1. 京东云上跑 Hermes Agent 与 OpenClawToken Plan 到底解决什么问题如果你在京东云买了一台云主机想把 Hermes Agent 和 OpenClaw 这两个 AI 工具跑起来大概率会卡在同一个地方模型通道怎么接、Key 怎么管、多个工具怎么共用一份额度。Hermes Agent 是一个能自我进化的智能体框架OpenClaw 是本地优先的 AI 自动化代理两者都需要调用大语言模型才能干活。问题在于它们各自有独立的配置文件一个用config.toml一个用settings.json如果每个工具都单独配一套 Key后面换模型、加工具、做额度控制就会非常乱。Token Plan 的思路就是把这些统一起来一份 Key、一个 API 通道Hermes Agent 和 OpenClaw 都指向同一个入口。这样你在京东云主机上只需要维护一套凭证新增工具时改一行配置就行。这篇内容面向的是已经在京东云有云主机、准备把这两个工具接上模型通道的开发者我会给出可直接复制的配置骨架、逐步验证清单以及我实际部署时踩过的几个坑。需要先说明的是TaoToken 在这里扮演的是统一 Key 和 API 通道的角色官网是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口是 https://taotoken.net/api 。你不需要把它理解成某个特定厂商的专属服务它就是一个兼容主流 AI 工具调用格式的通道Hermes Agent 和 OpenClaw 都能直接对接。2. 前置准备京东云主机环境与 TaoToken Key2.1 京东云主机的基础要求Hermes Agent 和 OpenClaw 对机器本身的要求不算高但有几个硬性条件。我用的是京东云 2 核 4GB 的通用型实例系统选 Ubuntu 22.04 LTS这个配置跑两个工具加一个轻量模型调用完全够用。如果你打算在本地也跑一个 Ollama 做兜底内存建议拉到 8GB。网络方面京东云主机默认能访问公网但你要确认安全组放行了工具需要的端口。OpenClaw 默认用 18789 做服务通信、1878 做控制台Hermes Agent 的默认端口是 8080。这些端口在京东云控制台的安全组里要手动加规则否则本地浏览器打不开。系统依赖上两个工具都依赖 Python 3.10 和 Node.js 18。Ubuntu 22.04 自带的 Python 是 3.10Node 需要自己装。我习惯用 nvm 装 Node避免和系统包管理器打架。2.2 获取 TaoToken Key 与通道地址在开始写配置之前你需要先拿到 Key。访问 https://taotoken.net/api-keys 这个 deep link 可以直接进到 API Keys 管理页创建一个新 Key 并复制保存。这个 Key 就是后面config.toml和settings.json里要填的凭证。通道地址统一用 https://taotoken.net/api 注意这个地址不带任何查询参数直接作为 base URL 填进去就行。模型名称方面TaoToken 兼容主流命名你在配置里写gpt-4o、claude-3-5-sonnet这类标准名称都能识别。如果你不确定某个模型名是否支持可以先用模型对话页面测一下入口在 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。注意Key 只在创建时完整显示一次复制后存到你的密码管理器或临时文件里。后面配置两个工具都要用同一个 Key不要重复创建。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架3.1 Hermes Agent 的 config.tomlHermes Agent 的配置文件默认在~/.hermes/config.toml如果没有这个目录就手动建一个。下面是我实测能跑通的骨架你只需要把api_key换成自己的[model] provider openai-compatible base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey default_model gpt-4o max_tokens 4096 temperature 0.7 [agent] name hermes-jdcloud workspace /root/hermes-workspace log_level info [tools] enable_browser true enable_shell false这里有几个点值得展开。provider写openai-compatible是因为 TaoToken 的接口格式兼容 OpenAI 规范Hermes Agent 认这个标识。base_url后面不要加/v1工具内部会自己拼路径加了反而会 404。default_model你可以换成claude-3-5-sonnet或别的改完重启服务就生效。enable_shell我默认设成 false因为 Hermes Agent 的 shell 工具权限很大在云主机上跑建议先关掉等确认流程稳定再按需开启。3.2 OpenClaw 的 settings.jsonOpenClaw 的配置走 JSON 格式默认路径是~/.openclaw/settings.json。它的结构比 Hermes 稍微细一点因为要区分对话模型和嵌入模型{ models: { providers: { taotoken: { baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的TaoTokenKey, models: [ { name: gpt-4o, maxTokens: 8192, temperature: 0.7 }, { name: claude-3-5-sonnet, maxTokens: 8192, temperature: 0.5 } ] } }, defaults: { primary: taotoken/gpt-4o } }, gateway: { port: 18789, consolePort: 1878 }, cache: { enable: true, expire: 3600 } }defaults.primary的写法是provider名/模型名这里 provider 我命名为taotoken所以写taotoken/gpt-4o。如果你后面想切到 Claude只改这一行就行不用动 provider 块。cache.enable建议开着OpenClaw 的很多技能会重复调用相似 prompt缓存能省不少额度。expire设 3600 秒也就是一小时对大多数办公自动化场景够用。3.3 两个配置的对照关系配置项Hermes Agent (config.toml)OpenClaw (settings.json)通道地址base_urlmodels.providers.taotoken.baseUrlKeyapi_keymodels.providers.taotoken.apiKey默认模型default_modelmodels.defaults.primary端口默认 8080gateway.port/gateway.consolePort缓存无内置cache.enable这张表你可以存下来后面改配置时对照着找位置不用每次翻文档。