— AReal 配置 TaoToken 统一 Key 通道)
1. 从 AReal 的配置骨架说起为什么需要统一 Key 通道如果你正在读 OpenClaw-RL 的源码大概率会在examples/openclaw/这个目录里卡住一阵子。AReal 作为蚂蚁开源的分布式 LLM 强化学习框架把异步 rollout、分布式训练、agent 工具交互统一成了一套可配置的训练栈而 OpenClaw 在这里扮演的角色是「RL 数据采集前端」——它不训练模型只负责把用户的对话请求转发给 AReal 的 Proxy Gateway由网关透明记录 token、logprob 等训练信号。问题就出在这个「转发」环节。AReal 的 Proxy Gateway 需要一套 OpenAI 兼容的接口而 OpenClaw/ZeroClaw 这类 agent runtime 在配置里写死了base_url和api_key。如果你同时要跑多个模型后端、或者在不同实验之间切换Key 管理就会变成一件很烦的事每个 agent 配置文件里塞一个 key改一次配置重启一次 agent训练脚本和 agent 配置对不上号排查起来非常痛苦。TaoToken 在这里的作用是提供一个统一的 Key 通道你只需要在 AReal 的配置骨架里指向一个统一的 API 入口用同一套 Key 管理多个模型调用agent 侧不用反复改配置。这篇笔记就围绕 AReal 模块的配置骨架给出可复制的config.toml/settings.json骨架以及把 TaoToken 统一 Key 接入的具体步骤最后验证 AReal 启动和请求转发是否跑通。适合谁看正在读 OpenClaw-RL 源码、想跑通 AReal OpenClaw 配置链路的同学做 Agentic RL、PPO 训练、多轮 agent 场景需要管理多个模型 Key 的开发者。前置要求本地能跑 Python 环境对 OpenAI 兼容接口有基本了解读过 AReal 的examples/openclaw/目录。2. TaoToken 前置统一 Key 通道的定位与准备在 AReal 的架构里Proxy Gateway 是公网入口同时支持 OpenClaw WebSocket 协议和 OpenResponses HTTP 桥。它背后是 Router → DataProxy → Worker 的四层解耦设计Worker 是无状态 agent 执行体DataProxy 维护每个 session 的对话历史。整个链路里模型调用最终会落到某个推理后端上而 TaoToken 就是这层「模型调用入口」的统一通道。你可以把 TaoToken 理解成一个 OpenAI 兼容的 API 网关它对外暴露标准的/v1/chat/completions接口内部帮你路由到不同的模型。对 AReal 来说你不需要改 Proxy Gateway 的代码只需要在配置里把模型后端的base_url指向 TaoToken 的 API 地址把api_key换成 TaoToken 的 Key就能让整个训练栈的模型调用走统一通道。具体准备动作第一拿到 TaoToken 的 API Key。访问控制台创建地址是https://taotoken.net/console创建完在 API Keys 页面复制地址是https://taotoken.net/api-keys。这个 Key 后面会填到 AReal 的配置骨架里。第二确认 API 入口。TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api注意这个地址不带任何查询参数直接作为base_url使用。如果你用的是 OpenAI SDKbase_url填https://taotoken.net/apiSDK 会自动拼接/v1/chat/completions。第三确认你要调的模型名。TaoToken 支持多种模型具体模型列表在模型对话页面可以查到地址是https://taotoken.net/models。AReal 的配置里需要填模型名比如Qwen/Qwen3-0.6B这种格式具体以 TaoToken 文档为准文档地址是https://taotoken.net/doc。注意TaoToken 的 API 地址和官网地址是两个不同的入口。官网是https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentAPI 是https://taotoken.net/api。配置里填 API 地址不要填官网地址。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架AReal 的 OpenClaw 示例里配置分两块一块是 AReal 训练侧的config.yaml一块是 agent 侧的config.tomlZeroClaw 用或settings.jsonOpenClaw 用。下面给出接入 TaoToken 统一 Key 后的骨架。