1. 单 Agent 长任务为什么总在第三步开始崩如果你正在用 Hermes 搭多 Agent 协作架构或者刚从一个万能 Agent 往多角色分工迁移大概率会遇到同一个现象单 Agent 跑短任务没问题一旦任务超过五步它就开始“记混”。不是完全不会做而是中途把用户目标、工具日志、失败尝试、半成品结论、自我解释全塞进同一条会话后续步骤看到这些内容分不清哪些是事实、哪些只是临时推理。我试过让一个 Agent 连续处理“查资料 → 写方案 → 生成配置 → 自检 → 输出报告”前两步还行到第三步它开始引用第二步里被否掉的中间结论第四步又把第一步的原始需求改写了。这不是模型不够强而是单 Agent 的上下文结构本身没有“公共状态”和“私有过程”的区分。多 Agent 协作要解决的核心问题不是把几个模型连在一起而是把工程责任拆清楚谁保留全局状态谁看到哪些背景谁判断结果能不能进入下一步。Hermes 的 Subagent Delegation 文档写得很直接——子 Agent 从全新 conversation 开始只知道父 Agent 放进 goal 和 context 的内容Kanban 文档则把多 Agent 协作放到持久任务板里任务、依赖、评论和结果都成为外部状态。这篇要交付的是一套可跟做的 Hermes 多 Agent 协作架构主 Agent 动态生成任务板、子 Agent 只拿私有任务包、通过 ACP 连接本地 Codex worker、用 TriggerFlow 承载调度循环、最后回收结果综合输出。同时把统一模型调用的 Key 接入方式讲清楚避免每个子 Agent 各自配一套凭证。适合谁看已经在用 Hermes 或类似框架做 Agent 编排、需要多角色分工和任务依赖管理、希望从单 Agent 平滑过渡到多 Agent 协作的开发者。下面从统一 Key 接入开始一步步把配置和代码补齐。2. TaoToken 统一 Key 接入多 Agent 共享一套模型凭证多 Agent 架构里最容易被忽略的工程细节是凭证管理。单 Agent 时你只需要一个 API Key拆成主 Agent 多个子 Agent 后如果每个执行单元各自配 Key会出现三个问题额度分散不好统计、模型版本不一致导致行为漂移、轮换 Key 时要改多处配置。TaoToken 在这里的作用是提供统一的模型调用入口让主 Agent 和所有子 Agent 共享同一套 Base URL 和 Key模型 ID 也集中管理。官网入口是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 地址是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址不带 UTM 参数。2.1 获取 Key 与确认模型 ID登录后进入控制台在 API Keys 页面创建密钥。建议给多 Agent 项目单独建一个 Key命名带上项目名方便后续按项目统计用量。创建后立即复制保存页面不会再次完整显示。模型 ID 在模型列表里查看常见的有 claude-sonnet-4-5、claude-opus-4-1、gpt-4o 等。多 Agent 场景建议主 Agent 用能力更强的模型做任务拆解和结果综合子 Agent 用性价比更高的模型执行具体任务这样成本和效果比较平衡。2.2 环境变量统一注入不要让每个子 Agent 各自读配置文件。用环境变量统一注入主进程启动时设置一次所有子进程继承export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的密钥 export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_MODEL_MAINclaude-sonnet-4-5 export TAOTOKEN_MODEL_WORKERclaude-sonnet-4-5如果你用 .env 文件管理注意 ACP 启动子进程时要显式传递环境变量否则子 Agent 进程读不到。前面 excerpt 里的 ACP 示例代码就做了这件事INTRO_ACP_ENV os.environ.copy() INTRO_ACP_ENV[TAOTOKEN_API_KEY] os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, ) INTRO_ACP_ENV[TAOTOKEN_BASE_URL] os.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, )2.3 主 Agent 的模型请求入口配置主 Agent 用 Agently 负责模型请求配置时把 Base URL 和 Key 指向 TaoTokenimport os from agently import Agently Agently.set_settings( OpenAICompatible, { base_url: os.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, https://taotoken.net/api), api_key: os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, ), model: os.getenv(TAOTOKEN_MODEL_MAIN, claude-sonnet-4-5), }, ) agent Agently.create_agent()这段配置的关键点是 base_url 末尾不要带斜杠Agently 会自动拼接 /v1/chat/completions。如果你用的是其他框架只要支持 OpenAI 兼容协议把 base_url 指向 https://taotoken.net/api 即可。2.4 子 Agent 的凭证继承子 Agent 通过 ACP 启动本地 Codex 时Codex 自己处理认证和模型请求。但如果你用的是自定义子 Agent 进程需要在启动参数里传入同一套环境变量。推荐做法是在 AgentSpec 里显式声明环境变量传递INTRO_CODEX_SPEC { name: codex, command: os.getenv(ACP_NPX_COMMAND, npx), args: (-y, agentclientprotocol/codex-acp1.1.0), env: { TAOTOKEN_API_KEY: os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, ), TAOTOKEN_BASE_URL: os.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, ), }, }这样主 Agent 和子 Agent 共享同一套凭证轮换 Key 时只需要改一处环境变量所有执行单元下次启动自动生效。