1. 从 StepContext 日志看 AGENTS.md它不是文档是每轮系统上下文在 Codex 的 StepContext 调试日志里AGENTS.md 不是一份躺在仓库里的静态说明而是会被 Resource Loader 重新装配进每轮系统上下文的运行时输入。我把model_provider切到 TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagents-md-stepcontext之后第一件想验证的事不是模型能不能跑而是 AGENTS.md 里的工具边界描述到底让每轮请求多背了多少 token。因为只要 StepContext 引用了当前 TurnContext并把这一刻选中的环境、Capability Roots、Tool Router 与 AGENTS.md 一起捕获那么规则文件的每一次膨胀都会直接变成模型入口的输入成本。很多团队维护 AGENTS.md 的方式和写 README 没区别想到什么补什么项目规范、目录说明、命令示例、历史踩坑全往里塞。结果是模型每轮都能看到一套很“完整”的世界观但 Tool Router 实际注册的工具可能只有四五个大量 schema 描述和权限声明在上下文中反复出现既没有改变 Agent 的动作空间也没有提高任务通过率。TaoToken 在这里只提供模型入口Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 使用YOUR_API_KEY它不替 Agent 决定工具边界工具边界仍然由 Harness、AGENTS.md 与 Tool Router 共同描述。我们需要观察的是AGENTS.md 写了什么、Resource Loader 装了什么、StepContext 捕获了什么、每轮请求又为这些内容付了多少 token。这篇内容围绕一条可复现路径展开先拿到 AGENTS.md 加载记录再做工具边界对照最后记录 Token 消耗观察。你不需要改模型权重也不需要把生产库接到 Agent 里只需要在本地仓库、本地终端和模型入口之间建立可审计的链路。2. Resource Loader 的装配顺序SYSTEM.md、AGENTS.md、Skills 与 Prompt TemplatesResource Loader 的职责不是“让模型自己去磁盘里感知”而是发现、解析、装配当前 Session 可用的系统资源。不同 Harness 的命名可能不同但典型资源包括系统级指令文件、项目级 AGENTS.md、技能文件、提示词模板、环境描述、工具白名单。它们不会自动变成模型能力而是先形成一份系统上下文再与用户输入、历史消息、工具 schema 一起送入下一轮请求。要复现 AGENTS.md 加载记录先在本地仓库做一次资源盘点。下面命令只读取文件不连接任何数据库或远程服务# 在项目根目录执行列出可能被 Resource Loader 发现的规则文件 find . -maxdepth 4 \( -name AGENTS.md -o -name SYSTEM.md -o -name SKILL.md -o -name *.prompt.md \) -print | sort # 查看文件大小与行数先建立“上下文预算”直觉 wc -c -l $(find . -maxdepth 4 \( -name AGENTS.md -o -name SYSTEM.md -o -name SKILL.md \) -print)然后再用一个本地脚本估算这些文件进入系统上下文后的字符成本。字符数除以 3 到 4可以作为英文与代码混合文本的粗略 token 估算中文密度更高时实际值会变化。它不精确但足够让你发现“哪份规则文件正在吃掉预算”# local_context_budget.py from pathlib import Path CANDIDATES [AGENTS.md, SYSTEM.md, SKILL.md] root Path(.).resolve() for name in CANDIDATES: for path in sorted(root.rglob(name)): if .git in path.parts or node_modules in path.parts: continue text path.read_text(encodingutf-8, errorsignore) chars len(text) rough_tokens chars // 4 print(f{path.relative_to(root)}\t{chars} chars\t~{rough_tokens} tokens)如果你用的是 Codex 这类会捕获 StepContext 的 Harness可以在日志里搜索StepContext、Tool Router、AGENTS.md、Capability Roots等关键词。