1. 从 237 封未读邮件说起多 Agent 系统到底解决什么问题周一早上九点你打开邮箱未读数字跳到 237。老板的临时需求、客户的反馈、HR 的报销通知、外卖平台的确认信全挤在一起你翻了十五分钟才找到那封上周就该处理的发票邮件。与此同时手机里 iPhone 日历、Google 日历、飞书日历各记了一部分日程中午十二点老板约的咖啡和下午两点的评审会时间重叠你到一点半才发现。晚上想放松一下刷了半小时短视频本来要找的 Python 教程没找到倒是把美妆测评看了个遍。这三个场景的共同点不是事情太多而是信息进来了但没有人替你分拣、判断、归档。传统做法是打开 ChatGPT把邮件内容复制粘贴进去让它帮你总结然后你再手动标记、手动加日程、手动回复。整个过程你仍然是那个人肉调度器AI 只是被动响应。AI Agent 和这个有本质区别你给它一个长期目标比如每天帮我整理邮件按优先级排序广告邮件自动归档重要邮件生成回复草稿它会自己感知环境、自己决策、自己调用工具执行。而当你需要同时处理邮件、日程、信息过滤三类任务时单个 Agent 的 Prompt 会膨胀到几千字调试困难、响应变慢、成本上升。这时候就需要Harness Engineering的思路——把复杂任务拆成多个专职 Agent用编排层把它们组织起来协作。这篇要做的就是这件事用 LangChain 编排三个 Agent邮件管家、日程协调官、信息降噪师通过 TaoToken 统一 Key 接入大模型通道给出可复制的config.toml和settings.json骨架最后跑一次端到端验证确认多 Agent 调用链路真的能通。适合有基础 Python 能力、想把自己的数字生活自动化、又不想在多个模型平台之间反复切换 Key 的人。2. 为什么用 TaoToken 做统一 Key 通道多 Agent 系统有个容易被忽略的工程问题每个 Agent 可能想用不同的模型。邮件分类任务需要便宜快速的模型日程冲突推理需要强一点的模型信息过滤可能只需要一个轻量模型。如果你分别去不同平台申请 Key就要维护多套鉴权、多套计费、多套限流配置代码里到处是if agent mail: use_key_a。TaoToken 在这里扮演的是统一入口的角色。它提供兼容 OpenAI 风格的 API 通道你只需要一个 Key、一个 base_url就能在 LangChain 里通过ChatOpenAI或OpenAI客户端调用不同模型。对多 Agent 系统来说这意味着所有 Agent 共用一套鉴权配置config.toml里只写一次切换模型只改model字段不用改客户端初始化逻辑计费和调用日志集中在一处排查问题时不用跨平台对账需要说明的是TaoToken 是合规的 API 聚合通道不是所谓中转工具它的定位是让你用统一接口访问模型能力。官网入口在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 地址是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址不带 UTM 参数。拿到 Key 的路径是登录后进入控制台在 API Keys 页面创建。控制台地址 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API Keys 页面 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。创建后复制那串sk-开头的字符串后面配置里要用。如果你只是想先验证模型能不能通可以先用模型对话页面试一句 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。如果你打算长期跑编码类 Agent可以了解 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。接入细节看文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架多 Agent 系统的配置我习惯分两层config.toml放模型通道和 Agent 级别的参数settings.json放运行时开关和工具路径。这样改模型不用动代码改行为不用重启整个项目。3.1 config.toml 骨架# config.toml # 多 Agent 数字生活管家 - 模型通道与 Agent 配置 [llm] # TaoToken 统一通道 base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoToken密钥 timeout 60 max_retries 3 # 三个 Agent 分别指定模型按任务复杂度分配 [agents.mail_master] model gpt-4o-mini temperature 0.2 max_tokens 1024 system_prompt_file prompts/mail_master.txt [agents.calendar_coordinator] model gpt-4o-mini temperature 0.1 max_tokens 1536 system_prompt_file prompts/calendar_coordinator.txt [agents.info_filter] model gpt-4o-mini temperature 0.3 max_tokens 768 system_prompt_file prompts/info_filter.txt [orchestrator] # 编排层用稍强的模型做任务分发和结果汇总 model gpt-4o-mini temperature 0.0 max_tokens 2048 [memory] # 长期记忆用本地 SQLite避免额外依赖 backend sqlite path ./data/agent_memory.db short_term_window 10这里base_url指向 TaoToken 的 API 地址api_key填你创建的那串。三个 Agent 的temperature故意设得不同邮件分类要稳定所以 0.2日程冲突推理要严谨所以 0.1信息过滤可以稍微灵活所以 0.3。3.2 settings.json 骨架{ runtime: { enable_mail_agent: true, enable_calendar_agent: true, enable_info_filter_agent: true, dry_run: false, log_level: INFO }, tools: { mail: { provider: imap, host: imap.example.com, port: 993, use_ssl: true, folder_inbox: INBOX, folder_archive: Archive }, calendar: { provider: caldav, url: https://calendar.example.com/dav/, conflict_window_minutes: 30 }, info_filter: { sources: [rss, browser_bookmarks], rss_feeds: [ https://example.com/tech.xml ], bookmark_path: ./data/bookmarks.json } }, orchestration: { max_rounds: 5, handoff_timeout_seconds: 30, summary_to_user: true } }dry_run这个开关很关键第一次跑的时候设成trueAgent 只输出它打算做什么不真正归档邮件、不真正写日历。