统一 Key 的另一个好处是调用日志集中排查“哪个子 Agent 消耗了多少 token”时不用跨多个账号查。3. 可复制配置Agent 角色、任务板与 ACP 连接这一节给出可以直接复制到项目里的配置片段。路径和字段名与 Hermes 官方示例保持一致你按自己的项目结构调整目录即可。3.1 目录结构project/ ├── config/ │ ├── agents.toml # Agent 角色定义 │ └── settings.json # 模型与连接配置 ├── src/ │ ├── main_agent.py # 主 Agent 骨架 │ ├── task_board.py # 任务板数据结构 │ └── acp_client.py # ACP 连接客户端 └── .env # 环境变量3.2 agents.tomlAgent 角色定义[main_agent] name orchestrator model claude-sonnet-4-5 role 任务拆解、调度决策、结果综合 max_tasks 8 [workers.codex_research] name codex_research command npx args [-y, agentclientprotocol/codex-acp1.1.0] role 资料检索与信息整理 allowed_tools [read_file, web_search] [workers.codex_builder] name codex_builder command npx args [-y, agentclientprotocol/codex-acp1.1.0] role 配置生成与代码实现 allowed_tools [read_file, write_file, run_command] [guardrails] task_count_min 2 task_count_max 8 require_dag true require_dependency_edge true这份配置里主 Agent 不直接执行子任务只负责拆解和调度。两个 worker 都是 Codex ACP 连接器但承担不同角色allowed_tools 控制权限边界。guardrails 是结构护栏校验任务数量、依赖存在性和 DAG 无环。3.3 settings.json模型与连接配置{ model_provider: { base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, default_model: claude-sonnet-4-5 }, acp: { protocol_version: 1.0, session_timeout_seconds: 300, stream_updates: true }, triggerflow: { state_key: board, event_stream: true } }注意 base_url 指向 TaoToken 的 API 地址api_key_env 指定从哪个环境变量读取密钥避免把 Key 硬编码进配置文件。3.4 任务板数据结构from dataclasses import dataclass, field from typing import Literal dataclass class TaskCard: task_id: str goal: str worker: str depends_on: list[str] field(default_factorylist) status: Literal[pending, running, done, failed] pending result_summary: str session_id: str dataclass class WorkerTaskInput: task_id: str goal: str context: str upstream_results: list[str] field(default_factorylist) dataclass class WorkerResult: task_id: str status: str summary: str session_id: strTaskCard 留在公共任务板上WorkerTaskInput 发给单个子 AgentWorkerResult 是回收到主 Agent 的公开结果。三类数据契约划清了协作边界公共状态、私有输入、回收结果。3.5 ACP 连接配置import os from pathlib import Path ACP_ENV os.environ.copy() CODEX_BIN_DIR Path(/Applications/Codex.app/Contents/Resources) if CODEX_BIN_DIR.is_dir(): ACP_ENV[PATH] f{CODEX_BIN_DIR}:{ACP_ENV.get(PATH, )} CODEX_SPEC { name: codex, command: os.getenv(ACP_NPX_COMMAND, npx), args: (-y, agentclientprotocol/codex-acp1.1.0), }这段配置解决了一个实际坑Notebook kernel 的 PATH 不一定包含 Codex.app 内置命令把资源目录补进子进程环境后npx 启动 adapter 时才能找到本地 Codex。4. 验证请求跑通主从调度 Loop配置就绪后用最小案例验证整条链路。先跑 ACP 连接 smoke再跑完整任务板调度。4.1 ACP 连接 smoke 测试import json from acp import PROTOCOL_VERSION, Client, spawn_agent_process, text_block from acp.schema import ClientCapabilities, Implementation class SmokeClient: def __init__(self): self.text_chunks [] self.update_kinds [] async def session_update(self, session_id, update, **kwargs): kind str(getattr(update, session_update, )) self.update_kinds.append(kind) content getattr(update, content, None) text getattr(content, text, None) if