1. 本地 ollama 跑通之后OpenManus 为什么还需要 TaoToken很多人第一次玩 AI Agent 的路径都差不多先在笔记本上装好 ollama拉一个 7B 或 14B 的模型命令行里聊两句觉得挺新鲜然后听说 OpenManus 能自动开浏览器、写文件、做表格就想把两者接起来。结果一跑就发现两个现实问题本地小模型的 function call 能力太弱工具调用经常失败而想换成在线大模型又得在 OpenManus 的 config.toml 里反复改 base_url、api_key、model 三件套每换一个模型就折腾一次。TaoToken 在这里的角色就是把这些分散的模型通道收敛成一个统一入口。你只需要在 config.toml 里填一次 base_url 和一把 Key后面想切 Claude、GPT 还是国产模型改 model 字段就行不用再到处找不同厂商的 Key。对于 OpenManus 这种需要频繁调用模型做规划、调用工具、再反思的 Agent 框架来说统一 Key 能省掉大量配置切换的时间。这篇教程面向的是已经装好 ollama、想进一步用 OpenManus 搭 AI Agent 的小白。我会给出 config.toml 和 settings.json 的可复制骨架、CC Switch 的配置示例并演示一次完整的 Agent 调用验证。你不需要懂太多底层原理跟着改配置、跑命令就行。2. 前置准备ollama 本地模型与 TaoToken Key2.1 确认 ollama 本地模型可用先确认你的 ollama 服务是活的。打开一个终端执行ollama list如果能看到类似qwen2.5:14b或llama3.1:8b的条目说明模型已经拉下来了。再确认服务端口curl http://127.0.0.1:11434/v1/models返回 JSON 里包含模型列表就说明 ollama 的 OpenAI 兼容接口正常。这里有个坑ollama 默认只监听本地如果你后面想让 OpenManus 通过 TaoToken 走在线模型本地 ollama 只作为备用通道两者不冲突。2.2 获取 TaoToken Key访问 TaoToken 官网注册后进入控制台创建 API Key。地址是https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite创建时建议给 Key 起个名字比如openmanus-agent方便后面区分用途。复制出来的 Key 形如sk-xxxx只显示一次先存到记事本里。TaoToken 的 API 基地址是https://taotoken.net/api注意这个地址后面不加/v1OpenManus 的配置里会自己拼路径。如果你在别的工具里看到要加/v1那是那个工具的约定以本文的 config.toml 为准。2.3 环境检查清单在动手改配置前确认这几项检查项命令预期结果Python 版本python --version3.12 或以上conda 环境conda env list能看到 open_manus 环境ollama 服务curl 127.0.0.1:11434返回 Ollama is runningTaoToken Key控制台复制sk- 开头字符串OpenManus 目录ls config/有 config.example.toml这些都没问题就可以进入配置环节了。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架3.1 config.toml 完整骨架OpenManus 的配置目录下通常有config.example.toml复制一份改名为config.toml。下面是我实测可用的骨架把sk-你的Key替换成你自己的# config.toml [llm] model claude-3-5-sonnet-20241022 base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的Key max_tokens 8192 temperature 0.0 [llm.vision] model claude-3-5-sonnet-20241022 base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的Key [ollama] base_url http://127.0.0.1:11434/v1 api_key ollama model qwen2.5:14b [browser] headless false [search] engine Google这里的关键点[llm]段走 TaoToken 在线通道[ollama]段保留本地通道。OpenManus 启动时会读[llm]作为主模型如果你想把主模型切成本地 ollama把[llm]的 base_url 改成http://127.0.0.1:11434/v1、api_key 改成ollama、model 改成qwen2.5:14b即可。3.2 settings.json 骨架有些版本的 OpenManus 用settings.json管理运行时参数放在项目根目录。骨架如下{ llm: { model: claude-3-5-sonnet-20241022, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的Key, max_tokens: 8192, temperature: 0.0 }, browser: { headless: false, timeout: 30000 }, workspace: ./workspace, max_steps: 30 }max_steps控制 Agent 最多执行多少步小白建议先设 20 到 30避免它陷入死循环一直烧 token。workspace是 Agent 写文件的目录确保这个目录存在且有写权限。3.3 CC Switch 配置示例如果你用 CC Switch 管理多个模型通道可以加一个 TaoToken 的 profile{ profiles: [ { name: taotoken-openmanus, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的Key, model: claude-3-5-sonnet-20241022 }, { name: ollama-local, base_url: http://127.0.0.1:11434/v1, api_key: ollama, model: qwen2.5:14b } ] }切换时只要改 OpenManus 读的 profile 名就行。