重点不是日志格式而是确认三件事AGENTS.md 是在 Session 启动时加载还是每次 Turn 都重新解析。工具边界描述是随 AGENTS.md 一起进入系统上下文还是只存在于 Tool Router 的注册表里。当前 StepContext 是否包含后台配置变化后的旧文件内容。Resource Loader 的装配顺序通常决定了优先级。系统级指令可能先进入项目级 AGENTS.md 后进入技能文件与提示词模板可能按需加载也可能被显式装配。若顺序不明确同一个工具既有全局声明、又有项目声明、还有临时提示词声明模型看到的就会是一套互相重叠的规则。此时 StepContext 虽然自洽但自洽的是一份臃肿的上下文。TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagents-md-loader提供的是模型入口不介入 Resource Loader 的本地装配逻辑。也就是说AGENTS.md 加载记录必须在你自己的仓库和 Harness 日志里完成TaoToken 负责的是当这些上下文组装完成后请求以哪个 Base URL、哪个 Key、哪个模型标识进入推理。3. 工具边界对照AGENTS.md 声明、Tool Router 注册与真实可调用AGENTS.md 决定工具边界但“写了”不等于“注册了”“注册了”也不等于“模型一定会用”。更常见的情况是AGENTS.md 里写了十几个工具名和权限说明Tool Router 实际只注册了 read、write、edit、bash模型每轮却要为那十几个描述付 token。要做工具边界对照可以维护一张本地表格把三类事实分开记录。工具/能力AGENTS.md 是否声明Tool Router 是否注册系统上下文中的描述成本当前 StepContext 可调用文件读取是声明只读是注册为 read约 120 tokens是文件写入是声明需审批是注册为 write约 160 tokens是受 Approval 约束局部编辑是声明仅限工作区是注册为 edit约 180 tokens是Shell 命令是声明需沙箱是注册为 bash约 220 tokens是受 Sandbox 约束浏览器访问是写了完整说明否未注册约 300 tokens否数据库查询是写了连接示例否未注册约 260 tokens否子 Agent 调度是写了调度规则视 Profile 而定约 200 tokens仅主 Agent 可用这张表暴露的问题很直接未注册的工具描述仍然可能被 AGENTS.md 带进系统上下文成为纯成本。更稳妥的写法是让规则文件只描述当前 Profile 真正需要的能力把“未来可能用到的工具”挪到按需加载的技能文件或模板里。一个更窄的 AGENTS.md 示例# AGENTS.md - 项目规则 ## 工具边界 - 允许read、edit、bash仅工作区 - 禁止网络下载、生产配置修改、凭据读取 - 写入前必须说明目标文件与变更原因 - bash 命令如果涉及删除、安装、迁移必须请求审批 ## 上下文规则 - 只引用与当前任务相关的文件 - 历史工具输出超过 200 行时先摘要再继续 - 不把完整日志复制进下一轮请求 ## 输出要求 - 先给变更计划再执行工具 - 最终说明修改文件、验证命令、未完成事项这份文件没有列一堆不存在的工具也没有把数据库连接、浏览器自动化、子 Agent 调度全写进去。Tool Router 注册什么AGENTS.md 就描述什么审批与沙箱再决定这些工具在实际执行时的边界。TaoToken 的模型入口不会替你扩大或缩小这个边界它只承接已经装配好的请求。在 Codex 的 StepContext 里工具边界和 AGENTS.md 是同一时刻被捕获的。后台配置即使发生变化已经开始的那一步仍然面对一套自洽的工具与环境。这个设计对调试很友好你可以把某一步的 AGENTS.md 快照、Tool Router 注册表、实际工具调用记录放在一起对照判断某次越界是因为规则文件写得太宽还是因为 Tool Router 注册了不该注册的能力。4. 把模型入口切到 TaoTokenClaude Code 与 Codex 的配置不能混用确认资源装配与工具边界之后下一步是把模型入口切到 TaoToken。注意Claude Code 和 Codex 的配置方式不同不能把ANTHROPIC_*环境变量套到 Codex 上也不能把 Codex 的config.toml当成 Claude Code 的 settings.json 使用。两者的 Base URL 都可以指向https://taotoken.net/api但协议字段、环境变量名和配置文件位置要各自遵守。Claude Code 使用 settings.json常见做法是在env字段中设置 Anthropic 兼容入口{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }把这段配置放到 Claude Code 会读取的 settings.json 中然后重启会话。