3.1 AReal 训练侧 config.yaml 骨架这是examples/openclaw/config.yaml的简化版重点标出需要改成 TaoToken 的字段# AReal OpenClaw 训练配置骨架 actor: path: Qwen/Qwen3-0.6B # 模型名以 TaoToken 模型列表为准 backend: fsdp rollout: backend: sglang:d1 # 模型调用入口指向 TaoToken 统一通道 base_url: https://taotoken.net/api api_key: ${TAOTOKEN_API_KEY} # 从环境变量读取不要硬编码 gconfig: n_samples: 1 # 默认 PPO改成 1 即 GRPO 风格 max_new_tokens: 512 temperature: 0.7 ppo: eps_clip: 0.4 ppo_n_minibatches: 1 use_decoupled_loss: true kl_ctl: 0.0 recompute_logprob: true reward_scaling: 10.0 reward_bias: -0.5 rejection_sampling: metric: ratio upper: 5.0 max_head_offpolicyness: 2 reward_norm: mean_level: group std_level: group group_size: ${gconfig.n_samples} adv_norm: mean_level: batch std_level: batch train_dataset: batch_size: 8关键点rollout.base_url指向https://taotoken.net/apirollout.api_key用环境变量注入。这样你在不同实验之间切换时只需要改环境变量不用动 YAML 文件。3.2 Agent 侧 config.toml 骨架ZeroClawZeroClaw 的配置文件在~/.zeroclaw/config.toml接入 TaoToken 后长这样# ZeroClaw agent 配置骨架 [llm] base_url https://taotoken.net/api api_key sk-sess-xxx # 这里填 AReal 网关返回的 session key model Qwen/Qwen3-0.6B [gateway] # AReal Proxy Gateway 地址由 start_session.py 返回 url http://gateway-host:port注意这里的api_key是 AReal 网关返回的sk-sess-xxx不是 TaoToken 的 Key。TaoToken 的 Key 是在 AReal 训练侧用的agent 侧用的是 session key。这个区分很重要搞混了会导致 401。3.3 Agent 侧 settings.json 骨架OpenClaw如果你用的是 OpenClaw 而不是 ZeroClaw配置是 JSON 格式{ llm: { baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-sess-xxx, model: Qwen/Qwen3-0.6B }, gateway: { url: http://gateway-host:port, protocol: openclaw-ws }, session: { refreshTimeout: 120, queueMode: COLLECT } }queueMode有两个值COLLECT是默认值会话正在跑时新到的请求合并到下一轮FOLLOWUP是排队按序处理。refreshTimeout默认 120 秒超过会返回 HTTP 429客户端需要短暂重试。3.4 环境变量注入为了避免 Key 硬编码建议用环境变量export TAOTOKEN_API_KEY你的 TaoToken Key export AREAL_GATEWAY_URLhttp://127.0.0.1:8080然后在启动脚本里引用。这样你的配置文件可以提交到 gitKey 不会泄露。4. 验证请求启动 AReal 与请求转发配置写好后需要验证两件事AReal 能不能正常启动请求能不能通过 TaoToken 通道转发出去。4.1 启动 AReal RL 服务在 AReal 仓库根目录执行uv run python3 examples/openclaw/train.py \ --config examples/openclaw/config.yaml \ actor.pathQwen/Qwen3-0.6B \ rollout.backendsglang:d1如果配置正确你会看到训练服务启动日志包括 actor 初始化、rollout 后端就绪、Proxy Gateway 监听端口等信息。重点看有没有报base_url相关的错误如果有说明 TaoToken 地址填错了。4.2 开启一个 session训练服务起来后用start_session.py开一个 episodepython start_session.py http://127.0.0.1:8080 --admin-key admin-key返回结果里会有session_id和api_keysk-sess-xxx。把这个api_key填到 agent 的config.toml或settings.json里。4.3 验证请求转发最直接的验证方式是用 curl 模拟一次 chat completions 请求走 AReal 网关curl -X POST http://127.0.0.1:8080/chat/completions \ -H Authorization: Bearer sk-sess-xxx \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: Qwen/Qwen3-0.6B, messages: [{role: user, content: 你好}], store: true }如果返回标准的 OpenAI 格式响应说明网关转发正常。同时AReal 会在后台记录这次调用的 input_ids、output_ids、log_probs。你可以查看网关日志确认。