kind agent_message_chunk and isinstance(text, str): self.text_chunks.append(text) property def text(self): return .join(self.text_chunks).strip() async def smoke_test(): client SmokeClient() async with spawn_agent_process( client, CODEX_SPEC[command], *CODEX_SPEC[args], envACP_ENV ) as (connection, _process): init await connection.initialize( protocol_versionPROTOCOL_VERSION, client_capabilitiesClientCapabilities(), client_infoImplementation(namesmoke, titleSmoke Test, version0.1.0), ) session await connection.new_session(cwd., mcp_servers[]) response await connection.prompt( prompt[text_block(只回复 ACP_CODEX_OK。不要读取文件不要运行命令。)], session_idsession.session_id, ) return { agent_info: init.agent_info.name if init.agent_info else (未提供), session_id: session.session_id, stop_reason: str(response.stop_reason), text: client.text, } result await smoke_test() print(json.dumps(result, ensure_asciiFalse, indent2))预期输出{ agent_info: codex, session_id: sess_xxxxxxxx, stop_reason: end_turn, text: ACP_CODEX_OK }如果 text 字段返回了 ACP_CODEX_OK说明 ACP 连接、会话创建、prompt 发送、流式回收四个环节都通了。这一步把“连接问题”和“业务调度问题”分开后面排查时能快速定位。4.2 任务板生成验证async def generate_board(goal: str) - list[TaskCard]: prompt f你是主 Agent。根据以下业务目标生成任务板。 业务目标{goal} 可用 workercodex_research, codex_builder 输出 JSON 数组每项包含 task_id, goal, worker, depends_on。 只输出 JSON不要解释。 response await agent.async_get_result(prompt) cards_data json.loads(response) return [TaskCard(**card) for card in cards_data] board await generate_board(组织杭州三日游团建需要预算、交通、活动、天气四方面信息) for card in board: print(f{card.task_id} | {card.worker} | depends_on{card.depends_on} | {card.goal})预期输出类似task_1 | codex_research | depends_on[] | 查询杭州三日游预算范围 task_2 | codex_research | depends_on[] | 查询杭州交通方案 task_3 | codex_builder | depends_on[task_1, task_2] | 生成预算与交通对比表 task_4 | codex_research | depends_on[] | 查询杭州三日天气 task_5 | codex_builder | depends_on[task_3, task_4] | 综合生成团建方案任务板生成后过一层结构护栏检查 task_id 格式、worker 是否在白名单、依赖是否存在、DAG 是否无环、是否至少有一条协作依赖边。护栏只处理结构问题不把业务拆解替换成预设答案。4.3 完整调度 Loop 验证async def dispatch_loop(board: list[TaskCard]): while True: ready [c for c in board if c.status pending and all(dep in [d.task_id for d in board if d.status done] for dep in c.depends_on)] if not ready: break card ready[0] card.status running task_input WorkerTaskInput( task_idcard.task_id, goalcard.goal, contextf当前任务{card.goal}, upstream_results[d.result_summary for d in board if d.task_id in card.depends_on], ) result await call_acp_worker(card.worker, task_input) card.status done if result.status ok else failed card.result_summary result.summary card.session_id result.session_id return board运行后观察 runtime stream 输出的事件序列board_created → task_started → worker_delta → task_done → dispatch_done → final_report_ready。每个事件都对应任务板上的一次状态变化可复盘、可追踪。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth多 Agent 联调时最容易卡在连接层。下面按真实报错对照排查。5.1 401 Unauthorized报错原文Error: 401 Unauthorized - invalid api key原因通常是 Key 没传进子进程或者 Base URL 写错。