1. agent_orchestrator.py 的 Maker-Checker 循环为什么先卡在 Key 上原文 3.2 的 agent_orchestrator.py 里OrchestratorAgent 会把安全研究流水线拆成补丁差异分析、候选代码生成、Checker 校验和报告四个阶段其中 _maker_checker_loop 最多迭代 10 次。复现这套 Agentic 编排时最烦的不是循环本身而是每换一个模型服务就要重新申请 Key。TaoToken 就是用来收掉这段重复劳动的去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmythos_agentic_pipeline 创建 Key再把工具的 Base URL 填成 https://taotoken.net/api模型通道统一由 TaoToken 接管。1.1 原文 3.2 的编排骨架Orchestrator、Maker、Checker原文 3.2 的 agent_orchestrator.py 用 Python 把 Agentic 编排拆得很细AgentRole 里有 ORCHESTRATOR、MAKER、CHECKER、EXPLOIT_DEVELOPER、BYPASS_ENGINEER、VALIDATORTaskStatus 管 PENDING 到 NEEDS_REVIEWTask 数据类记录依赖、重试次数、结果AgentState 负责持久记忆把 findings 和 failed_attempts 落到 ./agent_memory/{task_id}_state.json。OrchestratorAgent.run_pipeline 分四步分析补丁差异、生成候选代码、验证链路、生成报告。最核心的是 _maker_checker_loopMakerAgent 每轮生成CheckerAgent 立刻检查通过就返回不通过就 state.record_failure 并进入下一轮最多 10 次。CheckerAgent 里还有 subprocess 调 gcc 的静态检查逻辑用来确认候选代码能不能编译、有没有明显的不安全函数调用。这段代码是原文的技术核心也是你复现时最花时间的地方。Maker 和 Checker 可以是不同模型Maker 用大模型生成Checker 用更便宜的模型做静态检查和编译验证。Orchestrator 自己可能又是第三个模型。如果每个角色都接不同厂商你就得维护三套 API Key、三套 base_url、三套模型 ID。某个模型额度用完循环跑到一半就断agent_memory 里全是 failed_attempts看起来像编排逻辑有问题实际是模型通道在抖。1.2 多模型服务切换的真实摩擦Key、base_url、模型 ID 三处不同步把 Codex 或 Claude Code 拉进来读 agent_orchestrator.py 时摩擦会加倍。Codex 的 ~/.codex/config.toml 里要写 model_provider 和 base_urlClaude Code 的环境变量里要写 ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODELCC Switch 里又是另一套自定义供应商。你只是想换一个模型来做 Checker结果要改三个文件、重启两个终端、清一次缓存。官方额度一旦波动循环里的失败次数就飙升。更隐蔽的是模型 ID 写错Codex 侧还能启动但每次请求都返回模型不存在CheckerAgent 会把它当成候选代码不合格继续下一轮。你看到的是迭代次数增加看不到的是每一次失败都在消耗额度。TaoToken 在这里的角色不是再做一个 Agent 框架而是把模型通道统一。你仍然用原文的 OrchestratorAgent、MakerAgent、CheckerAgent仍然用 MCPToolRegistry 去注册 ghidra_decompile、gcc_compile 这些工具但所有角色调模型时都走同一个 Base URLhttps://taotoken.net/api。Key 只用一把 YOUR_API_KEY模型 ID 按模型广场当时的列表换。这样 Maker-Checker 循环的迭代次数、agent_memory 的落盘内容才有参考价值。否则你调的是模型能力还是通道稳定性根本分不清。1.3 把模型通道统一到 TaoToken 之后agent_orchestrator.py 的改造点原文的 BaseAgent 里有一个 llm_api 参数默认指向本地服务。改造时不要把它写死成某个厂商地址而是从环境变量读import os TAOTOKEN_API_BASE os.getenv(TAOTOKEN_API_BASE, https://taotoken.net/api) TAOTOKEN_API_KEY os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, YOUR_API_KEY) TAOTOKEN_MAKER_MODEL os.getenv(TAOTOKEN_MAKER_MODEL, 以模型广场为准) TAOTOKEN_CHECKER_MODEL os.getenv(TAOTOKEN_CHECKER_MODEL, 以模型广场为准)注意 Base URL 末尾不要加 /v1。