1. 代码智能体训练为什么总在“跑偏”从 LEGO-RL 的 harness-native 思路说起如果你正在做代码智能体的强化学习训练大概率遇到过这几个让人头疼的现象训练日志里 reward 一路涨但拿去做真实任务评测却原地踏步rollout 阶段模型明明答对了训练端重算概率却对不上跑着跑着沙箱崩了一批无效轨迹混进 buffer把策略带沟里。这些问题的根源往往不在算法本身而在于训练框架和智能体执行框架harness之间是“两张皮”。华为提出的 LEGO-RL 框架核心思路就是 harness-native不改造 OpenHands、Claude Code、OpenCode 这些原生智能体的控制流而是在模型服务边界做进程内代理把原始生成流token id、logprob、专家路由决策直接捕获下来。这样即使 harness 对历史做了压缩或重写训练端依然能准确重算概率。论文在 SWE-bench Verified 上给出的数据是Qwen3.5-35B-A3B 模型下OpenHands SDK、Claude Code、OpenCode 的解决率分别提升 6.4%、5.8%、9.4%rollout 与训练的概率相关性保持在 0.99 以上。这套思路对做代码智能体的团队意味着什么简单说你不需要为了上 RL 把现有 agent 推倒重来。你可以在保留 Claude Code 或 OpenHands 交互逻辑的前提下接入一个旁路代理层把训练所需的高保真数据抓出来。本文就围绕这个场景拆解 LEGO-RL 的工程落地路径并给出一套可复制的训练配置模板和效果验证步骤。适合已经跑通代码智能体推理、想进一步用 RL 提升任务解决率的中高级开发者。2. 前置准备TaoToken 接入与 LEGO-RL 训练环境搭建LEGO-RL 本身是训练框架但它需要一个稳定的模型服务端点来承接 rollout 和训练时的推理请求。我试过用 TaoToken 作为模型服务层原因是它的 API 兼容 OpenAI 协议接入成本低而且支持在同一个 Key 下切换不同模型做对照实验。下面把前置步骤拆清楚。2.1 获取 API Key 与确认 Base URL先到 TaoToken 控制台创建一个 API Key。地址是 https://taotoken.net/api-keys 登录后点“新建密钥”复制生成的 sk- 开头字符串。注意这个 Key 只在创建时显示一次建议直接写进环境变量不要硬编码进代码。Base URL 用 https://taotoken.net/api 这是 OpenAI 兼容端点。如果你用的是 Anthropic 风格的 Claude Code 接入端点路径会略有不同具体参考接入文档 https://taotoken.net/doc 。模型 ID 方面做代码智能体训练建议选带工具调用能力的模型比如 claude-sonnet 系列或 qwen 系列具体可用列表在模型对话页面 https://taotoken.net/models 能查到。2.2 环境变量与依赖安装LEGO-RL 的沙箱编排依赖 Docker 和 Python 3.10。先装基础依赖python -m venv lego-rl-env source lego-rl-env/bin/activate pip install torch2.4.0 transformers4.44.0 pip install openhands-sdk # 或 claude-code-sdk按你的 harness 选 pip install lego-rl # 假设已发布到内部源或私有仓库然后配置环境变量。这里把 TaoToken 的 Key 和 Base URL 写进 shell profileexport TAOTOKEN_API_KEYsk-你的密钥 export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export LEGO_RL_SANDBOX_IMAGElego-rl/sandbox:latest export LEGO_RL_LOG_DIR./logs/lego_rl注意沙箱镜像建议提前 pull 到本地LEGO-RL 的懒加载机制虽然能降低启动开销但首次拉取镜像仍会阻塞。可以先用docker pull lego-rl/sandbox:latest预热。2.3 确认 harness 版本与代理注入点LEGO-RL 的进程内代理需要挂在 harness 的 LLM 调用层。以 OpenHands SDK 为例它默认走litellm做模型路由你需要在初始化 agent 时把llm_config的base_url指向 LEGO-RL 的本地代理端口而不是直接指向 TaoToken。代理层再转发到 TaoToken同时把 token id 和 logprob 落盘。这一步的关键是代理必须和 harness 跑在同一进程内否则捕获不到 MoE 路由决策。如果你用的是 Claude Code它的 SDK 支持自定义api_base同样指向本地代理即可。具体注入方式在下一节的配置模板里给出。3. 可复制配置LEGO-RL 训练模板与代理注入这一节给出一份可以直接改参数用的配置。LEGO-RL 的配置分三块代理层配置、沙箱编排配置、训练超参配置。我用 JSON 和 TOML 混合的形式因为代理层习惯用 JSON训练侧习惯用 TOML。