CC Switch 的好处是你不用手动改 config.toml切通道更快。4. 验证请求跑一次 Agent 调用看结果4.1 启动 OpenManus激活虚拟环境并进入项目目录conda activate G:\openManus\env\open_manus cd G:\openManus\OpenManus python main.py启动后终端会显示 OpenManus 的交互提示符。如果报ModuleNotFoundError说明依赖没装全回到项目根目录执行pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple playwright install4.2 发一个可验证的任务在提示符里输入一个简单但能验证工具调用的任务帮我在 workspace 目录下创建一个名为 hello.txt 的文件内容写 TaoToken Agent OK然后读取这个文件并告诉我内容。这个任务会触发 OpenManus 的写文件工具和读文件工具能同时验证模型规划和工具调用两条链路。如果模型走的是 TaoToken 在线通道响应通常在几秒内返回如果走本地 ollama 14B可能要等十几秒。4.3 成功结果长什么样正常跑通后终端会输出类似[Agent] 正在规划任务... [Tool] 调用 write_file: workspace/hello.txt [Tool] 调用 read_file: workspace/hello.txt [Agent] 文件内容为TaoToken Agent OK同时workspace/hello.txt文件真实存在。你可以用cat workspace/hello.txt确认。如果这一步成功说明 TaoToken 的 Key 和 base_url 配置正确OpenManus 的 Agent 循环也能正常工作。4.4 用 curl 单独验证 TaoToken 通道如果 Agent 跑不通先绕过 OpenManus 单独测 TaoToken 通道curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer sk-你的Key \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: claude-3-5-sonnet-20241022, messages: [{role: user, content: 回复 OK}], max_tokens: 10 }返回 JSON 里有choices字段就说明通道正常。这一步能快速区分是 Key 问题还是 OpenManus 配置问题。5. 本篇常见错排查5.1 400 错误模型名或 base_url 拼错最常见的报错是 400。原因通常是 base_url 多写了/v1或者 model 名不在 TaoToken 支持的列表里。TaoToken 的 base_url 是https://taotoken.net/apiOpenManus 内部会拼/v1/chat/completions。如果你写成https://taotoken.net/api/v1就会变成/api/v1/v1/chat/completions直接 400。排查方法用 4.4 的 curl 命令测如果 curl 通但 OpenManus 不通就是 config.toml 里 base_url 写错了。5.2 401 错误Key 无效或没带 Bearer401 一般是 Key 复制不全或者 config.toml 里 api_key 字段没写对。检查 Key 是否以sk-开头前后有没有多余空格。另外确认你用的是 TaoToken 控制台创建的 Key不是别的平台的。5.3 本地 ollama 模型不触发工具调用如果你把主模型切成本地qwen2.5:14b发现 Agent 只聊天不调工具这是模型能力问题。14B 以下的模型 function call 能力普遍偏弱建议本地通道只做简单问答Agent 任务走 TaoToken 在线通道。这也是为什么 config.toml 里我建议[llm]走在线、[ollama]做备用。5.4 playwright 浏览器启动失败OpenManus 的浏览器工具依赖 playwright。如果报浏览器找不到执行playwright install chromium playwright install-depsWindows 上如果install-deps报错可以跳过直接playwright install chromium即可。5.5 Agent 卡在循环里不停调用工具把settings.json里的max_steps调小比如 15。同时把temperature设为 0.0减少模型随机性。如果还是循环检查任务描述是不是太模糊Agent 规划不出来就会反复试。6. 接入文档与后续玩法配置跑通之后你可以把 OpenManus 的模型通道固定成 TaoToken本地 ollama 只作为断网时的降级方案。这样日常 Agent 任务走在线模型保证工具调用成功率内网环境下切回 ollama虽然能力弱一点但至少能跑。TaoToken 的接入文档里有更多模型名和参数说明地址是https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite如果你后面想长期跑编码类 Agent比如让 OpenManus 自动改代码、跑测试可以考虑 Coding Plan通道更稳定https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite想先手动验证模型对话效果可以直接在模型对话页测试https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite我自己的经验是OpenManus 这类 Agent 框架对模型的规划能力要求比普通对话高不少本地 14B 模型做演示可以真跑复杂任务还是得用在线通道。把 TaoToken 的 Key 配好之后至少不用再为换模型反复改配置省下来的时间可以多调几个 Agent 任务。