这个地址填进代码、Codex、Claude Code、CC Switch 都一样。Key 从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmythos_agentic_pipeline 创建不要写进脚本公开仓库。模型 ID 不要编造像原文里的实验名称只能当背景真正要填什么看模型广场当时的列表。改造完成后MakerAgent 和 CheckerAgent 仍然可以各自指定模型但它们共享同一套鉴权和接入地址。换 Checker 模型时只改 TAOTOKEN_CHECKER_MODEL不用重新申请 Key也不用动 Codex 的 config.toml。这一步做完再回头读原文的 _maker_checker_loop你关注的才是迭代策略、失败重试和持久记忆而不是“这个模型服务还能不能用”。2. 在 Codex 里读 agent_orchestrator.pyconfig.toml 的 model_provider 别写混2.1 准备 Key在 TaoToken 控制台创建 YOUR_API_KEY打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmythos_agentic_pipeline 注册后进控制台创建 API Key。创建时给它一个能记住的名字比如 mythos-agentic-pipeline。复制出来的值只显示一次先放到本地环境变量export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY不要把 Key 贴进 agent_orchestrator.py也不要提交到 Git。后面 Codex 的 config.toml 里用 env_key TAOTOKEN_API_KEY 引用它比硬编码安全。如果你还要在 Claude Code 里用同一把 Key直接复用这个环境变量不用再申请第二把。原文里 Maker、Checker、Orchestrator 可能对应不同模型服务现在它们可以共用这把 Key只是在请求时传不同模型 ID。2.2 ~/.codex/config.toml 的 model_provider 与 base_urlCodex 读的是 ~/.codex/config.toml。要让它走 TaoToken关键是 model_provider 和下面的 [model_providers.xxx] 名字一致。示例model YOUR_MODEL_ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY这里有三个容易写错的地方。第一base_url 末尾不要加 /v1接口 Base URL 就是 https://taotoken.net/api。第二model_provider 写 taotoken下面的表名就必须是 [model_providers.taotoken]大小写和拼写都要对上否则 Codex 会找不到 provider。第三model 的值以模型广场为准不要用原文里的实验代号当正式 ID。改完之后在终端里确认环境变量已经生效echo $TAOTOKEN_API_KEY如果输出为空Codex 就会报鉴权失败而不是配置格式错。这个顺序先排掉能省很多时间。还有一个细节如果你之前配过其他 provider确认当前 default provider 已经切到 taotoken不要只加了表却没改 model_provider。2.3 让 Codex 解释 Maker-Checker 循环而不是替你在生产环境执行配置好之后你可以让 Codex 读 agent_orchestrator.py但提问方式要收住。比如_maker_checker_loop 的退出条件是什么AgentState.record_finding 和 record_failure 分别写入了哪些字段CheckerAgent.execute 里哪几行是 subprocess 调 gcc如果要给 Maker 和 Checker 分别指定不同模型应该改哪几个变量这些问题只让 Codex 解释、对照代码、给出修改建议。真正的编译、运行、调试仍然由你在隔离 VM 或授权靶场执行再把 stdout/stderr 贴回对话。不要让 Codex 直接连你的生产机器也不要让它替你执行任何真实目标上的操作。这条边界在安全研究里尤其重要Codex 是阅读器和配置助手不是执行器。如果你把 Codex 当成“帮我把 pipeline 跑起来”的黑盒它很可能会生成一串你需要手动执行的命令。正确的用法是把这些命令复制到隔离环境里一条一条跑再把输出贴回去。这样模型通道统一之后你调试的是命令和代码不是反复失效的 Key。