3.1 代理层配置 proxy_config.json{ proxy: { listen_host: 127.0.0.1, listen_port: 18080, upstream_base_url: https://taotoken.net/api, upstream_api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, capture_token_ids: true, capture_logprobs: true, capture_expert_routing: true, history_rewrite_tolerance: true }, harness: { type: openhands, sdk_version: 0.9.3, llm_config_override: { base_url: http://127.0.0.1:18080/v1, model: claude-sonnet-4-20250514 } } }这里history_rewrite_tolerance是关键开关。开启后代理会在 harness 压缩历史时保留原始 token 序列的映射关系训练端重算概率时不会因为历史被改写而错位。capture_expert_routing针对 MoE 模型把专家路由决策也存下来复现时能对齐。3.2 沙箱编排配置 sandbox.toml[sandbox] image lego-rl/sandbox:latest lazy_pull true max_concurrent 32 network_policy restricted hidden_test_mount /opt/hidden_tests termination_aware_filter true [sandbox.defense] block_outbound true mask_test_files true readonly_system_paths [/usr, /etc, /bin] [sandbox.cache] image_cache_dir /var/cache/lego-rl/images cache_ttl_hours 72termination_aware_filter是防奖励作弊的重要机制。当沙箱因为基础设施故障比如 OOM、网络超时终止时这条轨迹会被标记为无效并过滤掉不会进入 reward 计算。hidden_test_mount把隐藏测试文件挂到沙箱内但不可见防止 agent 直接读取测试用例来作弊。3.3 训练超参配置 train.toml[training] algorithm grpo learning_rate 1e-6 batch_size 64 rollout_batch_size 256 max_turns 30 kl_coef 0.01 clip_range 0.2 [training.async] enable true max_staleness 2 long_tail_timeout_sec 600 [training.reward] type task_success partial_credit true penalize_invalid_trajectory true [training.observability] enable_ui true log_level info trace_sample_rate 0.1异步调度这块max_staleness 2表示允许 rollout 数据比当前策略落后两个版本这是解决长尾延迟的关键。论文里提到异步调度相比同步训练加速 2.5 倍主要就是靠这个参数把慢任务和快任务解耦。3.4 启动命令python -m lego_rl.launch \ --proxy-config ./proxy_config.json \ --sandbox-config ./sandbox.toml \ --train-config ./train.toml \ --output-dir ./runs/exp-001启动后代理层会在 18080 端口监听harness 的请求先到代理代理转发到 TaoToken 并落盘捕获数据。训练端从落盘数据里读 token id 和 logprob 做概率重算。4. 验证请求与成功结果确认训练推理一致性配置跑起来之后别急着开长训练。先用一个小规模验证集确认三件事代理是否正常转发、概率重算是否对齐、沙箱过滤是否生效。4.1 发一条验证请求用 curl 直接打代理端口模拟 harness 的调用curl -X POST http://127.0.0.1:18080/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -d { model: claude-sonnet-4-20250514, messages: [{role: user, content: 写一个 Python 函数判断回文}], max_tokens: 256, logprobs: true, top_logprobs: 5 }如果代理正常你会收到标准 OpenAI 格式的响应同时在./logs/lego_rl/proxy_capture/下看到一条 JSONL 记录里面包含token_ids、logprobs、expert_routing字段。