OpenClaw 跑 Sub-agent 编排：Key 走 TaoToken-平芜编程栈

OpenClaw 跑 Sub-agent 编排时，我先把 Key 统一走 TaoToken：打开 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content= 创建 API Key，再把它填进 openclaw.json 的 Base URL https://taotoken.net/api。主 Agent 用 sessions_spawn() 拆任务后，每个子 Agent 都是独立会话，每一轮都要独立调模型。如果还按服务商一把一把配 Key，几个子 Agent 并行起来，限流和 401 会轮流来。这篇就按 OpenClaw 5.5.1 的 Sub-agent 编排流程，把主 Agent、子 Agent、fallback 链全部收敛到一把 Key 上。

1. sessions_spawn() 之前，先把子 Agent 的模型通道收敛成一把 Key

1.1 子 Agent 每次都在独立调模型，Key 分散是硬伤

OpenClaw 的 Sub-agent 编排，核心动作就是sessions_spawn()。原文 5.5.4 的研究型工作流是个很好的例子：你让主 Agent 写一份对比报告，它会自动把「查技术资料」「查配置差异」拆成两个子任务，分别 spawn 子 Agent A 和子 Agent B，然后用sessions_yield()等它们跑完再汇总。

问题就出在每个子 Agent 都是独立会话。独立会话意味着它有独立的上下文窗口，也意味着它每一次回复都要单独发起模型请求。一个对比报告任务，主 Agent 自己可能要调三五次模型，两个子 Agent 各自又要调三五次。如果这时刚好有八个子 Agent 并行——原文 5.5.4 明确说过最大并发数是 8——同一秒内会有多个请求打在同一个模型服务上。

老办法是在 openclaw.json 的 models.providers 里给 deepseek、dashscope、qwen 各配一把 Key。按服务商分开配，单个 Agent 用起来没问题，但 Sub-agent 并行时会同时撞上两类错：第一类是同一个 provider 的多个请求同时触发限流，返回 429；第二类是子 Agent 想走 fallback 到另一家模型，结果那家的 Key 没配或者配错了，直接 401。更麻烦的是消耗看不清楚，一次编排下来到底烧了多少 token，得去好几个后台分别查。

这时候把模型调用统一走 TaoToken，其实就是把「多把 Key 分散管理」变成「一把 Key 管所有模型请求」。主 Agent、子 Agent 都从同一个 Base URL 出去，模型 ID 统一挂 taotoken/ 前缀，fallback 链上的备选模型也全在这把 Key 下面。编排逻辑一行都不用改，配置却简单得多。

1.2 和原文配置的对应关系

原文把模型 Key 直接写在 openclaw.json 的 models.providers 下，默认模型写在 agents.defaults.model 下。改成统一 Key 后，对应关系是这样的：

原来逐个 provider 做的事	现在统一由 TaoToken 完成
去各服务商后台申请 Key	打开 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content= 创建一把 Key
在 models.providers 里为每家写一段配置	只写一个 taotoken provider，Base URL 填 https://taotoken.net/api
primary 写 deepseek/deepseek-chat	改成 taotoken/你在模型广场选到的 ID
fallbacks 里写别家模型	fallbacks 全写 taotoken/ 前缀，Key 只有一把

原文 5.3.1 讲模型 fallback 时强调过完整链路：主模型失败、重试、换备选。走 TaoToken 之后，这条链路依然保留，只是所有候选模型都挂在同一个 provider 名下，备选模型不会因为缺 Key 而无法访问。

2. 准备材料：到 TaoToken 拿 Key，并记准 Base URL

2.1 注册、创建 API Key

先去 TaoToken 注册并登录。落地页是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content= ，进入后在控制台的 API Keys 页面创建一把新 Key，名字随意，比如 openclaw-subagent。创建完把 Key 复制下来，下文配置里所有 YOUR_API_KEY 都用它替换。这一把 Key 就是 OpenClaw 访问所有模型的唯一凭证，不要写进公开仓库或贴到群里。

2.2 Base URL 和落地页是两个地址，别混

这里有两个地址，职责完全不同：

落地页：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content= ，用于注册、创建 Key、看模型广场、看后台用量。
Base URL：https://taotoken.net/api ，填进 OpenClaw 的配置，末尾没有 /v1，也不要带任何 UTM 参数。

如果你在 openclaw.json 里把 baseUrl 写成 https://taotoken.net/api/v1，模型请求会打到一个不存在的路径，报错通常是 404 或连接失败。这不是模型的问题，是地址写错了。

2.3 模型 ID 以模型广场为准

OpenClaw 的模型 ID 格式是 provider 前缀加模型名，原文里的 deepseek/deepseek-chat 就是这个格式。走 TaoToken 后，provider 名固定写 taotoken，后面的模型名以 TaoToken 模型广场当时列表为准。打开模型广场，先选一个做主模型，再选一个做备选模型。例如你在广场看到某个模型的 ID 是 claude-sonnet-4-20250514，配置里就写 taotoken/claude-sonnet-4-20250514；如果看到的是 deepseek-chat，就写 taotoken/deepseek-chat。不要凭印象拼模型名，模型广场没有的 ID，配进去就是 404。