4.4 打分与刷新 session给当前 session 打分python set_reward.py http://127.0.0.1:8080 \ --api-key sk-sess-xxx \ --reward 1.0reward 范围是[-1, 1]训练稳定性建议用这个区间。然后刷新 sessionpython start_session.py http://127.0.0.1:8080 \ --admin-key admin-key \ --api-key sk-sess-xxx刷新时网关会检测到该 key 已绑活会话自动结束旧会话、导出轨迹、推入训练队列、启动新会话并复用同一个 api_key。如果超过 120 秒超时会返回 HTTP 429客户端短暂重试即可。4.5 验证 TaoToken 通道要确认请求真的走了 TaoToken可以在 TaoToken 控制台看调用记录地址是https://taotoken.net/console。如果能看到对应的模型调用日志说明统一 Key 通道生效了。5. 本篇常见错排查配置链路跑不通通常集中在几个地方。下面按报错现象排查。5.1 401 Unauthorized最常见的原因是 Key 用混了。AReal 训练侧的rollout.api_key填 TaoToken 的 Keyagent 侧的api_key填 AReal 网关返回的sk-sess-xxx。如果你在 agent 配置里填了 TaoToken 的 Key网关会拒绝因为网关只认自己签发的 session key。排查方法检查config.toml或settings.json里的api_key是不是sk-sess-开头。如果不是说明填错了。5.2 404 Not Foundbase_url填错。TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api不要填成https://taotoken.net或https://taotoken.net/v1。OpenAI SDK 会自动拼接/v1/chat/completions如果你手动填了/v1会变成/v1/v1/chat/completions导致 404。排查方法用 curl 直接请求https://taotoken.net/api/v1/chat/completions看能不能通。如果不通检查地址。5.3 session refresh 超时 HTTP 429刷新 session 时超过 120 秒默认超时网关返回 429。这通常是因为训练队列积压或者 batch_size 设得太大轨迹导出慢。排查方法看 AReal 训练日志确认train_dataset.batch_size是不是设得过大。可以临时调小比如从 8 改成 4。另外检查max_head_offpolicyness和rejection_sampling.upper是不是设得太严导致样本被大量拒绝。5.4 模型名不匹配AReal 配置里的actor.path和 agent 配置里的model要一致否则网关转发时可能找不到对应后端。TaoToken 的模型名以模型列表页面为准地址是https://taotoken.net/models。排查方法在 TaoToken 模型对话页面手动发一条消息确认模型名可用地址是https://taotoken.net/chat。5.5 logprob 记录为空AReal 的核心能力是透明记录 token 和 logprob。如果发现训练时 logprob 为空检查recompute_logprob是不是设成了true。另外确认use_decoupled_loss也是true这是 async RL 的标配。排查方法看网关日志里有没有log_probs字段。如果没有检查 rollout 后端是不是支持 logprob 返回。5.6 WebSocket 连接失败如果你用的是 OpenClaw 的 WebSocket 协议检查gateway.url是不是ws://开头而不是http://。另外确认protocol字段填的是openclaw-ws。排查方法用wscat工具测试连接wscat -c ws://127.0.0.1:8080/ws如果能连上说明网关 WebSocket 服务正常。6. 接入文档与后续动作配置链路跑通后下一步是把它用到实际训练里。AReal 的 OpenClaw 示例默认跑的是 AsyncPPO 组归一化的 reward shaping 框架n_samples1时退化为纯 PPO。如果你想切到 GRPO 风格把gconfig.n_samples调成大于 1 即可配置文件已经预留了开关。但要注意OpenClaw 在线交互模式做 GRPO 在语义上是「逐 LLM 调用 G 采样」不是经典 GRPO 的「同 prompt G 条轨迹」。要严肃做 GRPO 训练 agent建议把数据来源切到带固定 prompt 集的离线 rollout参考examples/math/gsm8k_grpo.yaml。OpenClaw 模式更适合 PPO 组归一化的混合形态。如果你在配置过程中遇到接入问题优先查 API Keys 和接入文档地址是https://taotoken.net/api-keys和https://taotoken.net/doc。验证模型可用性用模型对话页面地址是https://taotoken.net/chat。长期做编码和 Agent 训练可以看 Coding Plan地址是https://taotoken.net/coding-plan。最后提醒一点AReal 的 session refresh 机制是它能「一行不改」接入 RL 的根本前提。OpenClaw 只需要配置一次base_url和api_key后续权重热更、轨迹导出、新会话启动都是网关自动完成的。理解这个机制比记住配置字段更重要。 【Agentic RL / 强化学习 / OPD】OpenClaw-RL 源码阅读笔记 — (16)— AReal 配置 TaoToken 统一 Key 通道