确认逻辑对了再改成false。3.3 三个 Agent 的 Prompt 模板Prompt 工程化是 Harness Engineering 的核心。不要把所有指令塞进一个 Prompt而是每个 Agent 一个文件结构固定角色、输入格式、处理规则、输出格式。prompts/mail_master.txt你是邮件分拣专员。输入是一批未读邮件的 JSON 数组每封邮件包含 id、from、subject、body_preview、received_at。 处理规则 1. 按优先级分为 P0需 2 小时内响应、P1今日内、P2本周内、P3可归档。 2. P0 判定条件发件人是直属上级或核心客户且正文含紧急尽快今天等词。 3. 广告、订阅、通知类一律 P3并标记 archivetrue。 4. 每封邮件输出一行摘要不超过 40 字。 输出格式为 JSON 数组每项包含id、priority、summary、archive、suggested_replyP0/P1 才填否则为空字符串。 只输出 JSON不要额外解释。prompts/calendar_coordinator.txt你是日程协调官。输入是待检查的新日程和已有日程列表格式为 JSON。 处理规则 1. 检查新日程与已有日程是否有时间重叠重叠窗口超过 30 分钟视为冲突。 2. 有冲突时给出两个可选调整时间优先选当天最近的空闲时段。 3. 无冲突时直接确认可添加。 4. 注意时区字段所有时间统一转为 UTC 再比较。 输出 JSON{conflict: true/false, conflict_with: [], suggestions: [], reason: } 只输出 JSON。prompts/info_filter.txt你是信息降噪师。输入是一批信息条目每条包含 source、title、summary、url。 处理规则 1. 按与用户关注领域AI、编程、效率工具的相关度打分0-10。 2. 相关度低于 4 的直接丢弃。 3. 相关度 4-7 的合并为一条摘要。 4. 相关度高于 7 的单独列出附原文链接。 输出 JSON{high: [], merged: [], dropped_count: 0} 只输出 JSON。4. 端到端验证跑通多 Agent 调用链路配置写好了现在验证链路。我用 LangChain 的ChatOpenAI指向 TaoToken 通道先做单 Agent 冒烟测试再做三 Agent 串联。4.1 安装依赖pip install langchain langchain-openai tomliPython 3.11 以上自带tomllib3.10 用tomli替代。4.2 单 Agent 冒烟测试# smoke_test.py import tomli from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage with open(config.toml, rb) as f: cfg tomli.load(f) llm_cfg cfg[llm] mail_cfg cfg[agents][mail_master] llm ChatOpenAI( modelmail_cfg[model], temperaturemail_cfg[temperature], max_tokensmail_cfg[max_tokens], base_urlllm_cfg[base_url], api_keyllm_cfg[api_key], timeoutllm_cfg[timeout], max_retriesllm_cfg[max_retries], ) with open(mail_cfg[system_prompt_file], r, encodingutf-8) as f: system_prompt f.read() fake_mails [ {id: m1, from: bosscompany.com, subject: 紧急客户方案今天要, body_preview: 请尽快把方案发我今天下班前。, received_at: 2025-01-06T09:00:00Z}, {id: m2, from: noreplyshop.com, subject: 限时优惠, body_preview: 全场五折点击查看。, received_at: 2025-01-06T08:30:00Z}, ] resp llm.invoke([ SystemMessage(contentsystem_prompt), HumanMessage(contentstr(fake_mails)), ]) print(resp.content)跑之前确认config.toml里的api_key已经填好。执行python smoke_test.py如果通道正常你会看到类似这样的输出[ {id: m1, priority: P0, summary: 上级要求今日提交客户方案, archive: false, suggested_reply: 收到方案今天下班前发您。}, {id: m2, priority: P3, summary: 电商限时优惠广告, archive: true, suggested_reply: } ]这一步通了说明 TaoToken 通道、模型调用、Prompt 解析都没问题。如果报 401检查 Key 是否复制完整如果报 404检查base_url是不是写成了带路径的形式正确写法就是https://taotoken.net/api。4.3 三 Agent 串联验证单 Agent 通了之后用 LangChain 的链式调用把三个 Agent 串起来。