检查三处环境变量是否在启动 ACP 前设置、AgentSpec 的 env 字段是否显式传递、base_url 是否指向 https://taotoken.net/api 而不是带 /v1 的完整路径。# 排查打印子进程实际读到的环境变量 print(KEY:, os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, NOT SET)[:8] ...) print(URL:, os.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, NOT SET))如果主 Agent 能调通但子 Agent 报 401基本是 ACP 启动时没传 env。在 spawn_agent_process 里加上 envACP_ENV 即可。5.2 local proxy failed报错原文Error: local proxy failed to connect to upstream这个报错通常出现在 ACP adapter 启动阶段原因是 npx 找不到 Codex 可执行文件。检查 PATH 是否包含 Codex.app 资源目录CODEX_BIN_DIR Path(/Applications/Codex.app/Contents/Resources) if CODEX_BIN_DIR.is_dir(): ACP_ENV[PATH] f{CODEX_BIN_DIR}:{ACP_ENV.get(PATH, )}如果你不在 macOS 上找到 Codex CLI 的实际安装路径把所在目录加进 PATH。另一个常见原因是 npx 本身不在 PATH 里用 shutil.which 提前检查import shutil if shutil.which(npx, pathACP_ENV.get(PATH)) is None: raise RuntimeError(找不到 npx请从已配置 Node 的 shell 启动)5.3 reading choices 报错报错原文Error: reading choices - response format unexpected这个报错说明模型返回的 JSON 结构不符合预期通常是 Base URL 指向了错误的端点。OpenAI 兼容接口的响应里应该有 choices 数组如果返回的是其他结构检查 base_url 是否误写成了 https://taotoken.net/api/v1 导致路径重复。正确配置base_url https://taotoken.net/api # 框架自动拼 /v1/chat/completions错误配置base_url https://taotoken.net/api/v1 # 会变成 /v1/v1/chat/completions5.4 OAuth 相关报错报错原文Error: OAuth token expired or invalid如果你用的是 Claude Code 或 Codex 的 OAuth 登录方式token 过期后会报这个错。多 Agent 场景下每个子 Agent 进程独立持有 OAuth token轮换时需要逐个刷新。建议改用 API Key 方式统一从环境变量读取避免 OAuth token 分散管理。如果必须用 OAuth在 AgentSpec 里加上 token 刷新逻辑或者在主 Agent 启动前统一刷新一次把新 token 写进环境变量再传给子进程。5.5 任务板依赖死锁报错表现dispatch_loop 一直循环但 ready 列表为空任务卡在 pending 状态。原因通常是依赖关系形成了环或者依赖的 task_id 拼写不一致。用护栏校验提前拦截def validate_dag(board: list[TaskCard]) - bool: ids {c.task_id for c in board} for card in board: for dep in card.depends_on: if dep not in ids: raise ValueError(f依赖不存在: {card.task_id} - {dep}) # 拓扑排序检测环 visited, stack set(), set() def dfs(tid): if tid in stack: raise ValueError(f检测到依赖环: {tid}) if tid in visited: return stack.add(tid) card next(c for c in board if c.task_id tid) for dep in card.depends_on: dfs(dep) stack.remove(tid) visited.add(tid) for card in board: dfs(card.task_id) return True6. 从单 Agent 到多 Agent 的迁移路径如果你现在有一个跑得还行的单 Agent不建议直接推倒重来。按下面的顺序逐步迁移每一步都能独立验证。第一步先把模型调用统一到 TaoToken。把散落在各处的 API Key 和 Base URL 收敛到环境变量主 Agent 和所有工具调用共享一套凭证。这一步不改架构只改配置风险最低。第二步把单 Agent 的会话状态外化成任务板。原来靠对话历史记进度现在改成 TaskCard 列表。先不引入子 Agent主 Agent 自己读写任务板验证状态管理逻辑是否正确。第三步引入第一个子 Agent。选一个边界清晰、输入输出明确的子任务比如“查资料”或“生成配置”用 ACP 连接本地 Codex 执行。主 Agent 负责裁剪私有任务包和回收结果验证上下文隔离是否生效。第四步扩展到多子 Agent 和依赖编排。当第一个子 Agent 跑通后按同样模式增加第二个、第三个用 depends_on 表达任务依赖用 TriggerFlow 承载调度循环。第五步加上结果综合层。所有子 Agent 完成后主 Agent 读任务板综合输出而不是把某个子 Agent 的回答直接当最终答案。这一步保证最终交付的质量和一致性。迁移过程中最容易踩的坑是过早引入复杂编排。先用最小任务板跑通主从调度再逐步增加依赖关系和并行任务。ACP 只负责连接不负责编排TriggerFlow 只承载状态不替模型做语义规划。把这两条边界守住代码结构就不会乱。最后给一个实用技巧在 dispatch_loop 里加一个事件日志把每次任务状态变化写进 JSON 文件。联调时对照日志排查比在控制台翻输出快得多。日志格式建议包含 timestamp、task_id、from_status、to_status、worker、session_id 六个字段出问题时能快速定位是哪个环节卡住。