1. 从 AReal 的配置骨架说起为什么需要统一 Key 通道如果你正在读 OpenClaw-RL 的源码大概率会在examples/openclaw/这个目录里卡住一阵子。AReal 作为蚂蚁开源的分布式 LLM 强化学习框架把异步 rollout、分布式训练、agent 工具交互统一成了一套可配置的训练栈而 OpenClaw 在这里扮演的角色是「RL 数据采集前端」——它不训练模型只负责把用户的对话请求转发给 AReal 的 Proxy Gateway由网关透明记录 token、logprob 等训练信号。问题就出在这个「转发」环节。AReal 的 Proxy Gateway 需要一套 OpenAI 兼容的接口而 OpenClaw/ZeroClaw 这类 agent runtime 在配置里写死了base_url和api_key。如果你同时要跑多个模型后端、或者在不同实验之间切换Key 管理就会变成一件很烦的事每个 agent 配置文件里塞一个 key改一次配置重启一次 agent训练脚本和 agent 配置对不上号排查起来非常痛苦。TaoToken 在这里的作用是提供一个统一的 Key 通道你只需要在 AReal 的配置骨架里指向一个统一的 API 入口用同一套 Key 管理多个模型调用agent 侧不用反复改配置。这篇笔记就围绕 AReal 模块的配置骨架给出可复制的config.toml/settings.json骨架以及把 TaoToken 统一 Key 接入的具体步骤最后验证 AReal 启动和请求转发是否跑通。适合谁看正在读 OpenClaw-RL 源码、想跑通 AReal OpenClaw 配置链路的同学做 Agentic RL、PPO 训练、多轮 agent 场景需要管理多个模型 Key 的开发者。前置要求本地能跑 Python 环境对 OpenAI 兼容接口有基本了解读过 AReal 的examples/openclaw/目录。2. TaoToken 前置统一 Key 通道的定位与准备在 AReal 的架构里Proxy Gateway 是公网入口同时支持 OpenClaw WebSocket 协议和 OpenResponses HTTP 桥。它背后是 Router → DataProxy → Worker 的四层解耦设计Worker 是无状态 agent 执行体DataProxy 维护每个 session 的对话历史。整个链路里模型调用最终会落到某个推理后端上而 TaoToken 就是这层「模型调用入口」的统一通道。你可以把 TaoToken 理解成一个 OpenAI 兼容的 API 网关它对外暴露标准的/v1/chat/completions接口内部帮你路由到不同的模型。对 AReal 来说你不需要改 Proxy Gateway 的代码只需要在配置里把模型后端的base_url指向 TaoToken 的 API 地址把api_key换成 TaoToken 的 Key就能让整个训练栈的模型调用走统一通道。具体准备动作第一拿到 TaoToken 的 API Key。访问控制台创建地址是https://taotoken.net/console创建完在 API Keys 页面复制地址是https://taotoken.net/api-keys。这个 Key 后面会填到 AReal 的配置骨架里。第二确认 API 入口。TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api注意这个地址不带任何查询参数直接作为base_url使用。如果你用的是 OpenAI SDKbase_url填https://taotoken.net/apiSDK 会自动拼接/v1/chat/completions。第三确认你要调的模型名。TaoToken 支持多种模型具体模型列表在模型对话页面可以查到地址是https://taotoken.net/models。AReal 的配置里需要填模型名比如Qwen/Qwen3-0.6B这种格式具体以 TaoToken 文档为准文档地址是https://taotoken.net/doc。注意TaoToken 的 API 地址和官网地址是两个不同的入口。官网是https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_contentAPI 是https://taotoken.net/api。配置里填 API 地址不要填官网地址。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架AReal 的 OpenClaw 示例里配置分两块一块是 AReal 训练侧的config.yaml一块是 agent 侧的config.tomlZeroClaw 用或settings.jsonOpenClaw 用。下面给出接入 TaoToken 统一 Key 后的骨架。