OpenClaw 的 AGENTS.md 到底管什么？从工作流定义到 TaoToken 接入的配置拆解

1. OpenClaw 里 AGENTS.md 的真实职责边界先把结论摆在前面AGENTS.md 不是工作流引擎它不会替你跑流程。它更像一份「代理能力声明 调用约束清单」告诉 OpenClaw 里的调度层——有哪些 agent、各自能干什么、输入输出长什么样、什么时候该被调用。真正决定「先调 A 再调 B」的是代码里的编排逻辑或者配置文件不是这份 Markdown。我见过不少刚接触 OpenClaw 的开发者把 AGENTS.md 当成 workflow.yaml 来写结果调度器读不到预期字段代理之间互相甩锅日志里全是「agent not found」。问题就出在定位错了AGENTS.md 是给人看、也给解析器读的元数据描述不是执行计划。那它到底管什么拆开看是四件事。第一声明 agent 的身份比如name、role、description让调度层知道有这么个角色存在。第二声明能力边界也就是这个 agent 能处理哪些任务类型、不能碰哪些。第三声明调用约束包括它依赖哪个模型、走哪个 endpoint、超时多少、重试几次。第四声明协作关系比如它会把结果交给谁、需要谁先跑完。这四件事里只有第三件和「接入」直接相关也是最多人配错的地方。因为 OpenClaw 默认会去读环境变量里的 API endpoint如果你在 AGENTS.md 里硬编码了一个地址又没和实际请求层对齐就会出现「文档写了 A请求打到 B」的错位。把 endpoint 统一收敛到 TaoToken 的 Key 通道正是为了解决这种错位——一份 Key、一个 Base URL所有 agent 共用改一处全生效。所以 AGENTS.md 的定位可以这样记它是代理的「身份证 说明书」不是「行程单」。行程单在编排层身份证在这里。搞清楚这一点后面配置才不会乱。2. 接入前的前置准备TaoToken Key 与 OpenClaw 环境对齐在动 AGENTS.md 之前得先把外部通道准备好。OpenClaw 本身不产出模型能力它是个编排框架真正干活的是背后的模型 API。你要做的是让 OpenClaw 里的每个 agent 都能通过一个统一的入口拿到模型响应这个入口就是 TaoToken。第一步拿到 Key。打开 https://taotoken.net/api-keys 登录后创建一个 API Key。建议按项目建独立的 Key方便后面排查是哪个项目在消耗额度。创建完复制出来形如sk-开头的一串字符先存到安全的地方页面刷新后就不再完整显示了。第二步确认 Base URL。TaoToken 的 API 入口是 https://taotoken.net/api 注意这里不带任何查询参数就是干净的根路径。OpenClaw 里配置 endpoint 时通常需要填到/v1这一层具体看你用的 SDK。如果你用的是 OpenAI 兼容的客户端Base URL 填https://taotoken.net/api/v1即可。第三步确认 Model ID。不同 agent 可能用不同模型比如轻量任务用快模型复杂推理用强模型。Model ID 要和你实际调用的模型名一致写错了会直接报model not found。建议先在 https://taotoken.net/models 上确认可用模型列表再往 AGENTS.md 里填。第四步环境变量对齐。OpenClaw 读取配置的顺序通常是AGENTS.md 里的显式声明 环境变量 默认值。如果你在 AGENTS.md 里写了 endpoint环境变量就会被覆盖。所以要么全部走 AGENTS.md要么全部走环境变量别混着来。混用是「配置混乱」的头号来源。这里给一个环境变量的参考写法Linux/macOS 下export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api/v1 export OPENCLAW_DEFAULT_MODEL你的默认模型IDWindows PowerShell 下$env:TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key $env:TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api/v1 $env:OPENCLAW_DEFAULT_MODEL你的默认模型ID设完记得新开一个终端窗口让变量生效。很多人配完不生效就是因为还在旧 shell 里跑命令。这一步做完外部通道就通了接下来才是 AGENTS.md 的活。3. AGENTS.md 最小可复制模板与字段含义对照现在进入正题。下面这份模板是我实测下来能跑通 OpenClaw 代理调用的最小集合字段不多但每个都有用。你可以直接复制把值换成自己的。# AGENTS.md ## agents ### researcher - name: researcher - role: 信息检索与初步整理 - description: 负责从给定主题中提取关键信息输出结构化摘要 - model: 你的模型ID - endpoint: https://taotoken.net/api/v1 - api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY - timeout: 60 - max_retries: 2 - capabilities: - web_search - summarize - handoff_to: writer ### writer - name: writer - role: 内容生成 - description: 接收 researcher 的摘要生成完整文章 - model: 你的模型ID - endpoint: https://taotoken.net/api/v1 - api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY - timeout: 120 - max_retries: 1 - capabilities: - generate - polish - depends_on: researcher字段含义对照用表格看得更清楚字段作用是否必填常见坑nameagent 唯一标识是重复会导致调度覆盖role角色描述给人看否不影响执行但影响可维护性description能力说明部分解析器会读否写太模糊调度匹配不到model该 agent 使用的模型 ID是写错报 model not foundendpointAPI 入口地址是漏了 /v1 会 404api_key_env读取 Key 的环境变量名是变量名拼错401timeout单次请求超时秒数否设太短长任务被截断max_retries失败重试次数否设太大故障时雪崩capabilities能力标签否调度层可能据此路由handoff_to结果交给谁否写错导致链路断depends_on依赖谁先完成否循环依赖会死锁几个关键点展开说。