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1. 从 DeepGEMM 复现实验说起：先固定 Base URL 再谈 Agent

最近关于 DeepSeek V4.1 主 Attention 算子作者的自白引发讨论，我不复述观点，只从 DeepGEMM 复现实验出发：搭一个调优 Agent 之前，先去 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=deepgemm_intro 获取 Key，Base URL 固定为 https://taotoken.net/api。这个顺序很重要，因为很多人一上来就写 prompt，结果 Agent 跑到一半发现 Key 混用、限流、日志无法按任务归因，最后连“是主 Attention 算子候选生成贵，还是 FlashMLA 验收代码贵”都说不清。

我这次要复现的不是一个泛泛的“代码助手”，而是一个围绕 DeepGEMM、FlashMLA、DeepSeek V4.1 主 Attention 算子的调优 Agent。它至少要承担四类任务：

1. 主 Attention 算子候选生成：根据约束描述生成候选实现思路、tiling 策略、边界处理方式。
2. DeepGEMM 参数搜索：生成 tile/block/stage 组合，输出结构化 JSON，交给本地 benchmark。
3. FlashMLA 验收代码：生成 pytest、数值对比、误差阈值检查、diff 补丁。
4. Agent 验收与回归：读取 benchmark 日志，分类失败原因，给出下一轮搜索建议。

这四类任务对模型能力、温度、输出长度、并发的要求完全不同。如果只用一个 Key 打天下，会出现三个问题：第一，成本无法归因；第二，某个 CI 任务把并发打满，交互式调优被限流；第三，日志里所有请求都长一样，无法回滚到某一类任务的配置。所以本文的核心不是“怎么申请一个 Key”，而是“TaoToken Key 怎么按任务切”。你可以先在 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=deepgemm_key_split 创建多个 Key，再回到本地实验环境逐项配置。

下面的内容按可复现产出组织：Agent 请求配置、调用命令、Token 消耗对照表。所有 SQL、benchmark、验收命令都由你在本地或 CI runner 执行，Agent 只输出草稿和 diff，不直接接触生产库。

2. 按任务切 TaoToken Key：主 Attention、DeepGEMM、FlashMLA、验收代码四类

在 TaoToken 控制台里，建议不要只建一个“默认 Key”。至少拆成四类，命名上直接体现任务，后面环境变量和日志都好查。控制台入口仍然走这个带 UTM 的链接：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=deepgemm_four_keys 。

四类 Key 的建议如下：

为什么主 Attention 算子候选生成要单独一把 Key？因为这类请求通常 prompt 长、输出长、需要模型给出多个方向的推理。它适合能力更强的模型，温度可以略高，鼓励探索。但它不适合和 CI 回归共用一把 Key，否则一次大规模回归就能把额度或并发吃掉，人工调优时反而被限流。

DeepGEMM 参数搜索要单独一把 Key，原因是它需要稳定、结构化、可解析。温度要低，最好要求模型只输出 JSON，不要让它在自然语言里夹杂解释。比如你可以要求输出：

{ "tile_m": 128, "tile_n": 256, "tile_k": 64, "num_stages": 3, "split_k": 1, "reason": "在给定 shape 下减少 shared memory 压力" }

FlashMLA 验收代码也应该单独一把 Key。验收代码的职责不是“再生成一个算子”，而是生成能证明或证伪的测试。它需要低温度、可 diff、可本地执行。你可以要求模型输出 unified diff，而不是直接改文件。Agent 输出 diff 后，由你在本地执行git apply --check和 pytest。

agent-accept 这把 Key 用来做日志归因。它不需要最强模型，只需要把 benchmark 失败样本分类成：数值误差、编译失败、越界、超时、性能回退、资源不足。这类任务请求多、单次输出短，适合低成本模型和高并发。

在 TaoToken 侧，你可以给每把 Key 设置不同预算或备注。这样月底看账单时，能直接回答“DeepGEMM 参数搜索花了多少、FlashMLA 验收花了多少”。如果你还想再细，可以按环境再拆：dev、ci、prod。但对个人复现实验来说，先按任务拆四把已经足够。

3. 调优 Agent 的请求配置：Claude Code settings.json、Codex config.toml、CC Switch 三件套

这一节给可直接复制的配置。注意：Claude Code 用ANTHROPIC_*，Codex 用config.toml，不要把ANTHROPIC_*套到 Codex 上。TaoToken 的 Base URL 统一用 https://taotoken.net/api 。如果你还没有 Key，先到 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=deepgemm_config_key 创建。

3.1 Claude Code：settings.json 配置

Claude Code 侧建议用项目级settings.json，不要全局硬编码。示例：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4-5" } }