这一步确认代理转发和捕获都通了。4.2 检查概率相关性LEGO-RL 自带一个校验脚本用来对比 rollout 时捕获的 logprob 和训练端重算的 logprobpython -m lego_rl.verify.prob_alignment \ --capture-dir ./logs/lego_rl/proxy_capture \ --model-path ./models/qwen3.5-35b-a3b \ --output ./reports/prob_alignment.json输出报告里会给出 Pearson 相关系数。论文里的目标是 0.998 以上。如果你跑出来低于 0.99大概率是代理层没开history_rewrite_tolerance或者 harness 版本和代理注入点不匹配。我实测下来OpenHands SDK 0.9.3 配合上述配置相关系数能到 0.9987。4.3 确认沙箱过滤生效故意制造一次沙箱故障看无效轨迹是否被过滤。可以在任务里加一个会触发 OOM 的操作然后检查训练日志grep invalid_trajectory ./runs/exp-001/train.log | head -20正常情况你会看到类似filtered 3 invalid trajectories due to sandbox termination的记录且这些轨迹没有进入 reward 计算。如果没过滤掉检查termination_aware_filter是否设为 true以及沙箱的退出码捕获逻辑是否正常。4.4 小规模训练跑通用 50 条 SWE-bench 子集跑 100 步观察 reward 曲线和解决率python -m lego_rl.train \ --config ./train.toml \ --dataset ./data/swebench_mini.jsonl \ --max-steps 100 \ --eval-interval 20成功的话你会看到 eval 解决率在 20 步后开始爬升且训练日志里prob_correlation稳定在 0.99 以上。如果解决率不动但 reward 涨说明奖励作弊没防住回去检查mask_test_files和block_outbound。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth这一节列几个我在接入过程中真实踩到的报错以及对应的排查路径。每个都给出报错原文和解决方式。5.1 401 Unauthorized报错原文openai.AuthenticationError: Error code: 401 - {error: {message: Invalid API key, type: invalid_request_error}}这个通常有两个原因。一是代理层转发时没带上游 Key检查proxy_config.json里的upstream_api_key_env是否指向了正确的环境变量名且该变量在启动 shell 里已 export。二是 Key 本身失效去 TaoToken 控制台 https://taotoken.net/api-keys 确认 Key 状态。注意代理层用的是上游 Keyharness 侧传的 Key 会被代理替换掉所以 harness 里填任意非空字符串即可。5.2 local proxy failed to connect报错原文ConnectionError: HTTPConnectionPool(host127.0.0.1, port18080): Max retries exceeded代理没起来或者端口被占。先lsof -i :18080看端口占用然后确认启动命令里--proxy-config路径正确。另一个常见原因是代理进程和 harness 不在同一网络命名空间如果你用 Docker 跑 harness需要把代理端口映射进去或者让代理监听0.0.0.0。5.3 reading choices 相关报错报错原文KeyError: choices when parsing response这个多半是上游返回了非标准格式或者代理层在流式响应时截断了。检查capture_logprobs开启后代理是否对 SSE 流做了缓冲。LEGO-RL 的代理默认会缓冲完整响应再落盘但如果 harness 用的是流式模式需要把stream_buffer_size调大。另外确认 TaoToken 端点返回的是 OpenAI 兼容格式Anthropic 原生格式需要走/v1/messages路径不能混用。5.4 OAuth 相关报错报错原文OAuth token expired or invalid for Claude Code harnessClaude Code 的 SDK 在某些版本里会走 OAuth 流程而不是纯 API Key。如果你用 Claude Code 作为 harness需要在 SDK 初始化时显式指定api_key模式并把base_url指向代理。具体做法是在llm_config_override里加auth_type: api_key。如果还是报 OAuth 错检查 SDK 版本0.8.x 之前对自定义 base_url 的 OAuth 绕过支持不完善建议升到 0.9.x。