若你使用 CC Switch 管理多套配置可以把它拆成“三件套”供应商名称TaoTokenBase URLhttps://taotoken.net/apiAPI KeyYOUR_API_KEY这样切换供应商时不需要改 AGENTS.md也不需要重装 Harness。模型入口变了工具边界仍由本地规则文件与 Tool Router 决定。Codex 使用 config.toml配置形态不同# ~/.codex/config.toml model gpt-5.6-sol model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat然后在本地 shell 中导出 Keyexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY这里再次强调Codex 不读取ANTHROPIC_AUTH_TOKENClaude Code 也不应把model_providers.taotoken当作自己的配置。混淆的结果通常是 401 或 404要么 Key 没被正确读取要么请求路径被拼到了错误的协议端点上。排障时先确认“哪个客户端、哪个配置文件、哪个环境变量”再检查 Base URL 是否为https://taotoken.net/api。TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagents-md-provider可以领取 Key 并查看模型入口说明。把 Base URL 填到模型入口后AGENTS.md 的加载、StepContext 的捕获、Tool Router 的注册仍然发生在本地 Harness 中。TaoToken 只提供模型入口这个边界越清楚排障时越不容易把配置问题误判成模型问题。5. Token 消耗观察系统上下文、工具 schema 与历史如何分摊每轮请求切完模型入口后最重要的可复现产出是 Token 消耗观察。不要只看总 token要把每轮请求拆成几个账本系统指令、AGENTS.md、工具 schema、对话历史、工具结果、当前用户输入。下面是一份示例记录表字段可以根据你的 Harness 日志调整轮次系统指令AGENTS.md工具 schema历史消息工具结果本轮输入合计备注1420310680001410首次加载工具 schema 最全24203106802601801850开始出现历史与工具输出34203106805206402570工具输出未裁剪44203106809001202430对旧输出做了摘要54203106801100902600接近压缩阈值这张表里AGENTS.md 和工具 schema 是“固定成本”历史与工具结果是“增长成本”。如果固定成本过高每一轮都在为同一批描述付费如果增长成本失控任务后期会被旧工具输出拖垮。更合理的优化顺序是先把 AGENTS.md 压到只描述当前 Profile 真正可用的工具与禁止事项。再检查 Tool Router 注册表删除未注册但仍在系统上下文里出现的工具描述。对超过阈值的工具结果做摘要而不是完整塞回下一轮。用 Compaction 或 Session 投影保留关键事实释放窗口。最后才考虑换模型或调大上下文窗口。可以用下面的本地脚本把某次会话的日志按“段”统计字符数。它不解析生产库只读取你导出的文本日志# token_ledger.py from pathlib import Path log Path(step-context.log).read_text(encodingutf-8, errorsignore) sections { AGENTS.md: log.count(AGENTS.md), Tool Router: log.count(Tool Router), StepContext: log.count(StepContext), system: log.count(system), } for key, count in sections.items(): print(f{key}: {count} 次出现) # 粗略估算整份日志的字符规模 print(f日志字符数: {len(log)})真正要记录的不是出现次数而是每次装配后的实际文本长度。你可以在 Harness 的请求构造层加一段本地日志请求发出前把 system 部分、工具 schema 部分、历史部分分别计算字符数并落盘。这样经过几轮任务后就能画出“固定成本 vs 增长成本”的曲线。AGENTS.md 写得越宽固定成本越高工具输出越不裁剪增长成本越陡。TaoToken 的模型入口提供的是调用通道不会改变你的上下文装配策略。也正因如此Token 消耗观察必须建立在本地 Harness 的日志上。你看到的每一轮输入都是 Resource Loader、StepContext、Tool Router 与 Session 管理共同投影出来的结果。