如果你要按任务切，不建议在settings.json里写四把 Key，因为 Claude Code 的交互式会话通常一次只用一个供应商。更稳的做法是：settings.json放默认 Key，DeepGEMM 参数搜索和 CI 回归走独立脚本，从环境变量读取TAOTOKEN_KEY_DEEPGEMM和TAOTOKEN_KEY_ACCEPT。这样人工对话和批量任务互不干扰。

3.2 Codex：config.toml 配置

Codex 不吃ANTHROPIC_*，它读自己的config.toml。示例：

model = "gpt-5-codex" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" wire_api = "chat"

对应环境变量：

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api"

再次强调：不要在 Codex 配置里写ANTHROPIC_BASE_URL或ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。Codex 不读这些变量，写了只会让你误以为配置生效，实际请求仍然打到默认地址或直接报鉴权失败。

3.3 CC Switch 三件套

如果你用 CC Switch 管理多套配置，三件套就填：

需要切换不同任务 Key 时，不要在 CC Switch 里塞入 Claude Code 和 Codex 混用的变量。正确做法是：CC Switch 只管供应商切换，任务级 Key 由脚本环境变量控制。比如运行 DeepGEMM 调优脚本前：

export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export TAOTOKEN_KEY_DEEPGEMM="YOUR_API_KEY_DEEPGEMM" export TAOTOKEN_KEY_FLASHMLA="YOUR_API_KEY_FLASHMLA" export TAOTOKEN_KEY_ATTENTION="YOUR_API_KEY_ATTENTION" export TAOTOKEN_KEY_ACCEPT="YOUR_API_KEY_ACCEPT"

这样 CC Switch 负责“用哪家”，环境变量负责“用哪把任务 Key”，职责清晰。

4. 可复现命令：从环境变量到一次算子候选生成与验收

下面建立一个最小可复现目录，名字可以叫deepgemm-agent-lab。它不是 TaoToken 官方项目，只是本文为了复现实验给出的本地结构：

deepgemm-agent-lab/ configs/ taotoken.attention.json taotoken.deepgemm.json taotoken.flashmla.json taotoken.accept.json scripts/ call_taotoken.py run_deepgemm_probe.sh run_flashmla_acceptance.sh results/ token_usage.csv tests/ test_deepgemm_acceptance.py

先写一个按任务 Key 路由的 Python 调用脚本。注意这里 Base URL 用https://taotoken.net/api，请求路径补/v1/chat/completions，Key 从不同环境变量读取：

# scripts/call_taotoken.py import os import json import requests BASE_URL = os.environ.get("TAOTOKEN_BASE_URL", "https://taotoken.net/api") TASK_KEYS = { "attention": os.environ["TAOTOKEN_KEY_ATTENTION"], "deepgemm": os.environ["TAOTOKEN_KEY_DEEPGEMM"], "flashmla": os.environ["TAOTOKEN_KEY_FLASHMLA"], "accept": os.environ["TAOTOKEN_KEY_ACCEPT"], } TASK_DEFAULTS = { "attention": {"model": "claude-sonnet-4-5", "temperature": 0.7, "max_tokens": 8192}, "deepgemm": {"model": "deepseek-reasoner", "temperature": 0.2, "max_tokens": 4096}, "flashmla": {"model": "claude-sonnet-4-5", "temperature": 0.0, "max_tokens": 6144}, "accept": {"model": "gpt-4.1-mini", "temperature": 0.1, "max_tokens": 2048}, } def call_task(task: str, prompt: str, **overrides): if task not in TASK_KEYS: raise ValueError(f"unknown task: {task}") cfg = {**TASK_DEFAULTS[task], **overrides} headers = { "Authorization": f"Bearer {TASK_KEYS[task]}", "Content-Type": "application/json", } payload = { "model": cfg["model"], "messages": [ { "role": "system", "content": "你是算子调优 Agent。只输出 JSON、diff 或测试草稿，不执行生产命令，不直连数据库。", }, {"role": "user", "content": prompt}, ], "temperature": cfg["temperature"], "max_tokens": cfg["max_tokens"], } resp = requests.post( f"{BASE_URL}/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload, timeout=180, ) resp.raise_for_status() data = resp.json() usage = data.get("usage", {}) print(json.dumps({"task": task, "usage": usage}, ensure_ascii=False)) return data if __name__ == "__main__": import sys task = sys.argv[1] prompt = sys.stdin.read() print(call_task(task, prompt)["choices"][0]["message"]["content"])