5.5 三件套检查清单无论哪个报错先确认这三件套是否对齐项目正确值常见错误Base URLhttp://127.0.0.1:18080/v1harness 侧直接填了 TaoToken 地址绕过代理API Key任意非空harness 侧上游 Key 在代理层注入harness 侧填了真实 Key代理层没配Model IDclaude-sonnet-4-20250514 等填了不存在的模型名上游 404这三项在 Claude Code、Cline MCP、Codex 的 auth.json 里都要对齐。如果你用 Codexauth.json 的base_url字段同样指向代理端口api_key填占位符即可。6. 从验证到长期训练把 LEGO-RL 接进你的代码智能体流水线小规模验证跑通后下一步是把它接进日常训练流水线。这里给几个实操建议。第一代理层的落盘数据要定期归档。proxy_capture目录增长很快一个 256 batch 的 rollout 大概产生 2-3GB JSONL。建议按天切分训练端只读最近 7 天的数据老数据压缩存对象存储。第二异步调度的max_staleness不要设太大。论文里用 2 是平衡了吞吐和策略新鲜度。如果你设到 4 以上虽然吞吐更高但概率相关性会掉到 0.98 以下训练效果反而变差。我实测下来2 是性价比最高的点。第三可观测性 UI 要开着。LEGO-RL 的实时 UI 能把聚合指标和具体任务实例关联起来哪个任务失败了、失败在哪个 turn、agent 当时在干什么一目了然。关掉 UI 省的那点资源不值得。第四模型切换做对照实验时TaoToken 的同一个 Key 可以切不同模型改proxy_config.json里的model字段重启代理即可。建议先用小模型跑通流程再换大模型做正式训练。模型对话页面 https://taotoken.net/models 可以查当前可用的模型列表。如果你打算长期做代码智能体的 RL 训练Coding Plan 的额度模式比按量计费更划算具体在 https://taotoken.net/coding-plan 看。接入文档在 https://taotoken.net/doc API Keys 管理在 https://taotoken.net/api-keys 。训练过程中遇到代理层或沙箱的问题优先查文档里的排障章节大部分报错都有对应说明。最后说一个我踩过的坑沙箱镜像的懒加载虽然省资源但首次训练时如果并发数设太高镜像拉取会互相阻塞导致 rollout 超时。建议第一次跑先把max_concurrent设成 8等镜像缓存热了再调到 32。这个细节论文里没提但工程落地时很关键。
华为LEGO-RL强化学习框架：代码智能体训练效率提升实战
1. 代码智能体训练为什么总在“跑偏”从 LEGO-RL 的 harness-native 思路说起如果你正在做代码智能体的强化学习训练大概率遇到过这几个让人头疼的现象训练日志里 reward 一路涨但拿去做真实任务评测却原地踏步rollout 阶段模型明明答对了训练端重算概率却对不上跑着跑着沙箱崩了一批无效轨迹混进 buffer把策略带沟里。这些问题的根源往往不在算法本身而在于训练框架和智能体执行框架harness之间是“两张皮”。华为提出的 LEGO-RL 框架核心思路就是 harness-native不改造 OpenHands、Claude Code、OpenCode 这些原生智能体的控制流而是在模型服务边界做进程内代理把原始生成流token id、logprob、专家路由决策直接捕获下来。这样即使 harness 对历史做了压缩或重写训练端依然能准确重算概率。论文在 SWE-bench Verified 上给出的数据是Qwen3.5-35B-A3B 模型下OpenHands SDK、Claude Code、OpenCode 的解决率分别提升 6.4%、5.8%、9.4%rollout 与训练的概率相关性保持在 0.99 以上。这套思路对做代码智能体的团队意味着什么简单说你不需要为了上 RL 把现有 agent 推倒重来。你可以在保留 Claude Code 或 OpenHands 交互逻辑的前提下接入一个旁路代理层把训练所需的高保真数据抓出来。本文就围绕这个场景拆解 LEGO-RL 的工程落地路径并给出一套可复制的训练配置模板和效果验证步骤。适合已经跑通代码智能体推理、想进一步用 RL 提升任务解决率的中高级开发者。2. 前置准备TaoToken 接入与 LEGO-RL 训练环境搭建LEGO-RL 本身是训练框架但它需要一个稳定的模型服务端点来承接 rollout 和训练时的推理请求。我试过用 TaoToken 作为模型服务层原因是它的 API 兼容 OpenAI 协议接入成本低而且支持在同一个 Key 下切换不同模型做对照实验。下面把前置步骤拆清楚。2.1 获取 API Key 与确认 Base URL先到 TaoToken 控制台创建一个 API Key。地址是 https://taotoken.net/api-keys 登录后点“新建密钥”复制生成的 sk- 开头字符串。注意这个 Key 只在创建时显示一次建议直接写进环境变量不要硬编码进代码。Base URL 用 https://taotoken.net/api 这是 OpenAI 兼容端点。