告别单兵作战！Hermes 多 Agent 协作架构设计全解析：从 TaoToken 统一 Key 到可复制配置
1. 单 Agent 长任务为什么总在第三步开始崩如果你正在用 Hermes 搭多 Agent 协作架构或者刚从一个万能 Agent 往多角色分工迁移大概率会遇到同一个现象单 Agent 跑短任务没问题一旦任务超过五步它就开始“记混”。不是完全不会做而是中途把用户目标、工具日志、失败尝试、半成品结论、自我解释全塞进同一条会话后续步骤看到这些内容分不清哪些是事实、哪些只是临时推理。我试过让一个 Agent 连续处理“查资料 → 写方案 → 生成配置 → 自检 → 输出报告”前两步还行到第三步它开始引用第二步里被否掉的中间结论第四步又把第一步的原始需求改写了。这不是模型不够强而是单 Agent 的上下文结构本身没有“公共状态”和“私有过程”的区分。多 Agent 协作要解决的核心问题不是把几个模型连在一起而是把工程责任拆清楚谁保留全局状态谁看到哪些背景谁判断结果能不能进入下一步。Hermes 的 Subagent Delegation 文档写得很直接——子 Agent 从全新 conversation 开始只知道父 Agent 放进 goal 和 context 的内容Kanban 文档则把多 Agent 协作放到持久任务板里任务、依赖、评论和结果都成为外部状态。这篇要交付的是一套可跟做的 Hermes 多 Agent 协作架构主 Agent 动态生成任务板、子 Agent 只拿私有任务包、通过 ACP 连接本地 Codex worker、用 TriggerFlow 承载调度循环、最后回收结果综合输出。同时把统一模型调用的 Key 接入方式讲清楚避免每个子 Agent 各自配一套凭证。适合谁看已经在用 Hermes 或类似框架做 Agent 编排、需要多角色分工和任务依赖管理、希望从单 Agent 平滑过渡到多 Agent 协作的开发者。下面从统一 Key 接入开始一步步把配置和代码补齐。2. TaoToken 统一 Key 接入多 Agent 共享一套模型凭证多 Agent 架构里最容易被忽略的工程细节是凭证管理。单 Agent 时你只需要一个 API Key拆成主 Agent 多个子 Agent 后如果每个执行单元各自配 Key会出现三个问题额度分散不好统计、模型版本不一致导致行为漂移、轮换 Key 时要改多处配置。TaoToken 在这里的作用是提供统一的模型调用入口让主 Agent 和所有子 Agent 共享同一套 Base URL 和 Key模型 ID 也集中管理。官网入口是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 地址是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址不带 UTM 参数。2.1 获取 Key 与确认模型 ID登录后进入控制台在 API Keys 页面创建密钥。建议给多 Agent 项目单独建一个 Key命名带上项目名方便后续按项目统计用量。创建后立即复制保存页面不会再次完整显示。模型 ID 在模型列表里查看常见的有 claude-sonnet-4-5、claude-opus-4-1、gpt-4o 等。多 Agent 场景建议主 Agent 用能力更强的模型做任务拆解和结果综合子 Agent 用性价比更高的模型执行具体任务这样成本和效果比较平衡。2.2 环境变量统一注入不要让每个子 Agent 各自读配置文件。用环境变量统一注入主进程启动时设置一次所有子进程继承export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的密钥 export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_MODEL_MAINclaude-sonnet-4-5 export TAOTOKEN_MODEL_WORKERclaude-sonnet-4-5如果你用 .env 文件管理注意 ACP 启动子进程时要显式传递环境变量否则子 Agent 进程读不到。前面 excerpt 里的 ACP 示例代码就做了这件事INTRO_ACP_ENV os.environ.copy() INTRO_ACP_ENV[TAOTOKEN_API_KEY] os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, ) INTRO_ACP_ENV[TAOTOKEN_BASE_URL] os.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, )2.3 主 Agent 的模型请求入口配置主 Agent 用 Agently 负责模型请求配置时把 Base URL 和 Key 指向 TaoTokenimport os from agently import Agently Agently.set_settings( OpenAICompatible, { base_url: os.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, https://taotoken.net/api), api_key: os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, ), model: os.getenv(TAOTOKEN_MODEL_MAIN, claude-sonnet-4-5), }, ) agent Agently.create_agent()这段配置的关键点是 base_url 末尾不要带斜杠Agently 会自动拼接 /v1/chat/completions。如果你用的是其他框架只要支持 OpenAI 兼容协议把 base_url 指向 https://taotoken.net/api 即可。2.4 子 Agent 的凭证继承子 Agent 通过 ACP 启动本地 Codex 时Codex 自己处理认证和模型请求。但如果你用的是自定义子 Agent 进程需要在启动参数里传入同一套环境变量。推荐做法是在 AgentSpec 里显式声明环境变量传递INTRO_CODEX_SPEC { name: codex, command: os.getenv(ACP_NPX_COMMAND, npx), args: (-y, agentclientprotocol/codex-acp1.1.0), env: { TAOTOKEN_API_KEY: os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, ), TAOTOKEN_BASE_URL: os.