跑 Hermes Agent 的 TerminalTestEnv 时最容易让人怀疑人生的一幕是process命令明明跑完了terminal_test_output.jsonl也生成了但head -n 1一看scores字段全是0.0。再翻messages模型只回了一句“我完成了”没有tool_calls或者tool result里躺着一条Unknown tool。这时候先别去改compute_reward()因为 verifier 根本没机会看到模型真正操作过的 sandbox。在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建一把 Key把environments/terminal_test_env/default.yaml或.env里的模型服务地址切到https://taotoken.net/api让模型调用链路先变成一条你能观测的通道再重跑python environments/terminal_test_env/terminal_test_env.py process观察scores与messages的变化。TaoToken 在这里只做一件事把 OpenAI 兼容的模型通道统一到同一个入口方便你把“Key 错、模型 ID 错、Base URL 错、toolset 没传、sandbox 没起来、reward 逻辑错”这几件事分开。1. TerminalTestEnv process 输出全 0 时先看 JSONL 里的哪三个字段1.1 正常轨迹里不应该只有 assistant final answerTerminalTestEnv 的process会把一次 rollout 写成一行 JSON里面最该看的是messages、scores、tokens/masks。一条正常轨迹应该有这些角色userprompt、assistant带tool_calls、tool带执行结果、assistant最终回答、score。如果messages里只有user和一条assistant文字说明模型从头到尾没调用 terminal/file 工具。模型没调用工具reward 自然拿不到文件内容scores就是 0。原文在 2.6 节列过一条排查清单模型是否调用工具、tool result 是否报错、terminal backend 是否启动成功、verify_path路径是否一致、OPENROUTER_API_KEY是否正确。前四项都落在模型调用链路上所以切通道不是绕开问题而是先把最不可控的一环固定住。1.2 scores 全 0 的三种形态第一种形态messages里没有tool_calls。模型把任务当成了纯文本问答直接说“已经创建好了”。这通常是 tool schema 没传进去或者当前模型/通道不支持 tool calling。第二种形态有tool_calls但tool消息里带error。比如Unknown tool terminal、Invalid JSON in tool arguments。这说明模型想调工具但工具名不在enabled_toolsets里或者 arguments 不是合法 JSON。第三种形态有tool_calls文件也确实创建了但 reward 读不到。compute_reward()用ctx.terminal(fcat {item[verify_path]})去读文件如果模型把文件写到别的路径或者verify_path写成~/greeting.txt而 sandbox 的 HOME 不一致分数就会是 0。这三种形态对应的修复动作完全不同。先通过 TaoToken 把模型通道固定能让你快速排除“请求根本没发出去”这种低级但高频的问题。1.3 为什么先查 OPENROUTER_API_KEY 和模型调用链路原文的最小上手流程里.env只要求填OPENROUTER_API_KEY然后跑process。但很多人在这一步会拿一个已经过期、额度不足、或者根本不属于当前环境的 Key 去跑。更隐蔽的是模型名原文示例用anthropic/claude-sonnet-4那是 OpenRouter 风格的 ID。如果你只换了 Key没换 Base URL 和模型 ID请求可能发到了一个你不熟悉的端点返回内容里没有结构化tool_callsmessages自然就只剩文字。把模型服务地址切到https://taotoken.net/api之后Key、模型 ID、Base URL 这三件事都在同一个控制台里可查排障时不用在几个供应商之间来回猜。2. 在 TaoToken 创建 Key并确认模型广场里的模型 ID2.1 打开官网注册并创建 API Key打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 完成注册和登录进入控制台创建 API Key。本文所有配置里的 Key 都写成占位符YOUR_API_KEY你替换成自己创建的那把即可。注意不要把这把 Key 拼到 Base URL 里也不要把它写进公开的 shell 历史。如果你之前.env里的变量名是OPENROUTER_API_KEY可以先保留变量名只改值这样不用动 Hermes 代码里的读取逻辑。更干净的做法是在default.yaml的openai.api_key里直接填YOUR_API_KEY后面用命令行覆盖时也统一用这个占位符。