4. 部署与验证从启动到确认生效4.1 启动两个服务配置写完后先启动 Hermes Agent。如果你是用 pip 装的命令是hermes agent start --config ~/.hermes/config.toml看到日志里输出model provider initialized: openai-compatible就说明配置被读到了。如果报invalid base_url检查是不是多写了/v1。OpenClaw 的启动方式取决于你的安装方式。用 Docker 的话docker run -d --name openclaw-core \ -p 18789:18789 -p 1878:1878 \ -v ~/.openclaw:/root/.openclaw \ openclaw/openclaw:latest启动后进容器确认配置挂载正确docker exec -it openclaw-core cat /root/.openclaw/settings.json | grep baseUrl输出应该是https://taotoken.net/api如果显示的是默认地址说明挂载路径不对检查-v参数。4.2 验证模型通道是否通最直接的验证方式是发一个最小请求。Hermes Agent 自带健康检查curl http://localhost:8080/api/health返回{status:ok,model:gpt-4o}就说明模型通道通了。如果返回model: null说明 Key 或 base_url 有问题。OpenClaw 的验证走它自己的 CLIdocker exec -it openclaw-core openclaw config get models.providers.taotoken.apiKey能打印出你的 Key 就说明配置写入成功。然后再发一条测试对话docker exec -it openclaw-core openclaw chat 用一句话介绍你自己如果返回了正常的模型回复说明整条链路从 OpenClaw 到 TaoToken 再到模型都是通的。4.3 验证结果对照检查项预期结果异常时的排查方向Hermes 健康检查status: ok检查 base_url 是否带/v1OpenClaw Key 读取打印出完整 Key检查 settings.json 路径OpenClaw 测试对话返回模型回复检查网络能否访问 taotoken.net端口访问浏览器能打开控制台检查京东云安全组规则5. 本篇常见错排查5.1 报错401 Unauthorized这是最常见的。原因通常是 Key 复制时带了空格或者 Key 已经失效。先检查配置文件里的 Key 前后有没有多余字符grep api_key ~/.hermes/config.toml | cat -Acat -A会把行尾符号显示出来如果看到$前面有空格手动删掉。OpenClaw 那边同理用jq检查jq .models.providers.taotoken.apiKey ~/.openclaw/settings.json如果 Key 确认没问题但还是 401去 https://taotoken.net/api-keys 确认这个 Key 的状态是否正常必要时重新生成一个。5.2 报错Connection refused或超时京东云主机默认能出公网但如果你之前改过 iptables 或用了自定义网络可能出不去。先测连通性curl -I https://taotoken.net/api如果卡住或报Could not resolve host检查 DNS 配置。Ubuntu 下看/etc/resolv.conf确保有可用的 nameserver。如果返回 403 或 404说明网络是通的问题在配置层。5.3 OpenClaw 控制台打不开端口没放行是最可能的原因。京东云的安全组规则要单独加不是在系统里ufw allow就完事。去京东云控制台找到你的实例进安全组添加入方向规则协议 TCP端口 1878 和 18789来源填你的本地 IP 或 0.0.0.0/0测试阶段。系统层面的防火墙也确认一下ufw status如果显示 active 且没有这两个端口加一下ufw allow 1878/tcp ufw allow 18789/tcp5.4 Hermes Agent 启动后模型不响应先看日志tail -f ~/.hermes/logs/agent.log如果日志里反复出现retrying model request大概率是max_tokens设太大了某些模型对单次请求的 token 上限有要求。把max_tokens从 4096 降到 2048 试试。另一个可能是temperature设成了 0有些模型在 0 温度下会返回空改成 0.1 以上。5.5 两个工具同时跑时额度消耗快这是 Token Plan 统一通道后的正常现象因为两个工具共用一份额度。如果你发现消耗速度超出预期先开 OpenClaw 的缓存再把 Hermes Agent 的max_tokens调低。另外检查一下是不是有技能在后台轮询OpenClaw 的skills list能看到已安装的技能把不用的先卸掉。6. 长期使用建议与入口如果你打算把 Hermes Agent 和 OpenClaw 长期跑在京东云上做编码辅助或 Agent 任务建议关注一下 Coding Plan 这个选项。它适合需要持续调用模型、做代码生成和自动化流程的场景入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。和按量计费相比它在高频编码场景下更可控。日常排查配置问题时接入文档是最快的参考地址是 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。里面有针对不同工具的配置示例包括 Hermes Agent 和 OpenClaw 的字段说明。如果你用的是 Claude Code 这类工具也有对应的接入说明在 https://taotoken.net/claudecode-anthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。控制台入口在 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 你可以在里面看额度消耗、管理 Key、切换模型。我自己的习惯是每周去控制台扫一眼用量如果某个工具的消耗突然涨了就去查它的日志通常是有技能在跑循环任务。最后说一个实际经验京东云主机的系统盘不大OpenClaw 跑久了日志和缓存会占空间。我一般设一个 cron 任务每周清理一次~/.openclaw/cache和~/.hermes/logs里超过 7 天的文件。这个操作不复杂但能避免某天突然发现磁盘满了导致服务挂掉。