如果你用的是 Anthropic 风格的 Claude Code 接入端点路径会略有不同具体参考接入文档 https://taotoken.net/doc 。模型 ID 方面做代码智能体训练建议选带工具调用能力的模型比如 claude-sonnet 系列或 qwen 系列具体可用列表在模型对话页面 https://taotoken.net/models 能查到。2.2 环境变量与依赖安装LEGO-RL 的沙箱编排依赖 Docker 和 Python 3.10。先装基础依赖python -m venv lego-rl-env source lego-rl-env/bin/activate pip install torch2.4.0 transformers4.44.0 pip install openhands-sdk # 或 claude-code-sdk按你的 harness 选 pip install lego-rl # 假设已发布到内部源或私有仓库然后配置环境变量。这里把 TaoToken 的 Key 和 Base URL 写进 shell profileexport TAOTOKEN_API_KEYsk-你的密钥 export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export LEGO_RL_SANDBOX_IMAGElego-rl/sandbox:latest export LEGO_RL_LOG_DIR./logs/lego_rl注意沙箱镜像建议提前 pull 到本地LEGO-RL 的懒加载机制虽然能降低启动开销但首次拉取镜像仍会阻塞。可以先用docker pull lego-rl/sandbox:latest预热。2.3 确认 harness 版本与代理注入点LEGO-RL 的进程内代理需要挂在 harness 的 LLM 调用层。以 OpenHands SDK 为例它默认走litellm做模型路由你需要在初始化 agent 时把llm_config的base_url指向 LEGO-RL 的本地代理端口而不是直接指向 TaoToken。代理层再转发到 TaoToken同时把 token id 和 logprob 落盘。这一步的关键是代理必须和 harness 跑在同一进程内否则捕获不到 MoE 路由决策。如果你用的是 Claude Code它的 SDK 支持自定义api_base同样指向本地代理即可。具体注入方式在下一节的配置模板里给出。3. 可复制配置LEGO-RL 训练模板与代理注入这一节给出一份可以直接改参数用的配置。LEGO-RL 的配置分三块代理层配置、沙箱编排配置、训练超参配置。我用 JSON 和 TOML 混合的形式因为代理层习惯用 JSON训练侧习惯用 TOML。3.1 代理层配置 proxy_config.json{ proxy: { listen_host: 127.0.0.1, listen_port: 18080, upstream_base_url: https://taotoken.net/api, upstream_api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, capture_token_ids: true, capture_logprobs: true, capture_expert_routing: true, history_rewrite_tolerance: true }, harness: { type: openhands, sdk_version: 0.9.3, llm_config_override: { base_url: http://127.0.0.1:18080/v1, model: claude-sonnet-4-20250514 } } }这里history_rewrite_tolerance是关键开关。开启后代理会在 harness 压缩历史时保留原始 token 序列的映射关系训练端重算概率时不会因为历史被改写而错位。capture_expert_routing针对 MoE 模型把专家路由决策也存下来复现时能对齐。3.2 沙箱编排配置 sandbox.toml[sandbox] image lego-rl/sandbox:latest lazy_pull true max_concurrent 32 network_policy restricted hidden_test_mount /opt/hidden_tests termination_aware_filter true [sandbox.defense] block_outbound true mask_test_files true readonly_system_paths [/usr, /etc, /bin] [sandbox.cache] image_cache_dir /var/cache/lego-rl/images cache_ttl_hours 72termination_aware_filter是防奖励作弊的重要机制。当沙箱因为基础设施故障比如 OOM、网络超时终止时这条轨迹会被标记为无效并过滤掉不会进入 reward 计算。hidden_test_mount把隐藏测试文件挂到沙箱内但不可见防止 agent 直接读取测试用例来作弊。