1. 长任务中断后，Coding Agent 为什么总是从零开始
如果你用 Coding Agent 处理过超过半小时的任务，大概率遇到过这个场景：它已经读了半个仓库，跑了几轮测试，手里攒了一堆中间结论和临时脚本，然后你关掉终端去开会，回来再让它继续——它像失忆一样，从第一步重新读文件、重新跑测试、重新踩一遍之前踩过的坑。
这不是模型不够聪明，而是大多数工具式 Agent 的架构决定的。read、edit、bash、search 这些工具直接暴露给模型，每次工具结果都往对话上下文里塞。模型要在同一个聊天窗口里同时承担控制流、数据存储、状态恢复和任务调度。短任务没问题，任务一长，上下文就成了瓶颈。
Prime Agent 走了一条不同的路。它默认只给模型一个ipython工具，让模型在一个持久 Python REPL 里组织工作。文件读取、shell 命令、临时分析脚本、MCP、skills、子 Agent，全部通过 Python 组合。控制权的位置变了——模型不再把每一步工具调用当成对话片段，而是可以写循环、建索引、保存变量、生成临时脚本，需要时把独立调查分派出去。
RLM（Recursive Language Model）是这套机制的核心。父 Agent 遇到可拆分任务时，通过rlm(...)启动 child Agent。child Agent 有自己的上下文、会话目录和执行过程，完成后把结果通过消息或文件交回父 Agent。父 Agent 不必把所有中间探索都塞进主上下文。
这篇文章要做的，是带你在本地跑通一套可恢复工作流：用 TaoToken 作为模型接入层，配置 Prime Agent 的config.toml和settings.json，验证中断恢复是否真的生效，以及遇到报错怎么排查。适合已经在用 Coding Agent、但被长任务状态丢失困扰的开发者。
2. TaoToken 接入前置：Base URL、Key 与模型 ID 三件套
在配置 Prime Agent 之前，需要先把模型接入层准备好。TaoToken 在这里扮演的角色是统一的 API 入口——你不需要在 Prime Agent 里分别配置多个 provider 的地址和密钥，而是通过一个 Base URL 和一把 Key 完成接入。
先拿到三件套：
Base URL：https://taotoken.net/api
API Key：去 TaoToken API Keys 页面 创建一个。创建时建议按用途命名，比如prime-agent-local，方便后续排查是哪个环境在用。
Model ID：在 模型对话页面 可以看到当前可用的模型列表。选一个适合 Coding Agent 的模型，记下它的 ID。不同模型在长任务里的表现差异明显，建议先用你熟悉的那个。
如果你打算长期跑 Coding Agent 和 Agent 工作流，可以看一下 Coding Plan，它在长时间、高频调用的场景下更划算。
拿到三件套后，先做一次最小验证，确认 Key 和 Base URL 能通：
curl -s https://taotoken.net/api/v1/models \ -H "Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY" \ | head -c 500如果返回模型列表，说明接入层没问题。如果返回 401，先检查 Key 是否复制完整、是否有多余空格。这一步看起来简单，但后面 Prime Agent 报错时，先确认这一层是通的，能省很多排查时间。
关于接入的完整参数说明，可以参考 接入文档。
3. 可复制配置：config.toml 骨架与 settings.json 片段
Prime Agent 的配置分两层：config.toml管运行时和 provider，settings.json管会话级行为。下面给出可直接复制的骨架。
3.1 config.toml 骨架
# ~/.prime-agent/config.toml [provider] name = "taotoken" base_url = "https://taotoken.net/api" api_key_env = "TAOTOKEN_API_KEY" model = "your-model-id-here" [runtime] # 会话目录，中断恢复依赖这里的持久化 session_dir = "~/.prime-agent/sessions" # 最大递归深度，控制 rlm() 子 Agent 的嵌套层数 max_rlm_depth = 3 # 单个 child run 的超时（秒） child_timeout = 1800 # 是否在中断后自动 attach 最近会话 auto_attach = true [repl] # IPython kernel 持久化，变量和导入在会话间保留 persistent = true # 保存 REPL 历史到 session artifacts save_history = true [harness] # 经验沉淀目录 supplemental_state_dir = "~/.prime-agent/harness" # 是否允许 /refine 写入 allow_refine = true几个关键点：
session_dir是可恢复工作流的根基。Prime Agent 把会话状态、REPL 变量、artifacts 都放在这里。中断后恢复，靠的就是这个目录里的持久化数据。
max_rlm_depth控制递归深度。设太大容易失控，设太小又发挥不出 RLM 的分派能力。3 层对大多数工程任务够用。
persistent = true让 IPython kernel 在会话间保留变量。这意味着你上一次定义的函数、加载的数据、建立的索引，恢复后还在。
3.2 settings.json 片段
