1. 嵌入式场景下 Pi Agent 的 Agent Loop 到底卡在哪
如果你正在把 OpenClaw 往嵌入式设备或者边缘盒子上搬，大概率会遇到一个很具体的问题：pi-agent-core 的 Agent Loop 跑起来了，但模型请求发不出去，或者发出去之后工具调用链断在第二轮。表现通常是日志里runEmbeddedPiAgent()已经进入runEmbeddedAttempt()，会话也创建了，但 prompt 提交后迟迟没有流式返回，最后抛一个认证或超时错误。
Pi Agent 是 OpenClaw 的推理核心，它本身不生产模型能力，而是通过 pi-agent-core 这个嵌入式引擎把「调模型 → 解析输出 → 执行工具 → 循环」这条链路串起来。嵌入式运行的好处是启动快、共享内存、流式输出零延迟转发，但代价是所有外部依赖都得在同一个进程里配好，尤其是模型 API 的认证通道。一旦 Key 管理散落在多个配置文件里，Agent Loop 的重试和故障转移就会变得很难排查。
这篇面向想在嵌入式场景复现 Pi Agent 调度流程的开发者，给出config.toml与settings.json的可复制骨架，演示怎么用 TaoToken 统一 Key 和 API 通道接入，然后跑一轮完整的 Agent Loop 验证动作，附上预期输出，帮你快速确认链路是否真的通了。适合已经能编译 OpenClaw、但卡在模型接入这一步的人。
2. 为什么用 TaoToken 统一 Pi Agent 的模型通道
pi-agent-core 的 Agent Loop 有一个设计特点：它会在一次推理里多轮调用工具，每次工具结果都追加回上下文，直到模型决定输出最终回复。这意味着一个「帮我查天气」的请求，底层可能经历两轮甚至更多次模型调用。如果每次调用都走不同的 Key、不同的 base_url，故障转移逻辑就会互相打架。
TaoToken 在这里的角色是提供一个统一的 API 通道。你只需要在配置里写一个 base_url 和一个 Key，pi-agent-core 的认证配置池就只维护这一组凭证，重试和冷却逻辑变得可预测。对于嵌入式设备来说，少一个变量就少一类现场故障。
具体接入时，API 地址用https://taotoken.net/api，注意这个地址不带任何查询参数。Key 在控制台生成，模型对话、Coding Plan、API Keys 这几个入口按需使用。下面直接给配置骨架。
3. config.toml 与 settings.json 可复制骨架
OpenClaw 的配置分两层：config.toml管运行时和模型通道，settings.json管 Agent 行为和工具集。先看config.toml：
# config.toml [agent] name = "pi-embedded" runtime = "embedded" # 嵌入式运行，与子进程模式区分 session_store = "./sessions" # JSONL 会话持久化目录 [model] provider = "openai-compatible" base_url = "https://taotoken.net/api" api_key = "sk-你的TaoToken密钥" model = "claude-sonnet-4-20250514" max_tokens = 4096 stream = true # 块流式输出必须开启 [model.retry] max_attempts = 3 cooldown_rate_limit = 30 # 速率限制冷却秒数 cooldown_auth = 300 # 认证失败冷却秒数 cooldown_billing = 1800 # 计费失败冷却秒数 [tools] enabled = ["browser", "message", "cron"]再看settings.json，它决定 Agent Loop 的行为边界：
{ "agent": { "systemPromptFiles": [ "SOUL.md", "AGENTS.md", "USER.md", "MEMORY.md" ], "memoryRetrieval": true, "compaction": { "enabled": true, "threshold": 0.85 }, "streaming": { "blockStreaming": true, "splitPriority": ["paragraph", "newline", "sentence", "space", "force"] } }, "tools": { "browser": { "timeoutMs": 15000 }, "message": { "channels": ["local"] }, "cron": { "enabled": false } } }两个文件的分工要清楚：config.toml里的base_url和api_key是 pi-agent-core 创建 AgentSession 时读取的认证来源，settings.json里的systemPromptFiles是buildAgentSystemPrompt()组装系统提示时按顺序拼接的文本。改 SOUL.md 就能改 AI 行为，原因就在这里——它每次推理前都会重新读一遍这些文件。
注意：