3. Claude Code 侧settings.json 把 ANTHROPIC_BASE_URL 指到 TaoToken3.1 环境变量方式ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODEL如果你用 Claude Code 来读同一个 agent_orchestrator.py最直接的是环境变量。在 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 里加export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELYOUR_MODEL_IDANTHROPIC_BASE_URL 只填 https://taotoken.net/api不要带 /v1也不要带任何 UTM 参数。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 用刚才创建的 YOUR_API_KEY。ANTHROPIC_MODEL 以模型广场为准别把原文里的 Mythos Preview 当成可调用 ID。改完 source 一下再开 Claude Code。环境变量方式适合临时切换模型。比如你想让 Checker 用更便宜的模型改一下 ANTHROPIC_MODEL 重新开终端即可。不用去动 Codex 的配置也不用重新创建 Key。原文的 Maker-Checker 循环如果分两个终端跑一个用 Maker 模型一个用 Checker 模型两边都可以指向同一个 Base URL。3.2 ~/.claude/settings.json 的 env 写法不想改 shell 配置也可以写 ~/.claude/settings.json{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_MODEL_ID } }JSON 里不能写注释末尾也不能多逗号。如果你同时在 shell 和 settings.json 里设了同名变量先确认哪个生效避免旧变量把新值覆盖掉。一个简单的判断方法启动 Claude Code 后让它复述当前看到的模型 ID对不上就回去查 env。另外settings.json 里的 Key 如果放在共享仓库或同步盘里记得改成环境变量引用或者至少确保这个文件不在 Git 管理范围内。原文的安全研究场景里Key 泄露的后果不只是额度被盗还可能让流水线的调用记录混入陌生请求。3.3 CC Switch 里新建自定义供应商不要改全局 base_urlCC Switch 适合在多个模型供应商之间切。添加时选自定义供应商名称写 TaoTokenBase URL 填 https://taotoken.net/apiKey 填 YOUR_API_KEY模型 ID 从模型广场复制。切到 TaoToken 供应商后Claude Code 或 Codex 的配置不用动因为你改的是 CC Switch 管理的通道。注意不要把 UTM 参数加到 Base URL 上那个链接只用于网页注册和创建 Key。CC Switch 里的供应商名称可以随便取但 Base URL 必须保持干净。每次切换后先发一条单轮消息测试再让它是读 agent_orchestrator.py。否则你可能在 CC Switch 里切错了供应商却以为是循环逻辑出错。4. 跑通验证模型对话、agent_memory 与静态检查三件事4.1 先用模型对话发一条测试消息配置保存后先别在 agent_orchestrator.py 里跑完整流水线。打开 TaoToken 模型对话用同一把 Key 发一条测试消息。如果这里都报 401问题一定在 Key 或环境变量不在 Codex/Claude Code 的配置格式。如果这里正常再去代码里调。模型对话还能帮你确认模型 ID。你可以在网页上手动切几个模型看看哪些 ID 当前可用再把其中一个填到 config.toml 或 settings.json 里。不要在代码里硬编码一串看起来像日期后缀的 ID除非你在模型广场见过它。4.2 在隔离环境里让 Codex 做静态检查检查 agent_memory 是否写入下一步是在隔离环境里跑一个不涉及真实目标的最小测试。让 Codex 先对 agent_orchestrator.py 做静态解释确认 _maker_checker_loop 的 max_iterations、state.record_failure 和 state.record_finding 的落盘路径。然后你自己在本地跑一个 mock task观察 ./agent_memory/{task_id}_state.json 是否出现 findings 和 failed_attempts。如果文件写入了说明模型通道已经接通Maker 和 Checker 至少完成了一轮交互。这个验证方式比直接跑完整流水线安全也更容易定位问题。因为你只看 agent_memory 的 JSON 结构不让模型接触真实目标。如果 JSON 里只有 current_iteration 没有 findings通常是模型返回格式不对如果连文件都没生成多半是模型通道在第一步就断了。