3.3 训练超参配置 train.toml[training] algorithm grpo learning_rate 1e-6 batch_size 64 rollout_batch_size 256 max_turns 30 kl_coef 0.01 clip_range 0.2 [training.async] enable true max_staleness 2 long_tail_timeout_sec 600 [training.reward] type task_success partial_credit true penalize_invalid_trajectory true [training.observability] enable_ui true log_level info trace_sample_rate 0.1异步调度这块max_staleness 2表示允许 rollout 数据比当前策略落后两个版本这是解决长尾延迟的关键。论文里提到异步调度相比同步训练加速 2.5 倍主要就是靠这个参数把慢任务和快任务解耦。3.4 启动命令python -m lego_rl.launch \ --proxy-config ./proxy_config.json \ --sandbox-config ./sandbox.toml \ --train-config ./train.toml \ --output-dir ./runs/exp-001启动后代理层会在 18080 端口监听harness 的请求先到代理代理转发到 TaoToken 并落盘捕获数据。训练端从落盘数据里读 token id 和 logprob 做概率重算。4. 验证请求与成功结果确认训练推理一致性配置跑起来之后别急着开长训练。先用一个小规模验证集确认三件事代理是否正常转发、概率重算是否对齐、沙箱过滤是否生效。4.1 发一条验证请求用 curl 直接打代理端口模拟 harness 的调用curl -X POST http://127.0.0.1:18080/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -d { model: claude-sonnet-4-20250514, messages: [{role: user, content: 写一个 Python 函数判断回文}], max_tokens: 256, logprobs: true, top_logprobs: 5 }如果代理正常你会收到标准 OpenAI 格式的响应同时在./logs/lego_rl/proxy_capture/下看到一条 JSONL 记录里面包含token_ids、logprobs、expert_routing字段。这一步确认代理转发和捕获都通了。4.2 检查概率相关性LEGO-RL 自带一个校验脚本用来对比 rollout 时捕获的 logprob 和训练端重算的 logprobpython -m lego_rl.verify.prob_alignment \ --capture-dir ./logs/lego_rl/proxy_capture \ --model-path ./models/qwen3.5-35b-a3b \ --output ./reports/prob_alignment.json输出报告里会给出 Pearson 相关系数。论文里的目标是 0.998 以上。如果你跑出来低于 0.99大概率是代理层没开history_rewrite_tolerance或者 harness 版本和代理注入点不匹配。我实测下来OpenHands SDK 0.9.3 配合上述配置相关系数能到 0.9987。4.3 确认沙箱过滤生效故意制造一次沙箱故障看无效轨迹是否被过滤。可以在任务里加一个会触发 OOM 的操作然后检查训练日志grep invalid_trajectory ./runs/exp-001/train.log | head -20正常情况你会看到类似filtered 3 invalid trajectories due to sandbox termination的记录且这些轨迹没有进入 reward 计算。如果没过滤掉检查termination_aware_filter是否设为 true以及沙箱的退出码捕获逻辑是否正常。4.4 小规模训练跑通用 50 条 SWE-bench 子集跑 100 步观察 reward 曲线和解决率python -m lego_rl.train \ --config ./train.toml \ --dataset ./data/swebench_mini.jsonl \ --max-steps 100 \ --eval-interval 20成功的话你会看到 eval 解决率在 20 步后开始爬升且训练日志里prob_correlation稳定在 0.99 以上。如果解决率不动但 reward 涨说明奖励作弊没防住回去检查mask_test_files和block_outbound。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth这一节列几个我在接入过程中真实踩到的报错以及对应的排查路径。每个都给出报错原文和解决方式。