名字复制下来当作下文里的YOUR_API_KEY。单独建一把的好处很实际沙箱在跑什么、有没有异常请求、额度被谁消耗都能一把 Key 对应一个用途出问题直接停用这一把不影响你本机其他工具。顺手在模型广场确认一下要用的模型 ID后面配置文件里会填。不要凭记忆写一个名字进去模型列表会变写错的表现通常是 404 或者“model not found”这类看起来像网络问题的报错。2.2 docker-compose.yml 里用环境变量把通道传进 GatewayDocker 部署的场景下最省事的做法是环境变量加.env文件。下面的片段是结构示意键名请对齐你本地 compose 文件里的实际写法services: openclaw-gateway: image: openclaw/gateway:latest # 以你本地 docker-setup.sh 生成的镜像值为准 restart: unless-stopped ports: - 8080:8080 env_file: - .env environment: OPENCLAW_SANDBOX_ENABLED: true OPENCLAW_MODEL_PROVIDER: openai-compatible OPENCLAW_MODEL_BASE_URL: https://taotoken.net/api OPENCLAW_MODEL_API_KEY: ${TAOTOKEN_API_KEY} OPENCLAW_MODEL_ID: ${TAOTOKEN_MODEL_ID} volumes: - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock - ./data:/data - ./sandbox-workspace:/sandbox-workspace配套的.env只放敏感值别提交进仓库TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY TAOTOKEN_MODEL_IDYOUR_MODEL_ID注意OPENCLAW_MODEL_BASE_URL这一行值是https://taotoken.net/api结尾不带/v1。有些工具模板自带/v1后缀直接粘进去就会出现/api/v1/v1/...这种双份路径症状是 404但看着像“服务挂了”。改完记得docker compose up -d重建容器只改.env不重建容器里读到的还是旧值。2.3 模型配置文件里的 provider 块如果你的 OpenClaw 版本把模型通道放在配置文件里而不是纯环境变量通常是一段 provider 声明。字段名各版本略有差别以本机自带的示例文件为准结构大致是# 结构示意键名以本机 OpenClaw 版本的模型配置示例为准 models: providers: - name: taotoken type: openai-compatible base_url: https://taotoken.net/api api_key: ${TAOTOKEN_API_KEY} models: - id: YOUR_MODEL_ID这里同样只写https://taotoken.net/api不要带 UTM 参数、不要带/v1。配置文件和环境变量同时存在时先搞清楚哪一层优先级更高否则你会对着“明明改了却没生效”发呆。建议只保留一处来源要么全走.env要么全走配置文件另一处留空或删除。2.4 字段对照表哪里填什么错了会怎样配置项该填的值常见错误写法典型症状Base URLhttps://taotoken.net/api结尾加/v1或加上网站参数404、路径拼接异常API KeyYOUR_API_KEY从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建填了别处复制的旧 Key401 未授权模型 ID以 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 模型广场当时列表为准凭记忆写名字、随手加日期后缀model not found注入位置.env或 provider 配置二者只留一处两处都写且值不一致改了不生效表里这几行基本覆盖了初次接入的全部翻车方式。把它当检查清单用比反复重启容器效率高。3. 一次最小任务确认沙箱里的 Agent 真的从统一通道出去3.1 发一条不碰任何真实数据的任务配置改完先在 Gateway 界面下发一条轻量任务例如“在沙箱工作目录里创建 hello.py打印 Python 版本并运行”。命令由 Agent 生成、沙箱执行你只看两件事任务是否在沙箱容器里完成以及对话窗口有没有正常返回模型输出。这条任务不读取任何业务数据也不要求沙箱访问内部网络出问题只可能是通道本身。如果任务卡住先在 Gateway 日志里找关键词再进沙箱容器看进程状态。顺序不要反先判断是调度没起来还是模型请求没发出去能省掉一半时间。