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, ), }, }这样主 Agent 和子 Agent 共享同一套凭证轮换 Key 时只需要改一处环境变量所有执行单元下次启动自动生效。统一 Key 的另一个好处是调用日志集中排查“哪个子 Agent 消耗了多少 token”时不用跨多个账号查。3. 可复制配置Agent 角色、任务板与 ACP 连接这一节给出可以直接复制到项目里的配置片段。路径和字段名与 Hermes 官方示例保持一致你按自己的项目结构调整目录即可。3.1 目录结构project/ ├── config/ │ ├── agents.toml # Agent 角色定义 │ └── settings.json # 模型与连接配置 ├── src/ │ ├── main_agent.py # 主 Agent 骨架 │ ├── task_board.py # 任务板数据结构 │ └── acp_client.py # ACP 连接客户端 └── .env # 环境变量3.2 agents.tomlAgent 角色定义[main_agent] name orchestrator model claude-sonnet-4-5 role 任务拆解、调度决策、结果综合 max_tasks 8 [workers.codex_research] name codex_research command npx args [-y, agentclientprotocol/codex-acp1.1.0] role 资料检索与信息整理 allowed_tools [read_file, web_search] [workers.codex_builder] name codex_builder command npx args [-y, agentclientprotocol/codex-acp1.1.0] role 配置生成与代码实现 allowed_tools [read_file, write_file, run_command] [guardrails] task_count_min 2 task_count_max 8 require_dag true require_dependency_edge true这份配置里主 Agent 不直接执行子任务只负责拆解和调度。两个 worker 都是 Codex ACP 连接器但承担不同角色allowed_tools 控制权限边界。guardrails 是结构护栏校验任务数量、依赖存在性和 DAG 无环。3.3 settings.json模型与连接配置{ model_provider: { base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, default_model: claude-sonnet-4-5 }, acp: { protocol_version: 1.0, session_timeout_seconds: 300, stream_updates: true }, triggerflow: { state_key: board, event_stream: true } }注意 base_url 指向 TaoToken 的 API 地址api_key_env 指定从哪个环境变量读取密钥避免把 Key 硬编码进配置文件。3.4 任务板数据结构from dataclasses import dataclass, field from typing import Literal dataclass class TaskCard: task_id: str goal: str worker: str depends_on: list[str] field(default_factorylist) status: Literal[pending, running, done, failed] pending result_summary: str session_id: str dataclass class WorkerTaskInput: task_id: str goal: str context: str upstream_results: list[str] field(default_factorylist) dataclass class WorkerResult: task_id: str status: str summary: str session_id: strTaskCard 留在公共任务板上WorkerTaskInput 发给单个子 AgentWorkerResult 是回收到主 Agent 的公开结果。三类数据契约划清了协作边界公共状态、私有输入、回收结果。3.5 ACP 连接配置import os from pathlib import Path ACP_ENV os.environ.copy() CODEX_BIN_DIR Path(/Applications/Codex.app/Contents/Resources) if CODEX_BIN_DIR.is_dir(): ACP_ENV[PATH] f{CODEX_BIN_DIR}:{ACP_ENV.get(PATH, )} CODEX_SPEC { name: codex, command: os.getenv(ACP_NPX_COMMAND, npx), args: (-y, agentclientprotocol/codex-acp1.1.0), }这段配置解决了一个实际坑Notebook kernel 的 PATH 不一定包含 Codex.app 内置命令把资源目录补进子进程环境后npx 启动 adapter 时才能找到本地 Codex。4. 验证请求跑通主从调度 Loop配置就绪后用最小案例验证整条链路。先跑 ACP 连接 smoke再跑完整任务板调度。