3. 改 openclaw.json：把 Sub-agent 编排的模型调用指到 TaoToken

3.1 先定位原来的 providers 段

打开 ~/.openclaw/openclaw.json，先看 models.providers。老配置通常是每家服务商一段，形如：

{ "models": { "providers": { "deepseek": { "apiKey": "YOUR_API_KEY" }, "dashscope": { "apiKey": "YOUR_API_KEY" } } } }

这只是结构示意，真实文件里写的是你原来的 Key。单 Agent 场景下，这样的配置能跑；一旦 sub-agent 并行，限流阈值和 Key 缺失问题会同时暴露出来。改配置前建议先备份一份 openclaw.json，原文明说改大配置前先拉备份，这里同样适用。

3.2 新增 taotoken provider

把 providers 段改成只保留一个 taotoken：

{ "models": { "providers": { "taotoken": { "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "YOUR_API_KEY" } } } }

提示：baseUrl 必须精确到 https://taotoken.net/api，不要加 /v1，不要加斜杠，不要带查询参数。apiKey 用你在落地页创建的真实 Key 替换，不要保留 YOUR_API_KEY 字样。其他 provider 可以先注释掉，等验证通过再决定要不要留。保留多个 provider 不冲突，但既然目标是统一看消耗，建议默认请求全走 taotoken。

3.3 默认模型和 fallback 链也改成 taotoken 前缀

在 agents.defaults.model 里，原来是 deepseek/deepseek-chat 这类 ID，现在改成：

{ "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "taotoken/YOUR_MODEL_ID", "fallbacks": ["taotoken/YOUR_FALLBACK_MODEL_ID"] } } } }

YOUR_MODEL_ID 和 YOUR_FALLBACK_MODEL_ID 分别替换成模型广场上看到的主模型和备选模型。主 Agent 和子 Agent 的默认模型都读这里。原文里 demo-agent 有自己的 fallback 链，如果你也在 agents.list 里给某个 agent 单独配了 model 段，同样把 primary 和 fallbacks 都改成 taotoken/ 前缀。

这样改完，一个典型的效果是：子 Agent 在主模型 429 或超时时，OpenClaw 自动切到 fallbacks 里的备选模型，备选也走同一把 Key。不会出现「提示 fallback 到 qwen，但 qwen 的 Key 还没配」这种断链。

3.4 重启 Gateway，让配置生效

OpenClaw 改完配置不会热加载，需要重启 Gateway：

openclaw gateway restart openclaw doctor

doctor 没有红色报错，说明 provider 和模型 ID 基本没问题。如果 doctor 提示模型不存在，回模型广场换一个 ID 再重启。这一步别省，配置没生效时，主 Agent 行为跟老配置完全一样，你会误以为改动没起作用。

4. 跑通编排：用两个子 Agent 做一次对比报告

4.1 设计一个安全的任务

先不要急着让子 Agent 去查生产库。把任务限制在当前工作目录：子 Agent A 读取 openclaw.json，整理 models.providers 和 agents.defaults.model 两段的字段清单；子 Agent B 读取 memory 目录下最近的日志，提取出现频率最高的几个报错码。涉及 SQL 的场景，子 Agent 只负责生成排查语句，真正执行由你在本地终端或 SQL*Plus 里做，再把输出贴回对话。这样既验证了 Sub-agent 编排，又不会把生产数据暴露给 Agent 工具。

4.2 主 Agent 拆解任务

在 OpenClaw 会话里给主 Agent 一句话任务，它会自动拆解，大致行为如下：

sessions_spawn({ task: "读取 openclaw.json，把 models.providers 和 agents.defaults.model 两段整理成字段清单", taskName: "config-audit", model: "taotoken/YOUR_MODEL_ID", context: "isolated" }); sessions_spawn({ task: "读取 memory 目录下最近的日志，提取出现频率最高的 5 个报错码", taskName: "error-audit", model: "taotoken/YOUR_MODEL_ID", context: "isolated" }); sessions_yield("两个子 Agent 都在跑，等它们汇总");

原文给的参数格式是sessions_spawn(task, taskName, context?)，同时核心参数示例又用了对象形式。上面这段用对象形式是为了把 model 字段写清楚。model 参数不写也会走默认模型，但写出来能明确子 Agent 用的也是 taotoken。context 用 isolated，子 Agent 就是干净会话，不继承主会话上下文，这符合原文 5.5.5 的记忆隔离规则，也能省 token。

