Meta华人实习生搞出超级智能体！用TaoToken统一Key跑通自写代码自我进化闭环

1. 从 Hyperagents 论文到本地可跑的最小闭环Meta 那篇 HYPERAGENTS 论文刷屏的时候我第一反应不是「AI 要觉醒了」而是——这套「自己写代码、自己改自己」的机制能不能在本地用现成工具复现一个最小版本论文里提到的达尔文哥德尔机DGM在 SWE-bench 上把性能从 20.0% 拉到 50.0%Polyglot 上从 14.2% 涨到 30.7%核心动作其实就一句话让智能体读自己的代码、提改进方案、写回文件、再跑一遍验证。这个循环开发者完全可以在自己机器上搭出来。所谓超级智能体Hyperagents论文的定义是「既能修改任务执行行为也能修改生成未来改进建议的过程」也就是元认知自我修改。落到工程上它需要一个能稳定调用大模型的入口、一套读写本地代码的脚本、一个能判断「这轮改动到底有没有变好」的验证器。这三件事里最容易被卡住的是模型调用——不同模型不同 Key、不同 Base URL、不同参数格式智能体每换一个模型就要改一次配置自我进化循环根本跑不顺。这篇就按「本地复现」的场景来写用 TaoToken 统一 Key 把模型调用收敛成一个入口然后写一个能自读代码、自提改进、自回写的脚本最后跑一轮进化前后的能力对比。适合已经会写 Python、想让自己的 Agent 真正「动起来改自己」的开发者。全程不需要 GPU 集群一台能联网的开发机就够。我试过把模型调用散落在各个脚本里的写法改一次模型要翻五个文件后来统一到一个配置层才顺过来。下面按步骤走。2. TaoToken 统一 Key 前置把模型入口收敛成一个 Base URL在写自我进化脚本之前先把「模型怎么调」这件事固定下来。TaoToken 的作用是提供一个统一的 API 入口你用同一个 Key、同一个 Base URL就能切换不同模型不用为每个模型单独维护一套鉴权和地址。对自我进化循环来说这点很关键——智能体在迭代过程中可能会换模型来提改进方案如果每次换模型都要改代码里的 endpoint循环就断了。先拿 Key。打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册后在控制台里创建 API Key。控制台地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite Key 列表在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 。创建完先复制存好后面脚本里要用。这里有个容易踩的坑很多人拿到 Key 之后直接写死在脚本里结果一提交就泄露。正确做法是放到环境变量或者本地.env文件并且把.env加进.gitignore。我一般用环境变量跨脚本复用最省事。export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api注意 Base URL 是https://taotoken.net/api不带任何查询参数。有些教程会让你在 Base URL 后面拼/v1那是另一套兼容格式的写法用 TaoToken 的时候按官方给的地址来别自己加后缀否则容易出现 404 或者路径重复。模型 ID 这块TaoToken 支持多种主流模型你在调用时通过model字段指定。建议先想清楚自我进化循环里要用哪几个模型一个负责「提改进方案」推理强一点的一个负责「执行具体改动」速度快一点的。两个角色可以用同一个模型也可以分开统一 Key 的好处就是切换只改一个字符串。验证 Key 是否可用最直接的方式是发一个最小请求。用 curl 试一下curl https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: claude-3-5-sonnet, messages: [{role: user, content: 回复 ok 两个字母}], max_tokens: 16 }如果返回里能看到choices字段和内容说明 Key 和地址都通了。如果返回 401先检查 Key 有没有复制完整、有没有多余空格如果返回 404检查 Base URL 是不是写成了带/v1的形式。这一步通了再往下写脚本。如果你更习惯在对话界面里先试模型效果可以打开模型对话页 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 选一个模型发几句话确认账号状态正常。这一步不是必须但对第一次接入的人来说能快速排除「Key 本身有问题」这种情况。3. 可复制配置settings.json 与智能体回写脚本配置层我建议单独放一个文件不要混在业务脚本里。下面这套结构在本地复现时最省心一个settings.json管模型入口一个evolve_agent.py管自我进化循环。先写settings.json路径放在项目根目录{ provider: { base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, timeout: 120 }, models: { planner: claude-3-5-sonnet, executor: claude-3-5-sonnet }, evolution: { target_file: ./agent_core.py, max_rounds: 3, backup_dir: ./.evolve_backup, score_threshold: 0.05 } }这里planner负责读代码、提改进方案executor负责把方案落成具体代码改动。target_file是智能体要改的那个文件——也就是它自己的核心逻辑。max_rounds控制最多迭代几轮本地跑建议先设 3别一上来就放开。score_threshold是「这轮改动至少要比上轮好多少才算数」防止无意义的抖动被当成进化。然后是主脚本。核心逻辑分四步读当前代码 → 让模型提改进 → 写回文件 → 跑验证打分。