3.1 AReal 训练侧 config.yaml 骨架这是examples/openclaw/config.yaml的简化版重点标出需要改成 TaoToken 的字段# AReal OpenClaw 训练配置骨架 actor: path: Qwen/Qwen3-0.6B # 模型名以 TaoToken 模型列表为准 backend: fsdp rollout: backend: sglang:d1 # 模型调用入口指向 TaoToken 统一通道 base_url: https://taotoken.net/api api_key: ${TAOTOKEN_API_KEY} # 从环境变量读取不要硬编码 gconfig: n_samples: 1 # 默认 PPO改成 1 即 GRPO 风格 max_new_tokens: 512 temperature: 0.7 ppo: eps_clip: 0.4 ppo_n_minibatches: 1 use_decoupled_loss: true kl_ctl: 0.0 recompute_logprob: true reward_scaling: 10.0 reward_bias: -0.5 rejection_sampling: metric: ratio upper: 5.0 max_head_offpolicyness: 2 reward_norm: mean_level: group std_level: group group_size: ${gconfig.n_samples} adv_norm: mean_level: batch std_level: batch train_dataset: batch_size: 8关键点rollout.base_url指向https://taotoken.net/apirollout.api_key用环境变量注入。这样你在不同实验之间切换时只需要改环境变量不用动 YAML 文件。3.2 Agent 侧 config.toml 骨架ZeroClawZeroClaw 的配置文件在~/.zeroclaw/config.toml接入 TaoToken 后长这样# ZeroClaw agent 配置骨架 [llm] base_url https://taotoken.net/api api_key sk-sess-xxx # 这里填 AReal 网关返回的 session key model Qwen/Qwen3-0.6B [gateway] # AReal Proxy Gateway 地址由 start_session.py 返回 url http://gateway-host:port注意这里的api_key是 AReal 网关返回的sk-sess-xxx不是 TaoToken 的 Key。TaoToken 的 Key 是在 AReal 训练侧用的agent 侧用的是 session key。这个区分很重要搞混了会导致 401。3.3 Agent 侧 settings.json 骨架OpenClaw如果你用的是 OpenClaw 而不是 ZeroClaw配置是 JSON 格式{ llm: { baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-sess-xxx, model: Qwen/Qwen3-0.6B }, gateway: { url: http://gateway-host:port, protocol: openclaw-ws }, session: { refreshTimeout: 120, queueMode: COLLECT } }queueMode有两个值COLLECT是默认值会话正在跑时新到的请求合并到下一轮FOLLOWUP是排队按序处理。refreshTimeout默认 120 秒超过会返回 HTTP 429客户端需要短暂重试。3.4 环境变量注入为了避免 Key 硬编码建议用环境变量export TAOTOKEN_API_KEY你的 TaoToken Key export AREAL_GATEWAY_URLhttp://127.0.0.1:8080然后在启动脚本里引用。这样你的配置文件可以提交到 gitKey 不会泄露。4. 验证请求启动 AReal 与请求转发配置写好后需要验证两件事AReal 能不能正常启动请求能不能通过 TaoToken 通道转发出去。4.1 启动 AReal RL 服务在 AReal 仓库根目录执行uv run python3 examples/openclaw/train.py \ --config examples/openclaw/config.yaml \ actor.pathQwen/Qwen3-0.6B \ rollout.backendsglang:d1如果配置正确你会看到训练服务启动日志包括 actor 初始化、rollout 后端就绪、Proxy Gateway 监听端口等信息。重点看有没有报base_url相关的错误如果有说明 TaoToken 地址填错了。4.2 开启一个 session训练服务起来后用start_session.py开一个 episodepython start_session.py http://127.0.0.1:8080 --admin-key admin-key返回结果里会有session_id和api_keysk-sess-xxx。把这个api_key填到 agent 的config.toml或settings.json里。4.3 验证请求转发最直接的验证方式是用 curl 模拟一次 chat completions 请求走 AReal 网关curl -X POST http://127.0.0.1:8080/chat/completions \ -H Authorization: Bearer sk-sess-xxx \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: Qwen/Qwen3-0.6B, messages: [{role: user, content: 你好}], store: true }如果返回标准的 OpenAI 格式响应说明网关转发正常。同时AReal 会在后台记录这次调用的 input_ids、output_ids、log_probs。你可以查看网关日志确认。