1. 从「青岛港 PB 粉」说起structured-query 与模型通道的关系在 mystu 项目里我经常要回答「青岛港 PB 粉最新库存和环比」这类问题。若手工处理得先登录数据库、写 SQL、再把结果翻译成人话后来把整条链路做成了 deepagents 的一个 Skill让 Agent 自己走sql_db_list_tables→sql_db_schema→sql_db_query。整套编排里真正消耗 Token 的是 LLM 的推理与工具调用决策而模型 Key 的分散管理一直是痛点。现在我统一把模型通道切到 TaoToken先去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建一把 Key再把 deepagents 的model参数指向https://taotoken.net/apiSkill 的装配逻辑一行都不用改。1.1 什么是 structured-query 智能问数结构化智能问数简单说就是让大模型把自然语言问题拆解成数据库查询动作再把查询结果组织成一句带口径的话。整个过程不需要向量检索也不涉及 Embedding核心是「LLM 写 SQL → 服务端校验 → 只读执行 → LLM 解读结果」。以「青岛港 PB 粉最新库存和环比」为例Agent 需要先识别这是一个需要具体数值、聚合、排名的结构化问题接着查看数据库里有哪些白名单视图然后生成一条只读 SELECT最后把「统计日、库存量、环比变化、数据来源」说清楚。在 structured-query-pack 中这条链路被拆成三层最上层是 Skill也就是SKILL.md它告诉大模型「何时用、按什么顺序调工具、如何解释结果」中间层是 Toolkit提供 LangChain 标准的 SQL 四工具并在sql_db_query外包一层 sqlglot 护栏最底层是 Host 接入也就是 mystu 的deepagent.py负责把模型、工具、Skill 目录装配到一起。TaoToken 只替换了模型层的 Key 和 Base URL这三层本身完全不用动。1.2 Token 消耗集中在 LLM 编排而不是 SQL 工具很多人误以为智能问数很贵是因为数据库查询其实 SQL 工具本身只是把字符串发给 MySQL 再拿回结果几乎不产生模型费用。真正花钱的是中间这几步大模型判断问题是否匹配 Skill、调用read_file读取SKILL.md全文、决定按什么顺序调用sql_db_list_tables和sql_db_schema、参考 schema 生成 SQL、看到查询结果后再组织自然语言回答。每一步都是一次模型推理也就是一次 Token 消耗。所以你会发现模型 Key 越稳定、Base URL 越统一后期排查成本越低。现在这套通道扮演的是统一 API 入口同一个 Key 可以服务多个 Agent 项目用量在控制台一目了然不用再为每个项目单独维护一套 DeepSeek 或其它厂商的密钥。如果你还在为「每个 Agent 项目一套 Key、一套 Base URL」头疼可以把这一步先收敛掉再回来看 Skill 的工作流。2. 模型通道换到 TaoToken 前先到官网创建 API Key继续使用 deepagents 的 structured-query Skill 之前你需要一个能被 LangChain 和 deepagents 同时识别的模型入口。以前我直接配 DeepSeek 的 Key 和 Base URL换一个项目就要复制一份环境变量团队里其他人问起来还得解释半天。这次我换成 TaoToken打开官网注册后进入控制台创建 API Key复制下来当作YOUR_API_KEY。这个 Key 不是用来填进 SQL 工具链的它是给 deepagents 的 LLM 层用的。注意 Key 的格式和创建位置都以官网控制台为准不要在其它渠道乱找。2.1 官网地址和接口地址不要混用这套通道有两类地址写错一步就会 404 或 401。一类是给人点的页面用于注册、创建 Key、看模型广场、看用量统一写https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end另一类是填进程序里的 API 地址写https://taotoken.net/api末尾不要加/v1。很多 SDK 默认会帮你追加/v1如果你自己又写了一个最终请求会变成https://taotoken.net/api/v1/v1之类的路径必然失败。这里有个小技巧在 ChatOpenAI 这类客户端里base_url参数填到/api为止剩下的路径由 SDK 自己拼。不要把官网链接复制进代码也不要把utm_source参数拼到接口地址上。API 地址是给程序用的官网链接是给人用的两者职责不同。用途地址注册、创建 Key、模型广场、用量https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end填进程序的 Base URLhttps://taotoken.net/api不带 /v12.2 模型 ID 以官网模型广场当时列表为准它提供了一个模型广场里面会列出当前可用的模型 ID。由于模型列表会持续更新我不在这里写死任何具体 ID避免你照抄之后发现不存在。