{ "session": { "resume_strategy": "latest", "artifact_retention_days": 14, "auto_save_interval_seconds": 60 }, "rlm": { "child_result_mode": "file_and_message", "admission": { "max_concurrent_children": 4, "require_explicit_spawn": true } }, "harness": { "refine_targets": ["prompt_note", "memory", "skill_description", "subagent_spec"], "require_evidence": true } }resume_strategy: "latest"让恢复时自动接上最近一次会话。child_result_mode设为file_and_message，子 Agent 的结果既写文件也发消息，父 Agent 可以选择读文件而不是全塞进上下文。
require_evidence: true是 Harness 的安全阀——只有被真实命令和反馈验证过的经验才允许写入 supplemental state，避免垃圾记忆污染后续会话。
把这两个文件放好后，设置环境变量：
export TAOTOKEN_API_KEY="你的Key"然后启动 Prime Agent，确认配置被正确加载。
4. 验证中断恢复：从 kill 到 attach 的完整步骤
配置写好了，但可恢复工作流到底有没有生效，得实测。下面是一套可复现的验证步骤。
4.1 启动一个长任务
先让 Prime Agent 做一个会持续一段时间的任务，比如分析一个中等规模仓库的调用链：
# 在 Prime Agent 的 REPL 里执行 import os, json, subprocess repo = "/path/to/your/repo" files = [] for root, dirs, fs in os.walk(repo): if ".git" in root: continue for f in fs: if f.endswith(".py"): files.append(os.path.join(root, f)) print(f"found {len(files)} python files") # 把结果存进变量，恢复后应该还在 analysis_state = {"repo": repo, "file_count": len(files), "files": files[:50]}然后让它继续做点耗时的事，比如逐个文件提取 import 关系：
import ast imports = {} for fp in files[:200]: try: with open(fp) as fh: tree = ast.parse(fh.read()) imports[fp] = [n.names[0].name for n in ast.walk(tree) if isinstance(n, ast.Import)] except Exception as e: imports[fp] = f"error: {e}" print(f"parsed {len(imports)} files")4.2 强制中断
在任务跑到一半时，直接 kill 掉进程：
pkill -f prime-agent或者直接关掉终端。模拟真实场景里的意外中断。
4.3 恢复会话
重新启动 Prime Agent，触发 attach：
prime-agent attach --latest或者在 REPL 里：
# 检查恢复后的状态 print(analysis_state["file_count"]) print(len(imports))如果analysis_state和imports还在，说明 REPL 持久化生效了。如果imports只解析了一部分，说明中断时的状态被保存了，你可以从断点继续：
remaining = [f for f in files if f not in imports] print(f"remaining: {len(remaining)}") for fp in remaining[:200]: try: with open(fp) as fh: tree = ast.parse(fh.read()) imports[fp] = [n.names[0].name for n in ast.walk(tree) if isinstance(n, ast.Import)] except Exception as e: imports[fp] = f"error: {e}"4.4 验证 RLM 子任务恢复
再测一下rlm(...)分派的子任务在中断后的表现：
# 启动一个 child Agent 做独立调查 handle = rlm("分析 /path/to/repo 里所有 TODO 注释，按模块归类，输出到 /tmp/todos.json") print(handle) # 拿到 child run 的标识中断后恢复，检查 child run 的状态：
# 列出当前会话的 child runs from prime_agent.runtime import list_children for c in list_children(): print(c.id, c.status, c.result_path)如果 child run 的状态是completed或running，说明 runtime 正确管理了子任务的生命周期。结果文件在session_dir下能找到。
4.5 验证经验沉淀
最后测/refine：