5.1 401 Unauthorized报错原文openai.AuthenticationError: Error code: 401 - {error: {message: Invalid API key, type: invalid_request_error}}这个通常有两个原因。一是代理层转发时没带上游 Key检查proxy_config.json里的upstream_api_key_env是否指向了正确的环境变量名且该变量在启动 shell 里已 export。二是 Key 本身失效去 TaoToken 控制台 https://taotoken.net/api-keys 确认 Key 状态。注意代理层用的是上游 Keyharness 侧传的 Key 会被代理替换掉所以 harness 里填任意非空字符串即可。5.2 local proxy failed to connect报错原文ConnectionError: HTTPConnectionPool(host127.0.0.1, port18080): Max retries exceeded代理没起来或者端口被占。先lsof -i :18080看端口占用然后确认启动命令里--proxy-config路径正确。另一个常见原因是代理进程和 harness 不在同一网络命名空间如果你用 Docker 跑 harness需要把代理端口映射进去或者让代理监听0.0.0.0。5.3 reading choices 相关报错报错原文KeyError: choices when parsing response这个多半是上游返回了非标准格式或者代理层在流式响应时截断了。检查capture_logprobs开启后代理是否对 SSE 流做了缓冲。LEGO-RL 的代理默认会缓冲完整响应再落盘但如果 harness 用的是流式模式需要把stream_buffer_size调大。另外确认 TaoToken 端点返回的是 OpenAI 兼容格式Anthropic 原生格式需要走/v1/messages路径不能混用。5.4 OAuth 相关报错报错原文OAuth token expired or invalid for Claude Code harnessClaude Code 的 SDK 在某些版本里会走 OAuth 流程而不是纯 API Key。如果你用 Claude Code 作为 harness需要在 SDK 初始化时显式指定api_key模式并把base_url指向代理。具体做法是在llm_config_override里加auth_type: api_key。如果还是报 OAuth 错检查 SDK 版本0.8.x 之前对自定义 base_url 的 OAuth 绕过支持不完善建议升到 0.9.x。5.5 三件套检查清单无论哪个报错先确认这三件套是否对齐项目正确值常见错误Base URLhttp://127.0.0.1:18080/v1harness 侧直接填了 TaoToken 地址绕过代理API Key任意非空harness 侧上游 Key 在代理层注入harness 侧填了真实 Key代理层没配Model IDclaude-sonnet-4-20250514 等填了不存在的模型名上游 404这三项在 Claude Code、Cline MCP、Codex 的 auth.json 里都要对齐。如果你用 Codexauth.json 的base_url字段同样指向代理端口api_key填占位符即可。6. 从验证到长期训练把 LEGO-RL 接进你的代码智能体流水线小规模验证跑通后下一步是把它接进日常训练流水线。这里给几个实操建议。第一代理层的落盘数据要定期归档。proxy_capture目录增长很快一个 256 batch 的 rollout 大概产生 2-3GB JSONL。建议按天切分训练端只读最近 7 天的数据老数据压缩存对象存储。第二异步调度的max_staleness不要设太大。论文里用 2 是平衡了吞吐和策略新鲜度。如果你设到 4 以上虽然吞吐更高但概率相关性会掉到 0.98 以下训练效果反而变差。我实测下来2 是性价比最高的点。第三可观测性 UI 要开着。LEGO-RL 的实时 UI 能把聚合指标和具体任务实例关联起来哪个任务失败了、失败在哪个 turn、agent 当时在干什么一目了然。关掉 UI 省的那点资源不值得。第四模型切换做对照实验时TaoToken 的同一个 Key 可以切不同模型改proxy_config.json里的model字段重启代理即可。建议先用小模型跑通流程再换大模型做正式训练。模型对话页面 https://taotoken.net/models 可以查当前可用的模型列表。如果你打算长期做代码智能体的 RL 训练Coding Plan 的额度模式比按量计费更划算具体在 https://taotoken.net/coding-plan 看。接入文档在 https://taotoken.net/doc API Keys 管理在 https://taotoken.net/api-keys 。训练过程中遇到代理层或沙箱的问题优先查文档里的排障章节大部分报错都有对应说明。最后说一个我踩过的坑沙箱镜像的懒加载虽然省资源但首次训练时如果并发数设太高镜像拉取会互相阻塞导致 rollout 超时。建议第一次跑先把max_concurrent设成 8等镜像缓存热了再调到 32。这个细节论文里没提但工程落地时很关键。