下面是一个可运行的最小版本import json import os import shutil import subprocess from pathlib import Path from openai import OpenAI CFG json.loads(Path(settings.json).read_text()) client OpenAI( base_urlCFG[provider][base_url], api_keyos.environ[CFG[provider][api_key_env]], ) def read_target(): return Path(CFG[evolution][target_file]).read_text() def backup(round_idx): src Path(CFG[evolution][target_file]) dst_dir Path(CFG[evolution][backup_dir]) dst_dir.mkdir(exist_okTrue) shutil.copy(src, dst_dir / fround_{round_idx}_{src.name}) def propose_improvement(code, history): prompt f你是一个自我改进智能体。下面是当前代码 {code} 历史尝试记录 {history} 请提出一处能提升该代码任务成功率的改进直接输出完整的修改后代码 不要解释不要用 markdown 代码块包裹。 resp client.chat.completions.create( modelCFG[models][planner], messages[{role: user, content: prompt}], max_tokens4096, ) return resp.choices[0].message.content.strip() def write_back(new_code): Path(CFG[evolution][target_file]).write_text(new_code) def run_validation(): result subprocess.run( [python, -m, pytest, tests/, -q], capture_outputTrue, textTrue, ) passed result.stdout.count( passed) return passed, result.stdout def evolve(): history [] best_score 0 for i in range(CFG[evolution][max_rounds]): backup(i) code read_target() new_code propose_improvement(code, \n.join(history)) write_back(new_code) score, log run_validation() delta score - best_score history.append(fround {i}: score{score}, delta{delta}) if delta CFG[evolution][score_threshold]: print(fround {i} 提升不足回滚) shutil.copy( Path(CFG[evolution][backup_dir]) / fround_{i}_agent_core.py, CFG[evolution][target_file], ) else: best_score score print(fround {i} 进化成功score{score}) if __name__ __main__: evolve()这段脚本里propose_improvement是核心——它把当前代码和历史尝试一起喂给模型让模型输出完整的新代码。注意 prompt 里明确要求「直接输出完整代码不要 markdown 包裹」否则模型很容易给你一段带 python 的文本写回文件后直接语法错误。这个坑我在第一次跑的时候踩过回写后 pytest 报SyntaxError排查了半天才发现是代码块标记混进去了。run_validation用 pytest 的通过数当分数这是最朴素的验证器。真实场景里你可以换成自己的评测集比如一组固定任务的成功率。关键是这个分数要能自动算出来不能靠人眼看。如果你打算把这个循环跑成长期任务比如让它每天自己迭代几轮那用 Coding Plan 会更合适地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 。它面向的就是这种持续编码、Agent 长跑的用量场景比按次调用更划算。4. 验证请求与成功结果跑一轮进化前后对比配置和脚本都就位后先别急着放开迭代做一次「单轮进化」的对照实验确认整条链路是通的。准备一个待改进的agent_core.py故意留一个可优化的点。比如下面这个版本它做字符串处理时没有处理空输入def normalize(text): return text.strip().lower().replace( , _)再写一个测试文件tests/test_core.pyfrom agent_core import normalize def test_basic(): assert normalize(Hello World) hello_world def test_empty(): assert normalize() def test_none(): assert normalize(None) 跑一次pytest tests/ -q你会看到test_none失败因为None.strip()会抛AttributeError。当前通过数是 2。现在跑python evolve_agent.py。脚本会读agent_core.py把代码和空历史发给模型模型大概率会提出加一个空值判断比如def normalize(text): if text is None: return return text.strip().lower().replace( , _)写回后再跑 pytest通过数变成 3。脚本输出round 0 进化成功score3。这就是一轮完整的「自读代码 → 自提改进 → 自回写 → 自验证」闭环。如果你想更直观地看进化前后的差异可以在跑之前先手动记录一次分数跑完再记录一次用表格对照轮次通过用例数改动内容是否保留初始2无-第 0 轮3增加 None 判断是第 1 轮3尝试重构但无提升回滚第二轮如果模型提的改动没有让通过数继续涨脚本会按score_threshold回滚保证agent_core.py始终停在当前最优版本。这个「只保留有提升的改动」的机制就是论文里说的「从经验上提升性能的方案」在工程上的简化版。