/refine 把这次仓库分析里验证有效的 import 提取方法沉淀为 skill然后检查~/.prime-agent/harness/目录，应该能看到新写入的 skill description 或 prompt note。下次遇到类似任务，这些经验会作为 supplemental state 注入。
5. 常见报错排查：401、local proxy failed 与 reading choices
配置和验证过程中，最容易撞上的是这几类报错。逐个说排查路径。
5.1 401 Unauthorized
Error: 401 Unauthorized先确认环境变量有没有被正确读取：
echo $TAOTOKEN_API_KEY | head -c 8如果输出为空，说明环境变量没设上。注意config.toml里写的是api_key_env = "TAOTOKEN_API_KEY"，它读的是环境变量名，不是 Key 本身。
如果环境变量有值但还是 401，用 curl 直接测：
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" https://taotoken.net/api/v1/models \ -H "Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY"返回 200 说明 Key 没问题，问题在 Prime Agent 的配置读取。检查config.toml的base_url有没有多写或漏写/api。
5.2 local proxy failed
Error: local proxy failed: connection refused这个报错通常出现在 Prime Agent 尝试通过本地代理转发请求时。先确认你没有在环境里设置HTTP_PROXY或HTTPS_PROXY：
env | grep -i proxy如果有输出，unset 掉再试：
unset HTTP_PROXY HTTPS_PROXY http_proxy https_proxyPrime Agent 的 provider 配置里如果写了proxy字段，也检查一下是否指向了一个不存在的本地端口。
5.3 reading choices 相关报错
Error: reading choices: unexpected end of JSON input这类报错说明 API 返回的响应体不是预期的 JSON 结构。常见原因有两个：一是 Base URL 写错了，请求打到了非 API 路径；二是模型 ID 不存在，provider 返回了错误页面而不是 JSON。
先确认 Base URL 是https://taotoken.net/api，然后确认model字段的值和 模型对话页面 里列出的 ID 完全一致。大小写和连字符都要对上。
5.4 OAuth 相关报错
Error: OAuth token expired如果你在 Prime Agent 里配置了需要 OAuth 的 provider，但同时又走了 TaoToken 的 Key 接入，可能会出现这个冲突。检查config.toml里是否同时存在oauth和api_key_env两个字段。用 TaoToken 接入时，只需要api_key_env，把 OAuth 相关配置删掉。
5.5 会话恢复失败
Error: session not found or corrupted先检查session_dir路径是否存在、是否有写权限：
ls -la ~/.prime-agent/sessions/如果目录为空，说明会话根本没被持久化。回到config.toml确认session_dir和persistent = true都配了。如果目录里有文件但 attach 失败，可能是上次中断时写入不完整。可以手动指定一个较早的会话：
prime-agent attach --session <session-id>5.6 三件套检查清单
遇到任何接入类报错，先过一遍这个清单：
| 检查项 | 正确值 | 常见错误 |
|---|---|---|
| Base URL | https://taotoken.net/api | 漏写/api或写成/v1 |
| API Key | 环境变量TAOTOKEN_API_KEY | Key 里有空格或换行 |
| Model ID | 与模型列表一致 | 大小写不匹配或用了已下线的 ID |
三件套确认无误后，再看 Prime Agent 自身的配置。
6. 把可恢复工作流用起来：从验证到日常
跑通验证步骤后，这套工作流就可以进入日常使用了。几个实际用下来的经验。
第一，session_dir建议放在 SSD 上，并且定期清理。artifacts 会随着任务积累越来越大，artifact_retention_days设成 14 天是个平衡点。
第二，rlm(...)不要滥用。子 Agent 适合独立调查方向，比如「查这条调用链的测试覆盖」和「查这个模块的历史改动」可以并行。但如果两个子任务有强依赖，放主线上更合适。
第三，/refine写入的经验要定期审查。~/.prime-agent/harness/下的内容会注入后续会话，如果写入了过时或错误的方法，会影响后续任务。建议每周花几分钟过一遍。
第四，中断恢复不是万能的。REPL 变量能恢复，但外部进程状态（比如正在跑的测试进程）不会自动恢复。恢复后先检查一下有没有需要重新启动的外部依赖。
如果你还没配好接入层，先去 API Keys 页面 拿 Key，再对照 接入文档 确认参数。长期跑 Coding Agent 的话，Coding Plan 在成本上更合适。
最后一步，把config.toml里的auto_attach = true打开，下次中断后直接prime-agent attach --latest，让可恢复工作流真正变成默认行为。