配置时打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 找到你需要的模型把它的 ID 复制出来替换代码里的YOUR_MODEL_ID。模型 ID 的大小写和特殊符号必须完全一致比如有些模型带日期后缀少一个点都会导致 404。这个 ID 和 API Key 一样都是给 LLM 层用的与 SQL 工具链无关。如果你在多个 Agent 项目里复用同一个 Key模型 ID 可以根据每个项目的需求选择不同型号但都要以模型广场当时列表为准。3. deepagents 装配 structured-queryCompositeBackend 与 skills 参数保持原样模型通道换好后接下来是 deepagents 侧的装配。如果你以前跑过 structured-query-pack会发现除了model的初始化方式变了其他代码几乎不用动。核心仍然是把/skills/虚拟路径映射到 pack 的磁盘目录然后让 SkillsMiddleware 在会话启动时扫描每个 skill 的SKILL.mdfrontmatter把摘要注入系统提示词。这叫做渐进式披露启动时大模型只看到「有哪些 Skill、分别干什么」不会一上来就把整篇 Skill 文档塞进上下文。3.1 SkillsMiddleware 只扫 SKILL.md不扫 references一个常见的误解是 references 目录里的iron-ore.md会自动进入上下文。实际上SkillsMiddleware 通过CompositeBackend列出/skills/下的子目录后只读取每个目录里的SKILL.md解析 YAML frontmatter 中的 name、description、allowed-tools然后把摘要追加到系统提示词。references/下的领域 overlay 文档不会被自动加载除非大模型主动调用内置的read_file工具去读取。这意味着你可以在references/iron-ore.md里写很详细的表名字段口径但它不会污染每次对话的上下文只有当你希望大模型「必定使用」这个 overlay 时才需要在SKILL.md正文里显式写一行「执行结构化查数前请先阅读 /skills/structured-query/references/iron-ore.md」。这个设计让通用模板和领域知识解耦也是 structured-query-pack 能轻松拷贝到其他项目的原因。3.2 model 初始化把 LangChain 模型指向 TaoTokendeepagents 的create_deep_agent接受一个 LangChain 兼容的模型实例。我们不需要改 deepagents 的任何源码只需要把模型初始化从「读 DeepSeek 环境变量」改为「读 TaoToken 的 Key 和 Base URL」。下面这段代码可以直接放进你的deepagent.pyfrom langchain_openai import ChatOpenAI model ChatOpenAI( modelYOUR_MODEL_ID, # 以模型广场当时列表为准 base_urlhttps://taotoken.net/api, api_keyYOUR_API_KEY, temperature0, )注意base_url末尾不要加/v1api_key必须是从官网创建的那把。这里用 ChatOpenAI 是因为它兼容 OpenAI 协议这套通道可以接入这类客户端如果你更习惯 Anthropic 风格也可以换成对应的 LangChain Anthropic 模型只要base_url和api_key仍指向同一套通道。模型能力、上下文长度、价格都会因 ID 而异以模型广场当时列表为准。3.3 完整装配代码CompositeBackend、工具注入、skills 参数下面把完整装配写出来。这里和原始示例的差异只在model的构造其余部分保持一致from deepagents import create_deep_agent from deepagents.backends import CompositeBackend, StateBackend from deepagents.backends.filesystem import FilesystemBackend from langchain_openai import ChatOpenAI from structured_query_pack import ( AGENT_SKILLS_DIR, SKILLS_VIRTUAL_PREFIX, get_sql_toolkit_tools, ) def build_backend(): return CompositeBackend( defaultStateBackend(), routes{ SKILLS_VIRTUAL_PREFIX: FilesystemBackend( root_dirstr(AGENT_SKILLS_DIR), virtual_modeTrue, ), }, ) model ChatOpenAI( modelYOUR_MODEL_ID, base_urlhttps://taotoken.net/api, api_keyYOUR_API_KEY, temperature0, ) tools [*get_sql_toolkit_tools(model)] agent create_deep_agent( modelmodel, toolstools, system_prompt你的系统提示词说明何时走结构化查数, backendbuild_backend(), skills[SKILLS_VIRTUAL_PREFIX], )get_sql_toolkit_tools(model)返回四个 SQL 工具sql_db_list_tables、sql_db_schema、sql_db_query_checker、sql_db_query。