2.2 模型广场看模型 ID不要照搬 OpenRouter 的 anthropic/claude-sonnet-4原文里很多命令用--openai.model_name anthropic/claude-sonnet-4那是 OpenRouter 的模型 ID 写法。切到 TaoToken 后模型 ID 以 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 的模型广场当时列表为准。先选一个支持 tool calling 的模型复制它的 ID后面填进default.yaml的openai.model_name或者用命令行--openai.model_name YOUR_MODEL_ID覆盖。不要自己编造gpt-5、带日期后缀之类的 ID 当正式配置。模型广场里有什么你就填什么。TerminalTestEnv 的内置任务很简单但前提是模型能返回结构化 tool calls所以模型能力要优先看工具调用支持而不是只看名字。2.3 .env 里只放 KeyBase URL 放到 yaml 里原文里.env的用途是填OPENROUTER_API_KEY。切到 TaoToken 后.env可以继续保持简单OPENROUTER_API_KEYYOUR_API_KEY但真正决定请求发去哪的是default.yaml里的openai.base_url。如果你只在.env里改了 KeyBase URL 还是原来指向 OpenRouter 的地址那请求仍然不会走 TaoToken。所以第 3 节我们会直接改 yaml。3. 改 default.yaml把模型服务地址切到 https://taotoken.net/api3.1 找到 openai 配置块打开environments/terminal_test_env/default.yaml定位到openai配置块。原文没有贴完整文件但process命令支持--openai.base_url、--openai.api_key、--openai.model_name、--openai.server_type说明这些字段在配置层存在。把与模型服务地址相关的部分改成openai: base_url: https://taotoken.net/api api_key: YOUR_API_KEY model_name: YOUR_MODEL_ID server_type: openai注意base_url末尾不要加/v1。TaoToken 的接口 Base URL 就是https://taotoken.net/api不要写成https://taotoken.net/api/v1也不要写成完整的/chat/completions路径。server_type保持openai因为 TaoToken 走的是 OpenAI 兼容通道。如果你使用 Modal 作为 terminal backendmodal setup那一步不受影响TaoToken 只替换模型服务地址不参与 sandbox 生命周期。3.2 也可以命令行覆盖适合 A/B 排障如果不想直接改 yaml可以在process命令里加--openai.*参数覆盖。这样你可以先用 OpenRouter 跑一次再用 TaoToken 跑一次对比同一批任务下messages里tool_calls的出现率python environments/terminal_test_env/terminal_test_env.py process \ --config environments/terminal_test_env/default.yaml \ --openai.base_url https://taotoken.net/api \ --openai.api_key YOUR_API_KEY \ --openai.model_name YOUR_MODEL_ID \ --openai.server_type openai \ --env.use_wandb false \ --env.data_path_to_save_groups terminal_test_output.jsonl命令行覆盖的优先级通常高于 yaml适合先验证再落盘。验证通过后再把同样的值写回default.yaml避免每次跑都带一长串参数。3.3 旧命令里的 --env 参数保留别动 TerminalTestEnv 自己的逻辑原来process里的--env.use_wandb false、--env.data_path_to_save_groups、--env.terminal_backend这些不要改它们控制的是环境行为不是模型通道。原文推荐第一次用process不要先用serve这个建议在排障时依然成立。serve会进入 Atropos 训练/服务流程变量更多不适合定位scores全 0。如果你之前用的是本地 terminal命令里保留--env.terminal_backend local。本地模式容易跑隔离弱但用来确认工具调用链足够了。4. 