endpoint和api_key_env是接入的核心前者决定请求打到哪后者决定用哪把钥匙。把 endpoint 统一写成https://taotoken.net/api/v1所有 agent 共用同一个 Key 通道这样你换 Key 只需要改环境变量不用动 AGENTS.md。handoff_to和depends_on是协作声明注意它们只是「声明」不是「执行」。调度层读到这两个字段后会去编排逻辑里找对应的流转规则。如果你只写了 AGENTS.md 没写编排代码代理之间不会自动传递结果。这是最容易误解的地方——文档声明和实际执行是两回事。capabilities字段比较灵活有的 OpenClaw 版本会用它做路由匹配有的版本忽略。保险起见按实际能力填别乱写。填了web_search但实际没接搜索工具调度层可能把搜索任务派过来然后失败。模板里的缩进和层级要严格对齐YAML 风格的列表在 Markdown 里靠-和缩进表达。缩进错了解析器可能读成字符串而不是数组。建议用两个空格缩进别用 Tab。4. 连通性验证从单 agent 调用到完整代理链路配置写完别急着跑全链路先验证单个 agent 能不能通。这一步能帮你快速定位是 Key 问题、endpoint 问题还是模型问题。先写一个最小调用脚本用 Python 举例import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlhttps://taotoken.net/api/v1 ) resp client.chat.completions.create( model你的模型ID, messages[{role: user, content: 回复 OK 两个字母即可}] ) print(resp.choices[0].message.content)跑通这个脚本说明 Key、endpoint、模型三件套没问题。如果报 401是 Key 问题报 404是 endpoint 路径问题报 model not found是模型 ID 问题。这一步过了再进 OpenClaw。接着在 OpenClaw 里触发单 agent 调用。假设你的入口命令是openclaw run --agent researcher --input 测试主题观察日志里有没有出现请求地址和模型名。正常的话日志会打印类似POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions的记录然后返回结果。单 agent 通了再跑完整链路。触发 researcher 后看它有没有按handoff_to把结果交给 writer。如果 writer 没被触发检查编排层有没有实现 handoff 逻辑如果 writer 触发了但报错检查它的depends_on是否满足、模型是否可用。实测下来完整链路跑通后日志里会依次出现两个 agent 的请求记录且第二个请求的输入里包含第一个的输出。这就是一次成功的代理调用。如果中间断了对照下面第五节的报错清单排查。验证通过后建议把这次成功的配置和日志存一份作为基线。以后改配置出问题可以对比基线快速回滚。5. 本篇常见报错与排查清单配置过程中最容易撞上的几个报错我按出现频率排一下附上原因和修法。401 Unauthorized。原因通常是 Key 没读到或读错。检查api_key_env里写的变量名和实际export的是否一致。常见错误是 AGENTS.md 写TAOTOKEN_API_KEY环境变量却设成了TAOTOKEN_KEY。另外注意有些 OpenClaw 版本要求 Key 直接写在配置里而不是走环境变量看你的版本文档。local proxy failed / connection refused。这个报错说明请求根本没发出去卡在本地。检查 endpoint 是不是写成了localhost或某个不存在的本地端口。如果你之前配过本地代理环境变量里可能残留了HTTP_PROXY之类的设置把它清掉再试。TaoToken 的地址是公网可达的不需要本地转发。reading choices 报错 / choices 字段为空。这通常是响应格式不对或者模型返回了非预期结构。先确认 endpoint 是https://taotoken.net/api/v1走的是 OpenAI 兼容格式。如果 endpoint 写成了不带/v1的根路径返回的可能是 HTML 而不是 JSON解析时就会在choices上炸掉。OAuth / token 过期类报错。如果你用的是需要 OAuth 的客户端注意 TaoToken 的 Key 是静态 Key不走 OAuth 流程。把认证方式从 OAuth 切回 API Key 模式即可。Codex 的auth.json里如果残留了旧的 OAuth 配置也会干扰建议清空后只保留 Key 字段。agent not found。AGENTS.md 里的name和编排层引用的名字不一致。检查大小写和拼写researcher和Researcher是两个不同的标识。循环依赖死锁。A 的depends_on是 BB 的depends_on是 A调度层会一直等。检查依赖链确保是有向无环图。排查时有个通用技巧把日志级别调到 debug看实际发出的请求 URL 和 headers。很多问题看一眼真实请求就明白了比猜快得多。6. 把配置收敛到统一通道的长期做法配置跑通只是开始长期维护才是重点。我的做法是把所有 agent 的 endpoint 和 Key 都收敛到 TaoToken 这一个通道AGENTS.md 里只声明api_key_env不写死 Key 值。这样换 Key、换模型、加 agent都只动一处。具体来说环境变量集中管理AGENTS.md 里所有 agent 的endpoint统一写https://taotoken.net/api/v1api_key_env统一写TAOTOKEN_API_KEY。新增 agent 时复制模板改name、role、model即可接入部分不用动。如果你团队多人协作把环境变量写进.env文件并加入.gitignore别提交到仓库。AGENTS.md 可以提交因为它不含敏感信息。这样新人拉代码后只需要配一次.env就能跑起来。模型选择上轻量任务用快模型复杂推理用强模型在 AGENTS.md 里按 agent 分别指定。想对比不同模型效果可以去 https://taotoken.net/chat 直接试确认后再写进配置。长期跑编码类或 Agent 类任务的话Coding Plan 会比按量更划算适合高频调用的场景。接入文档在 https://taotoken.net/doc 里面有各语言的完整示例配的时候对着看能少踩坑。最后提醒一句AGENTS.md 是声明不是执行。把它当说明书用别当行程单用配置就不会乱。