★ FEATURED ARTICLE 1. 先把两个词拆开Loop Engineering 到底在管什么Loop Engineering 和 Harness Engineering 最近被频繁放在一起讨论很多人第一反应是“这不就是换了个名字的 workflow 吗”。我一开始也这么想直到把两者放进同一个项目里跑了一遍才发现它们管的根本不是同一层东西。用一句话概括Harness Engineering 管的是“一个 agent 怎么稳定地跑完一次任务”Loop Engineering 管的是“谁来发现任务、派给谁、跑完之后怎么判断该不该继续”。前者是单次运行的环境后者是跨多次运行的调度层。举个具体例子。你写一个 agent 去修 CI 失败Harness 关心的是给它多少上下文、允许它调用哪些工具、失败重试几次、日志写到哪里、多轮对话后它忘了目标怎么办。Loop 关心的是谁在每天早上 9 点触发这次检查、这次修完的结果要不要写进一个状态文件、明天的运行怎么知道今天已经修过哪些、谁来验证修复是否真的通过。这两件事混在一起写代码会迅速失控。分开之后Harness 是一个可复用的执行容器Loop 是一个薄薄的控制面。本文就按这个分层给你一套可以直接复制的配置骨架并用 TaoToken 作为统一的模型通道把 CC Switch、Cline 这些工具接进来最后逐项验证。适合谁看正在搭 AI 工具链、手里已经有至少一个 coding agent 在跑、想把“手动 prompt”升级成“可调度 loop”的开发者。如果你还在纠结要不要用 agent那这篇可以先收藏等工具链跑起来再回来看。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道在讲配置之前先把模型通道这件事定下来。Loop 和 Harness 都会调用模型如果每个工具各自配一套 Key、各自记一套 endpoint排障时会非常痛苦。我的做法是让所有工具走同一个 API 通道TaoToken 在这里扮演的就是这个统一入口。你需要先拿到一个 API Key。登录官网后进入控制台在 API Keys 页面创建一个新 Key。地址是 https://taotoken.net/api 注意这个是不带追踪参数的 API 基址配置里填的就是它。创建完 Key 之后建议先做一次最小验证确认通道是通的再去接 CC Switch 和 Cline。验证用 curl 就够了curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -d { model: claude-sonnet-4-20250514, messages: [{role: user, content: reply with ok}], max_tokens: 16 }返回里能看到choices[0].message.content就说明通道没问题。这一步别跳过后面 CC Switch 和 Cline 报错时你能立刻判断是工具配置问题还是通道问题。关于模型选择Loop 里的 maker 和 checker 建议用不同模型。maker 用能力强的checker 用便宜快速的这样成本可控。TaoToken 的模型对话页面可以先把几个候选模型都试一遍确认哪个在你们的任务上判断质量够用。3. 可复制配置settings.json 与 config.toml 骨架这一节给两份骨架。第一份是 Harness 层的settings.json第二份是 Loop 层的config.toml。两份都走 TaoToken 通道。先看 Harness 层的settings.json这份配置的核心是把执行环境固定下来模型通道、工具权限、重试策略、日志位置。{ harness: { name: ci-fix-agent, model: { provider: taotoken, base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, model_id: claude-sonnet-4-20250514, max_tokens: 8192, temperature: 0.2 }, tools: { allow: [read_file, write_file, run_shell, git_diff], deny: [deploy, db_write], shell_timeout_sec: 120 }, retry: { max_attempts: 3, backoff_sec: 5, retry_on: [rate_limit, timeout] }, state: { persist_path: ./.agent-state/harness.json, log_path: ./.agent-state/harness.log } } }几个关键点。api_key_env用环境变量而不是硬编码避免 Key 进 git。tools.deny里显式禁掉 deploy 和 db_write这是 Harness 层最重要的安全边界agent 再聪明也不该在生产库上动手。state.persist_path是给 Harness 自己用的记录单次运行内的中间状态和 Loop 层的状态文件是两回事别混。再看 Loop 层的config.toml这份管的是调度、状态、maker/checker 分离。[loop] name daily-ci-triage schedule 0 9 * * * state_file ./.agent-state/loop-state.md max_iterations 8 [loop.trigger] type schedule command gh run list --status failure --limit 20 [loop.maker] harness_config ./settings.json task_template triage the failures listed in {trigger_output}, fix the ones caused by our own commits [loop.checker] model_id claude-haiku-4-20250514 base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY goal all targeted tests pass and lint is clean judge_prompt given the diff and test output, decide if the goal is met. answer pass or fail with one reason. [loop.state] append_only true fields [date, failures_seen, fixed, skipped, reason]state_file是整个 loop 的脊梁。