6. 排障AGENTS.md 不生效、工具越界与接口 401/404排障时先区分三类问题规则没被加载、工具边界没被约束、模型入口没被正确调用。它们的症状很像但修复位置完全不同。症状一改了 AGENTS.md模型行为没变化。先检查 Resource Loader 的加载记录。AGENTS.md 是否在项目根目录是否被.gitignore影响Harness 是否只在 Session 启动时加载而当前会话没有重启对于 CodexStepContext 是否捕获了旧快照对于 Claude Code项目级规则文件可能不是 AGENTS.md而是 CLAUDE.md 或 settings.json 中的指令字段不要默认两者同名。症状二AGENTS.md 写了禁止模型仍然调用了某个工具。先看 Tool Router 是否注册了该工具。如果注册了规则文件只是自然语言约束模型可能忽略真正的边界要靠 Approval 与 Sandbox。若工具不该出现应从 Tool Router 或 Profile 中移除而不是只在 AGENTS.md 里写“禁止”。工具边界对照表在这里最有用把“声明”“注册”“可调用”三列分开问题会立刻暴露。症状三配置 TaoToken 后出现 401 或 404。401 通常表示 Key 没被读取或格式不对。Claude Code 检查ANTHROPIC_AUTH_TOKENCodex 检查TAOTOKEN_API_KEY是否导出到当前 shell。404 通常表示 Base URL 或协议路径不对。两个客户端都先把 Base URL 设为https://taotoken.net/api不要在末尾误加/v1/messages或/v1/chat/completions除非你确认当前客户端要求这样做。Codex 的wire_api要与实际协议匹配Claude Code 的 Anthropic 兼容配置不要写成 Codex 的 provider 结构。症状四CC Switch 切换后配置串了。回到三件套供应商名称、Base URL、API Key。确认切换的是目标客户端的配置而不是只改了全局环境变量。如果同一台机器同时跑 Claude Code 与 Codex建议用不同的 Key 名称或不同的 Profile避免ANTHROPIC_*与TAOTOKEN_API_KEY互相覆盖。症状五Token 消耗突然升高。先看 AGENTS.md 是否被重复装配再看工具 schema 是否随 Profile 变化最后看工具输出是否未裁剪。StepContext 捕获的是当前步的快照如果后台配置在任务中途变化已经开始的步仍然使用旧快照新步可能加载新规则导致同一任务内出现两套成本结构。记录每次装配的字符数比猜“模型是不是变贵了”更可靠。7. 可复现产出清单与下一步把上面的步骤跑完你至少会得到三份可复现产物AGENTS.md 加载记录本地find结果、字符数统计、StepContext 日志中的装配快照。工具边界对照AGENTS.md 声明、Tool Router 注册、实际可调用能力的三列对照表。Token 消耗观察按轮次拆分的系统上下文、规则文件、工具 schema、历史与工具结果账本。有了这三份材料再决定是否调整模型入口。TaoToken 只提供模型入口不替代 Resource Loader也不替 Tool Router 做工具治理。把 Base URL 填https://taotoken.net/api、Key 填YOUR_API_KEY之后你仍然需要在本地维护 AGENTS.md 的边界记录 StepContext 的装配结果观察每轮请求的成本结构。如果你还没有 Key可以从 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagents-md-final领取然后在对应客户端中完成配置。接下来的路径可以按需选择先做一次模型对话确认入口连通https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagents-md-chat需要长期跑 Coding Agent查看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagents-md-plan创建和管理 API Keyshttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagents-md-keysClaude Code 接入文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagents-md-docAGENTS.md 决定工具边界StepContext 决定这一步看见什么Token 账本决定这套规则是否值得。模型入口只是链条中的一段把加载记录、边界对照和消耗观察做实才能让 Agent 在长期使用中少背无关上下文也少做越界动作。