4.1 ACP 连接 smoke 测试import json from acp import PROTOCOL_VERSION, Client, spawn_agent_process, text_block from acp.schema import ClientCapabilities, Implementation class SmokeClient: def __init__(self): self.text_chunks [] self.update_kinds [] async def session_update(self, session_id, update, **kwargs): kind str(getattr(update, session_update, )) self.update_kinds.append(kind) content getattr(update, content, None) text getattr(content, text, None) if kind agent_message_chunk and isinstance(text, str): self.text_chunks.append(text) property def text(self): return .join(self.text_chunks).strip() async def smoke_test(): client SmokeClient() async with spawn_agent_process( client, CODEX_SPEC[command], *CODEX_SPEC[args], envACP_ENV ) as (connection, _process): init await connection.initialize( protocol_versionPROTOCOL_VERSION, client_capabilitiesClientCapabilities(), client_infoImplementation(namesmoke, titleSmoke Test, version0.1.0), ) session await connection.new_session(cwd., mcp_servers[]) response await connection.prompt( prompt[text_block(只回复 ACP_CODEX_OK。不要读取文件不要运行命令。)], session_idsession.session_id, ) return { agent_info: init.agent_info.name if init.agent_info else (未提供), session_id: session.session_id, stop_reason: str(response.stop_reason), text: client.text, } result await smoke_test() print(json.dumps(result, ensure_asciiFalse, indent2))预期输出{ agent_info: codex, session_id: sess_xxxxxxxx, stop_reason: end_turn, text: ACP_CODEX_OK }如果 text 字段返回了 ACP_CODEX_OK说明 ACP 连接、会话创建、prompt 发送、流式回收四个环节都通了。这一步把“连接问题”和“业务调度问题”分开后面排查时能快速定位。4.2 任务板生成验证async def generate_board(goal: str) - list[TaskCard]: prompt f你是主 Agent。根据以下业务目标生成任务板。 业务目标{goal} 可用 workercodex_research, codex_builder 输出 JSON 数组每项包含 task_id, goal, worker, depends_on。 只输出 JSON不要解释。 response await agent.async_get_result(prompt) cards_data json.loads(response) return [TaskCard(**card) for card in cards_data] board await generate_board(组织杭州三日游团建需要预算、交通、活动、天气四方面信息) for card in board: print(f{card.task_id} | {card.worker} | depends_on{card.depends_on} | {card.goal})预期输出类似task_1 | codex_research | depends_on[] | 查询杭州三日游预算范围 task_2 | codex_research | depends_on[] | 查询杭州交通方案 task_3 | codex_builder | depends_on[task_1, task_2] | 生成预算与交通对比表 task_4 | codex_research | depends_on[] | 查询杭州三日天气 task_5 | codex_builder | depends_on[task_3, task_4] | 综合生成团建方案任务板生成后过一层结构护栏检查 task_id 格式、worker 是否在白名单、依赖是否存在、DAG 是否无环、是否至少有一条协作依赖边。护栏只处理结构问题不把业务拆解替换成预设答案。4.3 完整调度 Loop 验证async def dispatch_loop(board: list[TaskCard]): while True: ready [c for c in board if c.status pending and all(dep in [d.task_id for d in board if d.status done] for dep in c.depends_on)] if not ready: break card ready[0] card.status running task_input WorkerTaskInput( task_idcard.task_id, goalcard.goal, contextf当前任务{card.goal}, upstream_results[d.result_summary for d in board if d.task_id in card.depends_on], ) result await call_acp_worker(card.worker, task_input) card.status done if result.status ok else failed card.result_summary result.summary card.session_id result.session_id return board运行后观察 runtime stream 输出的事件序列board_created → task_started → worker_delta → task_done → dispatch_done → final_report_ready。每个事件都对应任务板上的一次状态变化可复盘、可追踪。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth多 Agent 联调时最容易卡在连接层。下面按真实报错对照排查。5.1 401 Unauthorized报错原文Error: 401 Unauthorized - invalid api key原因通常是 Key 没传进子进程或者 Base URL 写错。