其中sql_db_query会在执行前被sql_guard拦一道用 sqlglot 解析成 AST只放行 SELECT表白名单校验不通过就返回错误字符串给大模型让它改写 SQL 重试。这套护栏不依赖模型通道哪怕你换到任意一个模型它都照常工作。4. 完整问数链路list → schema → checker → query以「青岛港 PB 粉最新库存和环比」为例跑一遍完整链路。这条链路在原始实现里分为阶段 0 到阶段 4其中阶段 0 是 Agent 启动时的装配阶段 1 到 4 是运行时行为。我们一条条看你就能知道哪些步骤消耗 Token、哪些步骤只是工具调用。4.1 阶段 0启动时注入 Skill 摘要与 SQL 工具服务启动后build_agent()会做四件事创建 LangChain 模型实例并传入create_deep_agent把get_sql_toolkit_tools(model)返回的四个工具追加到工具列表设置CompositeBackend把/skills/映射到 pack 磁盘目录设置skills[/skills/]启用 SkillsMiddleware。完成之后structured-query的 SKILL.md frontmatter 摘要已经出现在系统提示词里但完整文件还没被读取。这一步会消耗一次模型调用的 Token因为系统提示词被送进了 LLM。4.2 阶段 1 到 4匹配 Skill、读取工作流、生成 SQL、执行查询当用户发来「青岛港 PB 粉最新库存和环比」时大模型根据摘要判断这个问题属于数值指标查询于是调用内置read_file读取/skills/structured-query/SKILL.md。这一步是一次工具调用会产生输入 Token读取的文件内容进入上下文但比直接把整个 Skill 常驻上下文要省得多。SKILL.md会引导大模型按顺序做四件事先sql_db_list_tables看当前白名单视图比如view_port_inventory再sql_db_schema看这个视图的列与样例行然后用sql_db_query_checker自检 SQL 语法和逻辑最后sql_db_query执行查询。过程中生成的可能 SQL 长这样SELECT stat_date, port_name, ore_type, inventory_wet_10k_tons, wow_change_10k_tons, data_source FROM view_port_inventory WHERE port_name 青岛港 AND ore_type PB粉 ORDER BY stat_date DESC LIMIT 1注意这条 SQL 不是由人写的而是大模型根据SKILL.md里的示例和sql_db_schema返回的列信息生成的。生成 SQL 和解读结果的两个环节会消耗 Tokensql_db_list_tables和sql_db_schema的返回结果也会作为上下文传给模型所以你会看到一次问数的 Token 用量包含了多次工具调用的输入输出。这些都可以在控制台的用量记录里看到。4.3 SQL 执行的安全边界为了安全sql_db_query到达数据库前还会经过sql_guardsqlglot 解析为 AST只允许 SELECT 和 UNIONSQL 中出现的表名必须在SQL_ALLOWED_TABLES白名单内禁止 DML/DDL 关键字如果 SQL 没有 LIMIT自动追加LIMIT 100。如果你在自己的环境里复现请务必使用只读 MySQL 账号并让 Agent 只能访问白名单视图。也就是说Agent 生成 SQL、工具执行查询都发生在受控的测试库或只读账号下不要让 Agent 直连生产写库。对于重要生产库更稳妥的做法是让 Agent 只生成和解释 SQL由你在本地 SQL 客户端执行后再把结果贴回对话。这不是模型通道能解决的而是数据库权限设计的一部分。5. 验证一次「青岛港 PB 粉」调用并让同一个 Key 复用到其他 Agent配完之后不要急着写业务代码。先跑一条最小验证确认模型通道、Skill 发现、SQL 工具三件事都正常。最好的验证方式是直接调用 agent 实例传入一个已知的领域问题观察输出是否包含完整的 list → schema → query 过程。5.1 对着控制台跑一次完整链路启动你的 deepagents 服务后在对话里发一句「青岛港 PB 粉最新库存和环比」。