模型在两次运行之间会忘掉一切但这个 markdown 文件不会。append_only true保证历史不被覆盖明天的运行读它就知道今天修过什么。checker用独立模型和独立 goal这就是 maker/checker 分离执行任务的 agent 不给自己打分。4. 接入 CC Switch 与 Cline 的配置片段骨架有了接下来把工具接上。CC Switch 用来在多个 Claude Code 配置之间切换Cline 是 VS Code 里的 agent 插件。两者都指向 TaoToken 通道。CC Switch 的配置片段加到它的 provider 列表里{ providers: [ { name: taotoken, base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, models: [ claude-sonnet-4-20250514, claude-haiku-4-20250514 ], default_model: claude-sonnet-4-20250514 } ] }Cline 的配置在 VS Code 设置里找到 Cline 的 API Provider 部分选 OpenAI Compatible然后填{ cline.apiProvider: openai, cline.openAiBaseUrl: https://taotoken.net/api/v1, cline.openAiApiKey: ${env:TAOTOKEN_API_KEY}, cline.openAiModelId: claude-sonnet-4-20250514 }注意 Cline 的 base URL 要带/v1CC Switch 的不用这是两个工具对 endpoint 处理方式不同导致的踩过一次坑。配完之后Cline 里发一条消息能正常返回就说明接上了。如果你打算长期跑 coding agent 和 loop建议看一下 Coding Plan 这类按周期计费的方式比按 token 现付更适合高频调度场景。地址是 https://taotoken.net/api-keys 旁边的 plan 入口具体以控制台显示为准。5. 验证请求与成功结果配置写完不算完得逐项验证。我按从下到上的顺序验先通道再 Harness再 Loop。第一步通道验证。前面那条 curl 再跑一次确认返回正常。如果这一步失败后面都不用看。第二步Harness 验证。手动触发一次单次运行不经过 loopTAOTOKEN_API_KEYsk-xxx python -m harness.run \ --config ./settings.json \ --task list the failing tests in test/auth and explain each预期结果是 agent 读取文件、运行测试、返回一段解释并且./.agent-state/harness.log里有完整调用记录。如果日志里出现 401说明 Key 没读到出现 429说明触发了限流检查 retry 配置。第三步Loop 验证。先干跑一次不真正执行修复python -m loop.run --config ./config.toml --dry-rundry-run 会执行 trigger、读 state_file、生成 maker 任务但不调用 maker。确认 trigger 输出正确、state_file 被正确读取后再去掉 dry-run 真跑一次。真跑成功后你会看到loop-state.md里多了一行类似| 2025-01-15 | 3 | 2 | 1 | flaky test, skipped |这一行就是 loop 的记忆。第二天再跑maker 会先读它知道昨天修过什么。到这一步Harness 和 Loop 的分层就算跑通了。6. 本篇常见错排查报错一401 Unauthorized。九成是环境变量没传进去。检查TAOTOKEN_API_KEY是否在当前 shell 里export过CC Switch 和 Cline 是否读的是同一个变量名。别在配置里硬编码 Key。报错二Cline 连不上CC Switch 正常。大概率是 base URL 少了/v1。Cline 走 OpenAI 兼容协议endpoint 要带版本路径CC Switch 走的是另一套约定。两个都填对就行。报错三loop 反复修同一个失败。说明 state_file 没被 maker 读到或者append_only被关掉了。检查state_file路径是否是绝对路径相对路径在不同工作目录下会指向不同文件。报错四checker 一直判 failloop 跑满 max_iterations。通常是 goal 写得太模糊。goal code is good这种没法验证改成goal all tests in test/auth pass and lint is clean这种可判定的条件。checker 的 judge_prompt 也要明确要求它输出 pass 或 fail 加一个理由。报错五token 消耗远超预期。检查 maker 的 max_iterations 和 trigger 频率。一个每 15 分钟跑一次、每次最多 8 轮的 loop一天就是 768 次模型调用。如果任务本身不需要 runtime 判断写个 bash script 更划算。Loop 只在需要动态推理时才值得。报错六Harness 日志里出现工具被拒。说明 agent 尝试调用了tools.deny里的工具。这是预期行为不是 bug。如果确实需要放开改settings.json的 allow 列表别直接删 deny。排查顺序建议固定先 curl 验通道再单跑 Harness再 dry-run Loop最后真跑。任何一层出问题都不要跳到下一层否则错误会叠加定位成本翻倍。如果你在接入过程中卡在某个具体报错可以到接入文档里对照参数说明或者直接在模型对话里把报错贴进去让它帮你定位。长期跑 coding agent 的话Coding Plan 那条路径更适合高频调度具体入口在控制台里能看到。
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