4.3 排障401、404 和模型 ID 不存在本篇可能遇到的错集中在这几个现象可能原因处理401TAOTOKEN_API_KEY 没设置或 Codex 的 env_key 名字和 shell 不一致先 echo 环境变量再检查 config.toml404base_url 写成了 https://taotoken.net/api/v1或少写了 /api改回 https://taotoken.net/api模型不存在model 写了编造的 ID去模型广场看当时列表不要用原文实验代号Codex 找不到 providermodel_provider 和 [model_providers.xxx] 不一致两处都写 taotokenClaude Code 仍旧走旧通道settings.json 和环境变量冲突只保留一处或明确优先级排障时不要一次改五个地方。先测模型对话再测 Codex 单轮问答最后才跑 agent_orchestrator.py。顺序错了你会把模型通道问题误判成编排逻辑问题。5. mcp_tool_integration.py 的 MCP 编排工具注册表与模型通道分离5.1 MCPToolRegistry 里注册的是工具不是模型服务原文附录 B 的 mcp_tool_integration.py 用 MCPToolRegistry 注册了 ghidra_decompile、gcc_compile、nmap_scan、docker_exec 这些工具。它解决的是“推理引擎怎么调本地工具”不是“模型服务怎么选”。所以配置时要把两层分开模型通道走 TaoToken 的 Base URL工具执行仍然走本地子进程或隔离沙箱。MCP 不会因为你换了模型供应商就自动获得执行权限也不应该被写成能直连生产库或执行导入导出命令。你在 mcp_tool_integration.py 里应该保留 ToolDefinition 的 timeout、requires_sandbox 字段把沙箱目录、工具路径、允许的参数模板写清楚。模型只负责生成调用参数和解释输出不负责决定要不要对真实目标执行。5.2 工具调用的安全边界编译、运行、调试由读者在本地执行把 Codex 或 Claude Code 接到 MCP 之后最容易越界的是“顺手帮我跑一下”。正确做法是Codex 生成编译命令、解释报错、对照 patch_diff_analyzer.go 或 exploit_validator.go 的逻辑你在隔离 VM 里执行 gcc、启动调试器、抓取 stdout/stderr然后把结果贴回对话让模型继续分析。这样模型始终在“生成和解释”这一侧执行留在你手里。如果原文的某个步骤需要访问数据库或生产服务也只能让模型生成 SQL 或诊断命令由你在本地或 SQL*Plus 里执行再把报错贴回来。MCP 工具注册表里不要把生产库连接串、凭据、导入导出命令直接注册成可调用工具。5.3 把工具超时、沙箱目录、Base URL 分开配置建议在环境变量里分层export TAOTOKEN_API_BASEhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_MODELYOUR_MODEL_ID export MCP_SANDBOX_DIR/tmp/mythos-sandbox export MCP_TOOL_TIMEOUT300TAOTOKEN_API_BASE 只给模型通道用不要和 MCP 工具的命令路径混在一起。MCP_TOOL_TIMEOUT 按工具类型调反编译和编译的耗时不同原文里的 timeout 默认值不一定适合你的机器。沙箱目录每次跑完清空避免上一轮的产物影响下一轮 Checker 的判断。6. 下一步Coding Plan、创建 Key 与 Claude Code 文档6.1 长期跑 Maker-Checker 循环先看 Coding Plan 是否够用agent_orchestrator.py 的 _maker_checker_loop 最多 10 次迭代每轮 Maker 和 Checker 都要调模型token 消耗会乘以 20 次以上。如果你准备长期用 Codex 或 Claude Code 跑这种多子 Agent 流水线先去 Coding Plan 看套餐额度是否够用。不要等到循环跑到第 7 轮才因为额度问题中断那样 agent_memory 里的失败记录会分不清是模型能力问题还是通道问题。6.2 文末 CTA模型对话、创建 Key、Claude Code 文档配好之后建议按这个顺序验证一遍先在 TaoToken 模型对话 用同一把 Key 发消息再去 控制台 API Keys 确认 Key 状态和用量如果你用 Claude Code 复现环境变量对照表在 Claude Code 接入文档。这些动作和原文里“去控制台看用量、看文档”是同一类收尾只是现在都收敛到一个入口。跑通之后你回头再看 agent_orchestrator.py 的 Maker-Checker 循环会发现真正需要你操心的只剩两件事迭代次数和沙箱边界。模型服务换不换、Key 剩多少、模型 ID 对不对都在 Base URL 那一层解决掉了。