检查三处环境变量是否在启动 ACP 前设置、AgentSpec 的 env 字段是否显式传递、base_url 是否指向 https://taotoken.net/api 而不是带 /v1 的完整路径。# 排查打印子进程实际读到的环境变量 print(KEY:, os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, NOT SET)[:8] ...) print(URL:, os.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, NOT SET))如果主 Agent 能调通但子 Agent 报 401基本是 ACP 启动时没传 env。在 spawn_agent_process 里加上 envACP_ENV 即可。5.2 local proxy failed报错原文Error: local proxy failed to connect to upstream这个报错通常出现在 ACP adapter 启动阶段原因是 npx 找不到 Codex 可执行文件。检查 PATH 是否包含 Codex.app 资源目录CODEX_BIN_DIR Path(/Applications/Codex.app/Contents/Resources) if CODEX_BIN_DIR.is_dir(): ACP_ENV[PATH] f{CODEX_BIN_DIR}:{ACP_ENV.get(PATH, )}如果你不在 macOS 上找到 Codex CLI 的实际安装路径把所在目录加进 PATH。另一个常见原因是 npx 本身不在 PATH 里用 shutil.which 提前检查import shutil if shutil.which(npx, pathACP_ENV.get(PATH)) is None: raise RuntimeError(找不到 npx请从已配置 Node 的 shell 启动)5.3 reading choices 报错报错原文Error: reading choices - response format unexpected这个报错说明模型返回的 JSON 结构不符合预期通常是 Base URL 指向了错误的端点。OpenAI 兼容接口的响应里应该有 choices 数组如果返回的是其他结构检查 base_url 是否误写成了 https://taotoken.net/api/v1 导致路径重复。正确配置base_url https://taotoken.net/api # 框架自动拼 /v1/chat/completions错误配置base_url https://taotoken.net/api/v1 # 会变成 /v1/v1/chat/completions5.4 OAuth 相关报错报错原文Error: OAuth token expired or invalid如果你用的是 Claude Code 或 Codex 的 OAuth 登录方式token 过期后会报这个错。多 Agent 场景下每个子 Agent 进程独立持有 OAuth token轮换时需要逐个刷新。建议改用 API Key 方式统一从环境变量读取避免 OAuth token 分散管理。如果必须用 OAuth在 AgentSpec 里加上 token 刷新逻辑或者在主 Agent 启动前统一刷新一次把新 token 写进环境变量再传给子进程。5.5 任务板依赖死锁报错表现dispatch_loop 一直循环但 ready 列表为空任务卡在 pending 状态。原因通常是依赖关系形成了环或者依赖的 task_id 拼写不一致。用护栏校验提前拦截def validate_dag(board: list[TaskCard]) - bool: ids {c.task_id for c in board} for card in board: for dep in card.depends_on: if dep not in ids: raise ValueError(f依赖不存在: {card.task_id} - {dep}) # 拓扑排序检测环 visited, stack set(), set() def dfs(tid): if tid in stack: raise ValueError(f检测到依赖环: {tid}) if tid in visited: return stack.add(tid) card next(c for c in board if c.task_id tid) for dep in card.depends_on: dfs(dep) stack.remove(tid) visited.add(tid) for card in board: dfs(card.task_id) return True6. 从单 Agent 到多 Agent 的迁移路径如果你现在有一个跑得还行的单 Agent不建议直接推倒重来。按下面的顺序逐步迁移每一步都能独立验证。第一步先把模型调用统一到 TaoToken。把散落在各处的 API Key 和 Base URL 收敛到环境变量主 Agent 和所有工具调用共享一套凭证。这一步不改架构只改配置风险最低。第二步把单 Agent 的会话状态外化成任务板。原来靠对话历史记进度现在改成 TaskCard 列表。先不引入子 Agent主 Agent 自己读写任务板验证状态管理逻辑是否正确。第三步引入第一个子 Agent。选一个边界清晰、输入输出明确的子任务比如“查资料”或“生成配置”用 ACP 连接本地 Codex 执行。主 Agent 负责裁剪私有任务包和回收结果验证上下文隔离是否生效。第四步扩展到多子 Agent 和依赖编排。当第一个子 Agent 跑通后按同样模式增加第二个、第三个用 depends_on 表达任务依赖用 TriggerFlow 承载调度循环。第五步加上结果综合层。所有子 Agent 完成后主 Agent 读任务板综合输出而不是把某个子 Agent 的回答直接当最终答案。这一步保证最终交付的质量和一致性。迁移过程中最容易踩的坑是过早引入复杂编排。先用最小任务板跑通主从调度再逐步增加依赖关系和并行任务。ACP 只负责连接不负责编排TriggerFlow 只承载状态不替模型做语义规划。把这两条边界守住代码结构就不会乱。最后给一个实用技巧在 dispatch_loop 里加一个事件日志把每次任务状态变化写进 JSON 文件。联调时对照日志排查比在控制台翻输出快得多。日志格式建议包含 timestamp、task_id、from_status、to_status、worker、session_id 六个字段出问题时能快速定位是哪个环节卡住。