4.3 等子 Agent 返回，主 Agent 汇总

子 Agent 跑完后，会通过 sessions_yield 唤醒主 Agent。这个过程跟原文 5.5.4 的研究型工作流一致：主 Agent 等待所有子 Agent 完成，再汇总生成报告。日志里应该能看到两个子 Agent 各自独立返回，互不干扰，主 Agent 把两份清单拼成一张 Markdown 表格。

因为 model 参数是 taotoken/ 前缀，两个子 Agent 的模型请求都从同一把 Key 出去，即使其中一个先触发限流，另一个也能顺着 fallback 换到备用模型，不会因为另一家 Key 缺失停在半路。这就是统一通道在编排场景里最直接的价值。

4.4 观察是否真的并行

OpenClaw 默认允许的最大并行数是 8，配置项在 subagent lane 的 maxConcurrentRuns。两个子 Agent 并发跑时，TaoToken 后台应能看到几乎同一时间戳的两笔请求。如果看到的是串行，说明并发配置被调小了，去检查 maxConcurrentRuns。如果子 Agent 每轮都独立调模型，请求时间戳会一条条排开，这是判断编排链路是否真正走通的最直接证据。

5. 验证：到 TaoToken 控制台核对这次调用的记录

5.1 看请求数和 token 消耗

跑完双子 Agent 任务后，打开 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content= 登录控制台，查看按时间排序的调用记录。你应该能看到这次编排产生的请求，包括模型、时间、token 消耗。因为所有子 Agent 都走同一把 Key，记录会集中在一个页面，不用再挨个服务商后台翻。

5.2 用消耗数据反推 context 选择

如果两个子 Agent 的输入 token 明显偏大，说明主会话把太多上下文传给了子 Agent，或者你在 sessions_spawn 里用了 context: "fork"。类似任务建议保持 isolated；只有在子 Agent 确实需要看到完整对话时才用 fork。原文的对比很明确：isolated 是干净会话、省 token，fork 会继承主会话上下文、token 消耗会大很多。控制台的记录能验证这个差异是否如预期。

5.3 先用模型对话页确认 Key

如果下一次编排前想先确认 Key 和模型 ID 没问题，可以在模型对话页用同一把 Key 发一条测试消息。模型对话走的是同一套鉴权，能通说明 Key 本身没问题，问题多半在 openclaw.json 的 Base URL 或模型 ID 上。

6. 排障：子 Agent 并行时报错，先查这四类

6.1 401 Unauthorized

最常见原因是 apiKey 没替换干净。检查 openclaw.json 里 YOUR_API_KEY 是否被真实 Key 替换，注意别多复制空格或换行。另外，不要把 Key 塞进 baseUrl，OpenClaw 会从 apiKey 字段单独读取。如果确认 Key 没问题，回控制台重新生成一把再试，偶尔是创建时复制漏了字符。

6.2 404 model not found

模型 ID 写错，或者模型名不在模型广场。OpenClaw 对不存在的模型一般直接报 model not found。回 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content= 模型广场对照列表重新填，不要自己推断 ID。比如在 deepseek-chat 后面加个日期当模型名，这种 ID 不存在就是 404。

6.3 429 Rate Limit

多个子 Agent 同时调同一个模型，可能触发限流。OpenClaw 有模型 fallback 机制，可以在 agents.defaults.model.fallbacks 里配备用模型，备选也走 taotoken/ 前缀。如果 429 还是频繁，就把 subagent 并发数调小，比如从 8 改成 3，让任务分批跑。并行度太高时，换模型和调并发双管齐下才压得住。

6.4 Base URL 多了 /v1

如果发现请求路径变成 https://taotoken.net/api/v1/xxx 之类的 404，先看配置里 baseUrl 是不是写了 /v1。统一填 https://taotoken.net/api，不要自己补路径。这个错通常在首次配置时出现，排障优先级最高，因为它会让所有模型请求全部失败。

7. 收尾：把编排链路和日常消耗管理接上

7.1 去模型对话确认一遍，再谈 Coding Plan

配置保存后，建议先在 TaoToken 模型对话里用同一把 Key 发一条测试消息，确认模型 ID 和 Base URL 没填错。日常用 OpenClaw 跑 Sub-agent 编排，token 消耗会比单 Agent 明显增加，可以打开 Coding Plan 看套餐是否够用。需要新 Key 就去控制台 API Keys 创建。Claude Code 的环境变量对照可以看接入文档。

7.2 把 Key 管好，编排才跑得久

如果你的 openclaw.json 会提交到 Git，建议把 apiKey 改成环境变量引用，比如 ${TAOTOKEN_API_KEY}，而不是明文写死。个人环境临时用明文可以接受，但 Sub-agent 编排链路越长，日志和临时文件里出现 Key 的暴露点越多，生产环境用 SecretRef 更稳妥。原文 5.4.9 也强调过 Secrets 管理，这里正好用上。

OpenClaw 跑 Sub-agent 编排：Key 走 TaoToken