如果一切正常日志中应该能看到sql_db_list_tables、sql_db_schema、sql_db_query三个工具被依次调用最后返回一句包含统计日、库存量、环比变化和单位万吨湿吨的自然语言回答。类似这样截至 2026-06-26青岛港 PB 粉库存为 142.6 万吨湿吨环比上周减少 3.2 万吨湿吨数据来源为港口调研周报。此时打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 的用量页面你应该能看到这次对话产生的 Token 记录。这里要特别说明官网落地页只能用于看用量、管理 Key 和模型广场真正执行查询的 Base URL 仍然是https://taotoken.net/api不要把官网地址填进程序。5.2 同一个 Key 如何复用到多个 Agent 项目这套通道的 Key 和账号绑定不是和某个项目绑定。所以你在 mystu 里创建了YOUR_API_KEY后另一个 LangGraph Agent 或 deepagents 项目可以直接复用同一个 Key只需要把base_url填成https://taotoken.net/api模型 ID 按各自需要选择。如果团队里有多个人建议在控制台分别创建 Key方便对账。这样你就不需要为每个项目维护独立的 DeepSeek Key也不用在项目之间复制环境变量。Skill 和 Tool 层面本来就是可拷贝的把structured-query-pack/整个目录复制到新仓库安装依赖、配置SQL_READONLY_DSN和SQL_ALLOWED_TABLES再渲染SKILL.md最后把 model 初始化里的 Key 和 Base URL 换成同一套配置即可跑起来。复用成本非常低。6. 排障401 与「跳过 SQLDatabaseToolkit」接入过程中我遇到的报错主要集中在两处一处是模型通道的认证失败另一处是 SQL 工具没有被注入。下面这两个排查路径基本覆盖了大多数问题。6.1 401 UnauthorizedKey 没创建或模型 ID 不对如果你在调用时收到 401先检查api_key是否填成了占位符YOUR_API_KEY或者 Key 是否真的在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建过。官网控制台创建的 Key 是唯一的复制时不要带上多余空格。另一个容易踩的是模型 ID 写错模型广场会列出当前可用的模型 ID如果你把某个模型的旧名称或自己猜的日期后缀填进去网关会拒绝认证或返回 404。记住模型 ID 要以模型广场当时列表为准不要凭记忆写。6.2 启动日志出现「跳过 SQLDatabaseToolkit」或工具列表为空如果 Agent 能正常对话但遇到数值问题不会走 list → schema → query很可能是 SQL 四工具没有注入。pack 里get_sql_toolkit_tools(model)在SQL_READONLY_DSN未配置或SQL_ALLOWED_TABLES为空时会返回空列表从而优雅降级。你需要检查.env是否设置了这两个变量并确认白名单视图真的存在。另一个常见问题是SQLDatabaseToolkit在 MySQL 下默认view_supportFalse导致白名单里的 VIEW 报not foundpack 已经通过view_supportTrue和兼容包装处理了如果你自己写工具要留意这个坑。6.3 Skill 摘要没进系统提示词如果你在日志里完全看不到structured-query的摘要先确认skills[SKILLS_VIRTUAL_PREFIX]确实传给了create_deep_agent且CompositeBackend的 routes 里包含对应映射。还要检查SKILL.md的 frontmatter 是否包含 name 和 description并且 name 与目录名一致。注意allowed-tools必须和get_sql_toolkit_tools注入的工具名完全一致否则即使 Skill 被发现工具调用也会被中间件过滤掉。7. 跑通之后去控制台对账再按需选 Coding Plan当「青岛港 PB 粉」这条链路能稳定返回自然语言回答说明模型通道和 structured-query Skill 已经打通。下一步建议去控制台做一次对账确认这次调用的 Token 消耗和预期一致再决定后续的套餐。7.1 先到模型对话做一次冒烟测试到 模型对话 用同一把 Key 发一条测试消息确认模型 ID 和 Base URL 没有填错。这条链路跑通后再回 deepagents 里验证一次完整问数就能确认工具调用没有受到模型通道切换的影响。冒烟测试最好选一条领域问题而不是简单的「你好」这样能同时验证工具调用和自然语言回答两个环节。7.2 长期使用再看 Coding Plan 和 API Keys如果接下来打算长期写 Agent可以打开 Coding Plan 看套餐是否够用需要重新创建或管理 Key就去 控制台 API Keys。完整的环境变量对照可以参考 接入文档虽然文档标题是 Claude Code但 Base URL 的填写规则对 deepagents 同样适用统一填https://taotoken.net/api不要带/v1Key 用YOUR_API_KEY。