3.2 进沙箱容器手工发一次请求想确认通道本身是否可达最直接的办法是在沙箱里手工打一次接口docker exec -it openclaw-sandbox-xxxxx sh curl -sS https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $OPENCLAW_MODEL_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d {model:YOUR_MODEL_ID,messages:[{role:user,content:ping}]}沙箱容器名字是临时的用docker ps现查。这里拼出来的完整路径是https://taotoken.net/api加上接口路径属于工具自己该做的事如果你在 Base URL 里也补了/v1这里就会变成双份。手工请求能返回内容说明网络、鉴权、模型名三项都没问题剩下的故障点就落在 Gateway 的配置读取上。3.3 回 TaoToken 侧核对这次调用请求通了之后回到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 的控制台看一眼刚刚的记录时间点和模型 ID 应该对得上。这一步别省沙箱里跑的任务多起来以后唯一能把“哪次异常调用是谁发出来的”说清楚的就是调用记录。想更快确认模型是否可用也可以用同一把 Key 在模型对话里发一条消息行为和 API 一致但省去了写请求的时间。4. 沙箱跑不通时对着这几类错排查4.1 401Key 根本没进沙箱最常见的一种。表现形式是沙箱里命令执行成功Agent 一调模型就报鉴权失败。原因通常是.env改了但容器没重建或者 Key 只写进了 Gateway 环境没有下发到沙箱容器的运行环境。在沙箱里执行env | grep -i key只确认变量是否存在别把值贴到任何聊天窗口或日志里可以快速定位。变量不存在就是注入链路断了跟 Key 本身是否有效无关。4.2 404 与路径拼接Base URL 多了 /v1https://taotoken.net/api/v1/v1/chat/completions这种路径不存在。处理方式是把 Base URL 改回https://taotoken.net/api保存后重建容器。还有一种 404 是模型 ID 写错报错文案有时不含“model”字样容易被当成路由问题。区分方法很简单换成模型对话里可用的模型 ID 再试一次如果通了就是名字写错。4.3 Docker Socket 权限与沙箱创建失败sandbox.enabled打开后Gateway 需要通过 Docker Socket 创建容器。如果日志里出现permission denied /var/run/docker.sock检查执行用户是否在 docker 组或者 compose 里有没有把 socket 正确挂上。改完记得重启 Gateway因为 socket 权限是进程启动时读到的。这条错和你填的 Key、Base URL 完全无关别在通道配置上绕圈。4.4 沙箱容器出网与 DNS有些环境里宿主能出网沙箱容器却不行表现是请求超时而不是报错。先确认沙箱容器的网络模式是否允许出网再确认容器内 DNS 能否解析域名。如果宿主本身就对这台机器做了严格的出网限制那要先解决网络策略问题配置再正确也发不出去。4.5 Agent 想让沙箱去动生产库时把命令拦下来这是个容易被忽略的边界问题。沙箱能执行代码不代表它应该被用来连生产库、跑诊断脚本或执行导入导出。Codex、Claude Code 这类工具在这里的正确用法是生成或解释 SQL、对照表结构把语句给你真正执行必须由你在本地客户端或目标数据库上手动做然后把报错原文贴回对话继续分析。沙箱的定位是隔离的临时执行环境不是生产运维入口这条线守住了后面很多麻烦都不会发生。5. 多 Agent 长期跑沙箱时Key 与额度怎么管5.1 一个 Agent 一把 Key出问题只停一把当你的 OpenClaw 上跑了多个 Agent或者同一个 Gateway 服务了不同项目别让它们共用一把 Key。按用途拆分比如openclaw-sandbox给自己评测用openclaw-team给团队共享环境用。这样某天某个 Agent 进入死循环疯狂调用时你停用的影响面是可预期的而不是所有任务一起趴窝。密钥在控制台的 API Keys 页面统一创建和管理。5.2 沙箱用完就删记录留在通道侧沙箱的设计意图就是短命任务结束删容器、删工作目录把现场清干净。真正需要长期保留的是调用记录因为它决定了你能不能复现“某天某次任务为什么贵”。把沙箱当临时工位、把通道侧的记录当账本这两件事分开以后扩容和排查都会顺很多。5.3 下一步把这次跑通的链路沉淀成习惯沙箱跑通之后建议按这个顺序往下走先在 TaoToken 模型对话 里用同一把 Key 验证模型可用再打开 Coding Plan 评估长期跑的用量是否合适新 Key 统一在 控制台 API Keys 创建便于日后逐把停用。如果你还想把这套通道接到本机命令行工具上环境变量对照可以看 Claude Code 接入文档字段含义和本文的 Base URL 写法是一致的。沙箱这类东西最容易出现的错觉是“容器活着就等于服务正常”。真正需要盯住的是沙箱里那个 Agent 每次思考有没有拿到模型的回话以及这些回话是不是都记在了同一本账上。