重跑 process观察 scores 与 messages 是否恢复4.1 先跑最小命令不要一上来开 serve配置改好后先跑最小命令python environments/terminal_test_env/terminal_test_env.py process \ --config environments/terminal_test_env/default.yaml \ --env.use_wandb false \ --env.data_path_to_save_groups terminal_test_output.jsonl如果 yaml 里已经填了https://taotoken.net/api、YOUR_API_KEY、YOUR_MODEL_ID这条命令就会走 TaoToken 通道。终端里如果出现 Python 异常先看是不是api_key没读到或者model_name在模型广场里不存在。4.2 head -n 1 看 scores跑完后执行head -n 1 terminal_test_output.jsonl重点看scores字段是不是从0.0变成了1.0或0.5。TerminalTestEnv 的 reward 逻辑是实际内容完全等于expected_content给 1.0expected_content包含在实际内容里给 0.5否则给 0.0。如果还是 0.0先不要改这个逻辑继续看messages。同时看一眼messages的数量。正常一次 rollout 至少有 4 条以上消息。如果只有 2 条说明 agent loop 只跑了一轮就结束了。4.3 messages 里确认三件事第一assistant消息里有没有tool_callsname是不是terminal或file。如果没有说明模型没打算用工具或者 tool schema 没传进去。第二tool消息里有没有error字段。如果有Unknown tool去检查enabled_toolsets是不是[terminal, file]。第三最终assistant有没有基于tool result继续修正。如果它调了一次工具就停可能任务本身已经完成也可能max_agent_turns到了上限。这三件事能直接区分“通道问题”和“环境问题”。TaoToken 帮你解决的是第一层通道问题后面两层仍然要回到 TerminalTestEnv 自己的配置。5. scores 还是全 0按模型通道、toolset、sandbox、reward 四段排障5.1 模型通道Key 过期、模型 ID 写错、Base URL 多了 /v1常见错误一api_key还是旧 OpenRouter 的 Key。打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 的控制台确认这把 Key 是当前项目下创建的。常见错误二model_name填了 OpenRouter 的anthropic/claude-sonnet-4但 TaoToken 模型广场里叫另一个 ID。以模型广场当时列表为准不要猜。常见错误三base_url写成https://taotoken.net/api/v1或https://taotoken.net/api/chat/completions。正确写法只有https://taotoken.net/api。多一个/v1可能直接 404少一个路径可能被当成对话补全端点最终返回 200 但没有tool_calls。还有一个容易忽略的点命令行参数覆盖了 yaml。你改了 yaml但命令里还带着旧的--openai.base_url实际生效的是命令行。5.2 toolsetenabled_toolsets 是否包含 terminal 和 file原文 TerminalTestEnv 配置里有enabled_toolsets: [terminal, file]如果这个字段被改成None且distribution也是NoneHermes 会启用所有可用 toolsets看起来没问题但如果你的环境里某些 toolset 初始化失败模型可能拿到一个不完整的 schema。排障时先显式写死[terminal, file]不要依赖默认值。确认format_prompt(item)生成的 user message 里包含了任务描述且HermesAgentLoop调chat_completion时确实把toolstool_schemas传了进去。如果这两步有一个断了模型就只能纯文本回复。5.3 sandboxterminal_backend 起没起来本地模式和 Modal 模式的差异在于 sandbox 生命周期。本地模式容易跑但隔离弱Modal 模式更接近正式评测。排障时先用local--env.terminal_backend local如果local能跑出非 0 的 score再换 Modal。换 Modal 后如果又全 0优先看 Modal 认证是否过期、sandbox 镜像是否能拉取、task_timeout是否太短。原文提到 Modal 使用 CLI 认证modal setup会通过浏览器保存凭据.env里不需要 Modal API Key。TaoToken 不参与 sandbox 创建所以这里的问题不会因为换了模型通道而消失。但模型通道稳定后你至少能确定tool result里的报错是 sandbox 给的而不是模型根本没发请求。5.4 verify_path 与 rewardToolContext 是不是同一个 task_idcompute_reward()通过ctx.terminal(fcat {item[verify_path]})去读文件。