这里不引入 LangGraph 的完整状态机先用最简的RunnableSequence验证链路# pipeline_test.py import json import tomli from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage from langchain_core.runnables import RunnableLambda with open(config.toml, rb) as f: cfg tomli.load(f) def build_agent(agent_name): a cfg[agents][agent_name] llm ChatOpenAI( modela[model], temperaturea[temperature], max_tokensa[max_tokens], base_urlcfg[llm][base_url], api_keycfg[llm][api_key], ) with open(a[system_prompt_file], r, encodingutf-8) as f: sp f.read() def run(payload): resp llm.invoke([SystemMessage(contentsp), HumanMessage(contentjson.dumps(payload, ensure_asciiFalse))]) return json.loads(resp.content) return RunnableLambda(run) mail_agent build_agent(mail_master) cal_agent build_agent(calendar_coordinator) filter_agent build_agent(info_filter) mails [ {id: m1, from: bosscompany.com, subject: 紧急客户方案今天要, body_preview: 请尽快把方案发我今天下班前。, received_at: 2025-01-06T09:00:00Z}, ] existing_events [ {title: 客户方案评审, start: 2025-01-06T14:00:00Z, end: 2025-01-06T15:00:00Z}, ] new_event {title: 与老板同步方案, start: 2025-01-06T14:30:00Z, end: 2025-01-06T15:30:00Z} mail_result mail_agent.invoke(mails) print(邮件分拣结果:, json.dumps(mail_result, ensure_asciiFalse)) cal_result cal_agent.invoke({new_event: new_event, existing: existing_events}) print(日程冲突结果:, json.dumps(cal_result, ensure_asciiFalse)) info_result filter_agent.invoke([ {source: rss, title: LangChain 发布新版本, summary: 新增多 Agent 编排能力, url: https://example.com/a}, {source: rss, title: 某明星恋情曝光, summary: 娱乐八卦, url: https://example.com/b}, ]) print(信息过滤结果:, json.dumps(info_result, ensure_asciiFalse))预期输出邮件分拣结果: [{id: m1, priority: P0, summary: 上级要求今日提交客户方案, archive: false, suggested_reply: 收到方案今天下班前发您。}] 日程冲突结果: {conflict: true, conflict_with: [客户方案评审], suggestions: [2025-01-06T15:30:00Z, 2025-01-06T16:00:00Z], reason: 与客户方案评审重叠 30 分钟} 信息过滤结果: {high: [{title: LangChain 发布新版本, url: https://example.com/a}], merged: [], dropped_count: 1}三个 Agent 都返回了结构化 JSON说明链路通了。邮件 Agent 正确识别了 P0日程 Agent 检测到冲突并给了两个建议时间信息过滤 Agent 把娱乐八卦丢掉了。这就是 Harness Engineering 里分工 编排的最小可用形态。5. 本篇常见错排查跑不通的时候按这个顺序查。报 401 Unauthorizedconfig.toml里的api_key没填对或者复制时带了空格。去 API Keys 页面重新复制一次注意sk-前缀要完整。如果 Key 被删过重新创建一个。报 404 Not Foundbase_url写错了。正确值是https://taotoken.net/api不要在后面加/v1或/chat/completionsLangChain 的ChatOpenAI会自动拼接路径。报 model not foundmodel字段填的模型名不在通道支持列表里。先去模型对话页面确认可用模型名再回填到config.toml。Agent 返回的不是 JSONPrompt 里虽然写了只输出 JSON但模型偶尔会加解释性文字。两个办法一是把temperature再调低到 0.0二是在代码里加一层容错用正则提取第一个{到最后一个}之间的内容再json.loads。三个 Agent 串起来后超时handoff_timeout_seconds设得太短或者某个 Agent 的max_tokens太小导致输出被截断。先把max_rounds调到 3handoff_timeout_seconds调到 60逐个 Agent 单独跑确认都能返回再串联。邮件 Agent 把重要邮件归档了Prompt 里的 P0 判定条件太窄。检查from字段是否匹配你的上级邮箱域名body_preview里是否包含你设定的关键词。建议第一次跑把dry_run设成true看 Agent 的决策日志确认规则符合预期再放开。日程冲突检测漏报时区没统一。Prompt 里要求所有时间统一转为 UTC 再比较但如果你传入的时间字符串没有带Z或08:00模型可能按本地时间理解。在代码里先把时间标准化成 ISO 8601 UTC 格式再传给 Agent。6. 下一步从验证到长期运行链路跑通只是第一步。真正要让它每天替你工作还需要把pipeline_test.py里的硬编码数据换成真实数据源邮件走 IMAP 拉取日程走 CalDAV 同步信息源走 RSS 和浏览器书签导出。这些在settings.json里已经留了配置位。如果你打算长期跑这套多 Agent 系统建议关注 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 它更适合持续性的 Agent 调用场景。接入过程中遇到鉴权或参数问题查接入文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 比在群里问快。需要新建或轮换 Key 的时候去 API Keys 页面 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。我自己的做法是先把邮件 Agent 单独跑一周每天看它的分拣结果把误判的案例补进 Prompt 的规则里等准确率稳定了再接入日程和信息过滤。多 Agent 系统的调优不是一次性的Prompt 是活的规则要跟着你的实际邮件分布慢慢长出来。