4.4 打分与刷新 session给当前 session 打分python set_reward.py http://127.0.0.1:8080 \ --api-key sk-sess-xxx \ --reward 1.0reward 范围是[-1, 1]训练稳定性建议用这个区间。然后刷新 sessionpython start_session.py http://127.0.0.1:8080 \ --admin-key admin-key \ --api-key sk-sess-xxx刷新时网关会检测到该 key 已绑活会话自动结束旧会话、导出轨迹、推入训练队列、启动新会话并复用同一个 api_key。如果超过 120 秒超时会返回 HTTP 429客户端短暂重试即可。4.5 验证 TaoToken 通道要确认请求真的走了 TaoToken可以在 TaoToken 控制台看调用记录地址是https://taotoken.net/console。如果能看到对应的模型调用日志说明统一 Key 通道生效了。5. 本篇常见错排查配置链路跑不通通常集中在几个地方。下面按报错现象排查。5.1 401 Unauthorized最常见的原因是 Key 用混了。AReal 训练侧的rollout.api_key填 TaoToken 的 Keyagent 侧的api_key填 AReal 网关返回的sk-sess-xxx。如果你在 agent 配置里填了 TaoToken 的 Key网关会拒绝因为网关只认自己签发的 session key。排查方法检查config.toml或settings.json里的api_key是不是sk-sess-开头。如果不是说明填错了。5.2 404 Not Foundbase_url填错。TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api不要填成https://taotoken.net或https://taotoken.net/v1。OpenAI SDK 会自动拼接/v1/chat/completions如果你手动填了/v1会变成/v1/v1/chat/completions导致 404。排查方法用 curl 直接请求https://taotoken.net/api/v1/chat/completions看能不能通。如果不通检查地址。5.3 session refresh 超时 HTTP 429刷新 session 时超过 120 秒默认超时网关返回 429。这通常是因为训练队列积压或者 batch_size 设得太大轨迹导出慢。排查方法看 AReal 训练日志确认train_dataset.batch_size是不是设得过大。可以临时调小比如从 8 改成 4。另外检查max_head_offpolicyness和rejection_sampling.upper是不是设得太严导致样本被大量拒绝。5.4 模型名不匹配AReal 配置里的actor.path和 agent 配置里的model要一致否则网关转发时可能找不到对应后端。TaoToken 的模型名以模型列表页面为准地址是https://taotoken.net/models。排查方法在 TaoToken 模型对话页面手动发一条消息确认模型名可用地址是https://taotoken.net/chat。5.5 logprob 记录为空AReal 的核心能力是透明记录 token 和 logprob。如果发现训练时 logprob 为空检查recompute_logprob是不是设成了true。另外确认use_decoupled_loss也是true这是 async RL 的标配。排查方法看网关日志里有没有log_probs字段。如果没有检查 rollout 后端是不是支持 logprob 返回。5.6 WebSocket 连接失败如果你用的是 OpenClaw 的 WebSocket 协议检查gateway.url是不是ws://开头而不是http://。另外确认protocol字段填的是openclaw-ws。排查方法用wscat工具测试连接wscat -c ws://127.0.0.1:8080/ws如果能连上说明网关 WebSocket 服务正常。6. 接入文档与后续动作配置链路跑通后下一步是把它用到实际训练里。AReal 的 OpenClaw 示例默认跑的是 AsyncPPO 组归一化的 reward shaping 框架n_samples1时退化为纯 PPO。如果你想切到 GRPO 风格把gconfig.n_samples调成大于 1 即可配置文件已经预留了开关。但要注意OpenClaw 在线交互模式做 GRPO 在语义上是「逐 LLM 调用 G 采样」不是经典 GRPO 的「同 prompt G 条轨迹」。要严肃做 GRPO 训练 agent建议把数据来源切到带固定 prompt 集的离线 rollout参考examples/math/gsm8k_grpo.yaml。OpenClaw 模式更适合 PPO 组归一化的混合形态。如果你在配置过程中遇到接入问题优先查 API Keys 和接入文档地址是https://taotoken.net/api-keys和https://taotoken.net/doc。验证模型可用性用模型对话页面地址是https://taotoken.net/chat。长期做编码和 Agent 训练可以看 Coding Plan地址是https://taotoken.net/coding-plan。最后提醒一点AReal 的 session refresh 机制是它能「一行不改」接入 RL 的根本前提。OpenClaw 只需要配置一次base_url和api_key后续权重热更、轨迹导出、新会话启动都是网关自动完成的。理解这个机制比记住配置字段更重要。