验证模型本身是否正常工作也可以单独发一个请求确认返回结构resp client.chat.completions.create( modelclaude-3-5-sonnet, messages[{role: user, content: 输出一行 python 代码打印 hello}], ) print(resp.choices[0].message.content)能正常打印出代码说明模型调用没问题。如果这里就报错先回到第 2 步检查 Key 和 Base URL别往下走。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth本地复现这类自我进化循环报错基本集中在模型调用和文件读写两块。下面按真实遇到的报错逐个说。401 Unauthorized。最常见的原因是 Key 没读到。脚本里用的是os.environ[TAOTOKEN_API_KEY]如果你在另一个终端窗口跑的脚本而环境变量只在当前窗口 export 过就会读不到。解决办法是把 export 写进~/.bashrc或~/.zshrc或者用python-dotenv从.env读。还有一种情况是 Key 复制时带了首尾空格Bearer后面多一个空格也会 401用echo $TAOTOKEN_API_KEY | wc -c看一下长度对不对。local proxy failed。这个报错通常出现在你本机设置了系统级网络配置、但脚本运行环境没继承到的时候。检查方式是看你的 shell 里有没有HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY这类变量如果有确认它们指向的地址是通的。另一种可能是 Base URL 写错了比如写成了https://taotoken.net/api/v1多出来的路径导致请求打到了不存在的端点。按第 2 步给的地址https://taotoken.net/api来不要自己拼后缀。reading choices。典型报错是TypeError: Cannot read properties of undefined (reading choices)或者 Python 里resp.choices报AttributeError。这说明返回体里根本没有choices字段通常是请求本身失败了但你没检查状态码。在脚本里加一层判断resp client.chat.completions.create(...) if not resp.choices: raise RuntimeError(f空返回: {resp})更常见的原因是模型 ID 写错了。比如你写了一个 TaoToken 不支持的模型名接口可能返回一个错误结构而不是标准 completion。解决办法是先用第 2 步的 curl 命令确认模型 ID 可用再写进settings.json。OAuth 相关报错。如果你用的是某些需要 OAuth 授权的客户端比如 Claude Code 这类工具报错里可能出现OAuth token expired或invalid_grant。这类工具接入 TaoToken 时需要在配置里把 Base URL 指向https://taotoken.net/apiKey 用 API Key 而不是 OAuth token。以 Claude Code 为例它的配置文件里要同时写全三件套Base URL、API Key、Model ID。缺任何一个都会导致鉴权失败。具体接入方式可以看文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有各客户端的配置示例。还有一个不报错但很坑的情况模型返回的代码带了 markdown 代码块标记写回文件后 pytest 报SyntaxError。解决办法是在 prompt 里明确要求「不要用 markdown 包裹」或者在写回前做一次清洗def strip_fence(text): if text.startswith(): lines text.splitlines() return \n.join(lines[1:-1]) return text这个清洗函数建议直接加进write_back之前能省掉很多莫名其妙的语法错误。6. 把循环跑长从单轮进化到持续迭代单轮跑通之后你可以把max_rounds调大让它连续迭代。但连续迭代会暴露一个新问题模型容易陷入局部最优反复提类似的改动。论文里 DGM 用「开放式进化搜索」解决这个问题——从现有智能体库里采样保留表现稍差但方向不同的「祖先」避免早熟收敛。本地复现时可以用一个简化策略每轮把历史尝试记录完整传给模型并且在 prompt 里加一句「不要重复历史中已经尝试过的改动方向」。历史记录我建议存成 JSON而不是拼成字符串。这样你可以记录每轮的分数、改动摘要、是否保留下一轮提改进时把最近几轮的历史一起喂进去history.append({ round: i, score: score, delta: delta, kept: delta CFG[evolution][score_threshold], summary: new_code[:200], }) Path(evolution_history.json).write_text(json.dumps(history, ensure_asciiFalse, indent2))这样跑十几轮之后你能清楚看到智能体在哪些方向上试过、哪些有效、哪些被回滚。这个记录本身就是「元学习」的雏形——它不只是在改代码还在积累「怎么改才有效」的经验。如果你想让这个循环长期跑下去比如挂在一个定时任务里每天迭代那模型调用的稳定性和成本就变成主要矛盾。Coding Plan 面向的就是这种长期编码场景地址 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 适合把自我进化循环当成一个持续运行的 Agent 来用。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite API Key 管理在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 。最后说一个实际跑下来的经验验证器的质量决定了进化的方向。如果你的 pytest 只覆盖了三个用例智能体很快就会把这三个用例全过掉然后开始提一些「为了过测试而改」的无效改动。真正让自我进化有意义的前提是验证器能代表你真实想要的能力。所以与其急着把max_rounds调到 100不如先把测试集写扎实。循环本身不难搭难的是让每一轮迭代都朝着你真正想要的方向走。