base_url结尾不要加斜杠，也不要拼/v1之外的路径。pi-agent-core 会自己在后面接/chat/completions，多写一层会 404。
4. 跑通一轮 Agent Loop 的验证动作与预期输出
配置写好后，不要急着接消息渠道，先用最小请求验证 Agent Loop 本身。OpenClaw 提供了一个调试入口，可以直接触发runEmbeddedPiAgent()：
# 进入 OpenClaw 项目根目录 cd openclaw # 用调试模式跑一轮单次推理，不接渠道 pnpm run agent:debug -- \ --prompt "现在几点了？如果需要查时间就调用工具" \ --config ./config.toml \ --settings ./settings.json \ --max-turns 3这条命令会走完整的 Agent Loop：模型解析 → 认证池初始化 →runEmbeddedAttempt()→ 会话准备 → 系统提示构建 → 工具集组装 → 创建 AgentSession → 执行 prompt。预期输出分三段：
第一段是会话初始化日志，你会看到系统提示的字节数，以及注入了哪几个文件：
[pi-agent] session created: sess_8f3a... [pi-agent] system prompt built: 4821 bytes (SOUL.md, AGENTS.md, USER.md, MEMORY.md) [pi-agent] tools assembled: browser, message [pi-agent] attempt 1/3 starting第二段是 Agent Loop 的轮次日志。如果模型决定调用工具，你会看到tool_call和tool_result成对出现，然后进入第二轮：
[pi-agent] turn 1: model requested tool_call browser.navigate [pi-agent] tool_result: 200 OK, 1240 bytes [pi-agent] turn 2: model generating final response第三段是流式输出和持久化。块流式会按段落、换行、句子、空格的优先级切分，代码块内部不会被切开：
[pi-agent] stream chunk: "现在是下午" [pi-agent] stream chunk: "3 点 27 分。" [pi-agent] session persisted: ./sessions/sess_8f3a....jsonl [pi-agent] loop finished, 2 turns, 1 tool call看到loop finished并且 turns 大于 1，说明 Agent Loop 的多轮工具调用链路是通的。如果 turns 一直是 1 且没有 tool_call，检查settings.json里tools.enabled是否包含你期望的工具。
5. 本篇常见错排查
报错一：401 Unauthorized且冷却时间很长。这是认证失败，pi-agent-core 会把 Key 放进cooldown_auth冷却。先确认config.toml里的api_key没有多余空格，再确认base_url是https://taotoken.net/api而不是带 UTM 的官网地址。官网地址是给人看的，API 通道只认/api。
报错二：Agent Loop 卡在第一轮不返回。大概率是stream = true没开，或者模型名写错导致请求被拒但没抛错。把max_tokens临时调到 256，用最短 prompt 试一次，能快速区分是通道问题还是模型名问题。
报错三：工具调用后第二轮上下文丢失。检查session_store目录是否有写权限。嵌入式设备上常见的是只读文件系统，JSONL 写不进去，Agent Loop 拿不到上一轮的工具结果，就会一直重复第一轮。
报错四：上下文压缩触发后回复变短。这是compaction.threshold设太低，0.85 是相对模型窗口的比例。嵌入式场景如果内存紧张，可以适当调高到 0.9，但不要超过 0.95，否则压缩来不及执行。
报错五：流式输出把代码块切碎了。确认splitPriority里paragraph在最前面，并且 pi-agent-core 版本支持代码块保护。如果还是碎，检查是不是在settings.json里手动改了优先级顺序。
6. 接入与后续调试的入口
链路跑通之后，下一步通常是把 Agent Loop 接到真实渠道，或者做长期编码任务。按你的场景选入口：
排障和接入细节，直接看 API Keys 和接入文档，Key 生成和通道说明都在里面：https://taotoken.net/console/api-keys 和 https://taotoken.net/doc
想先验证模型本身在 TaoToken 通道上的表现，用模型对话入口试几轮：https://taotoken.net/model-chat
如果是长期跑编码或 Agent 任务，Coding Plan 更适合，配额和并发策略不一样：https://taotoken.net/coding-plan
嵌入式场景我自己的经验是：先把max_turns设成 3 跑通，再逐步放开工具集。一次性把所有工具打开，Agent Loop 的日志会淹没在 tool_result 里，反而看不出是哪一轮断的。