ctx是ToolContext(task_id)它和模型 rollout 使用同一个task_id所以模型创建的文件 verifier 能看到。如果collect_trajectory里的task_id没有正确传给HermesAgentLoop或者 reward 阶段新建了一个ToolContext但 task_id 不一致verifier 就会进到一个空 sandboxcat报文件不存在reward 自然是 0。另外一个高频问题是verify_path的路径写法。模型任务里写的是~/greeting.txtverifier 也写~/greeting.txt但 sandbox 里执行cat时的用户和 HOME 可能不同。先在messages里找tool result看看模型执行cat ~/greeting.txt时返回了什么。如果返回No such file说明模型根本没创建成功或者创建到了别处。6. process 通了之后TBLite 和 HermesSweEnv 的模型通道也要一起换6.1 TBLite evaluate 的 --openai.model_name 同样从模型广场取TerminalTestEnv 的process通了不代表 TBLite 就自动走新通道。TBLite 的evaluate命令有自己的一套参数python environments/benchmarks/tblite/tblite_env.py evaluate \ --config environments/benchmarks/tblite/default.yaml \ --openai.model_name YOUR_MODEL_ID \ --env.task_filter broken-python,pandas-etl \ --env.max_concurrent_tasks 2 \ --env.use_wandb false如果 TBLite 的default.yaml里也有openai.base_url同样填https://taotoken.net/api。原文里 TBLite 第一次只跑两个任务这个习惯在排障时更该保留先用task_filter跑两个确认PASS / FAIL能正常输出再全量跑。6.2 HermesSweEnv 的 --openai.base_url 不要留 OpenRouter原文 HermesSweEnv 的示例命令里有--openai.base_url https://openrouter.ai/api/v1切到 TaoToken 后改成--openai.base_url https://taotoken.net/api \ --openai.api_key YOUR_API_KEY注意https://taotoken.net/api末尾不加/v1。HermesSweEnv 的 reward 默认会跑python3 -c test_code如果模型通道导致tool_calls解析失败测试代码根本不会被执行reward 会掉到 0.1 或 0.0。先把通道跑通再看代码修复能力才有意义。7. 跑完以后去控制台对一下这次 TerminalTestEnv 的调用7.1 用模型对话页做一次最小请求打开 TaoToken 模型对话用同一把 Key 和模型 ID 发一条消息确认通道本身没挂。如果对话页正常而 TerminalTestEnv 里tool_calls还是空问题就在 Hermes 的 toolset 或 agent loop不在通道。这一步能帮你分清“Key 不可用”和“Hermes 配置没生效”。很多全 0 的 case 最后发现是 yaml 改了但命令行覆盖了或者.env里的变量名和代码读取的变量名不一致。7.2 去控制台看用量和 Key 状态控制台 API Keys 里能看到这把 Key 的调用记录。如果记录里只有对话页那一次没有process的请求说明default.yaml的openai.base_url没生效或者命令行参数被覆盖。如果记录里有请求但全都是短请求、没有多轮说明模型没有返回tool_calls请求在 agent loop 第一轮就结束了。这时候再回头看模型 ID 是否支持工具调用以及enabled_toolsets是否真的传给了模型。7.3 长期跑评测再看 Coding Plan如果每天都要跑 TBLite、Terminal-Bench 2 或 HermesSweEnv可以看看 Coding Plan 的额度是否够用。需要新 Key 时还是回到 TaoToken 控制台 创建。把 Key 和 Base URL 固定下来之后TerminalTestEnv 的process就变成了一个稳定的观测窗口每次改 reward、改 toolset、改 sandbox先跑一次process看scores和messages比直接上evaluate全量跑要省时间得多。排这种全 0 的毛病最怕一上来就怀疑compute_reward()。先把模型调用链路换成一条自己能观测的通道再去看messages里tool_calls有没有出现、tool result有没有报错。TaoToken 的 Base URL 只有一个https://taotoken.net/api填错的位置通常不在 Hermes 代码里而在配置文件和命令行参数的优先级上。