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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 Key

2.1 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_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys&utm_campaign=rewrite

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/v1，OpenManus 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：

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 install

4.2 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/api，OpenManus 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 Bearer

401 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-deps

Windows 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_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite

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_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite

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_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model_chat&utm_campaign=rewrite

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。