调用主 Attention 算子候选生成：

export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export TAOTOKEN_KEY_ATTENTION="YOUR_API_KEY_ATTENTION" export TAOTOKEN_KEY_DEEPGEMM="YOUR_API_KEY_DEEPGEMM" export TAOTOKEN_KEY_FLASHMLA="YOUR_API_KEY_FLASHMLA" export TAOTOKEN_KEY_ACCEPT="YOUR_API_KEY_ACCEPT" cat <<'PROMPT' | python scripts/call_taotoken.py attention 给定一个 bf16 的主 Attention 算子复现目标，请输出 3 个候选 tiling 策略。 要求： 1. 每个策略给出 tile_m、tile_n、tile_k、num_stages； 2. 说明 shared memory 估计； 3. 说明可能出现的数值误差来源； 4. 只输出 JSON 数组，不要额外解释。 PROMPT

调用 DeepGEMM 参数搜索：

cat <<'PROMPT' | python scripts/call_taotoken.py deepgemm 当前 DeepGEMM 在 shape=[4096,4096,4096]、dtype=bf16 下性能低于基线。 请给出 5 组参数组合，字段包括 tile_m、tile_n、tile_k、num_stages、split_k。 每组给出一个 reason。只输出 JSON。 PROMPT

调用 FlashMLA 验收代码生成：

cat <<'PROMPT' | python scripts/call_taotoken.py flashmla 请为 FlashMLA 算子写一个 pytest 验收草稿。 要求： 1. 对比 CPU reference 与 GPU 输出； 2. 使用 torch.testing.assert_close； 3. 给出 rtol、atol 建议； 4. 输出 unified diff，不要直接改文件。 PROMPT

本地验收命令由你执行：

python -m pytest tests/test_deepgemm_acceptance.py -q

如果 Agent 输出 diff，可以先检查再应用：

git apply --check agent_flashmla_acceptance.diff git apply agent_flashmla_acceptance.diff python -m pytest tests/test_flashmla_acceptance.py -q

整个过程里，Agent 不碰生产库，不执行 SQL，不直接改 benchmark 结果。它只生成候选、参数、测试草稿和 diff。所有命令都在你的本地 GPU 环境或 CI runner 上执行。

5. Token 消耗对照表：怎么记录才能指导切 Key

如果只记录总消耗，你无法判断哪类任务值得换更强模型，哪类任务应该降级。建议每次请求后把usage写入 CSV，并按任务 Key 聚合。示例表头：

timestamp,task,key_alias,model,prompt_tokens,completion_tokens,total_tokens,latency_ms,status 2026-01-15T10:00:00Z,attention,attention-probe,claude-sonnet-4-5,12000,3500,15500,18300,ok 2026-01-15T10:03:00Z,deepgemm,deepgemm-tune,deepseek-reasoner,8000,2000,10000,9200,ok 2026-01-15T10:05:00Z,flashmla,flashmla-verify,claude-sonnet-4-5,6000,4000,10000,12100,ok 2026-01-15T10:07:00Z,accept,agent-accept,gpt-4.1-mini,4000,1000,5000,2100,ok

下面是一张示例对照表，数字仅用于说明记录方式，实际以你的日志为准：

记录之后，按周做三件事：

1. 看哪类任务 total_tokens 最高。如果 attention-probe 占比过高，可以压缩 prompt，把历史 benchmark 摘要成结构化表格，而不是把全量日志塞进去。
2. 看哪类任务失败率最高。如果 deepgemm-tune 经常输出非 JSON，可以把 system prompt 改成“只输出合法 JSON”，并加一层本地 JSON schema 校验。
3. 看哪类任务延迟最敏感。FlashMLA 验收代码如果卡 CI，可以固定低温度、限制 max_tokens，并在超时后切到更快模型重试一次。

这些动作都需要任务级 Key 才能做。单 Key 方案下，你只能看到一条总曲线，无法定位。

6. 验收代码给 Agent 的边界：不要直连生产库，SQL/命令本地执行

算子调优 Agent 最容易越界的地方，是让它“直接去查数据”或“直接改线上配置”。本文的边界很明确：Agent 可以生成 SQL 草稿、命令草稿、pytest diff，但不能直连 Oracle、生产库或线上集群。MCP 或任何 Agent 工具都不应该拿到生产库凭证。SQL 和命令由读者本地执行。

一个安全的验收流程是：

1. Agent 读取本地benchmark_summary.json，不读生产表。
2. Agent 输出candidate_params.json或acceptance.diff。
3. 你在本地执行 benchmark。
4. 你把 benchmark 结果脱敏后写回本地文件。
5. Agent 只基于本地文件做下一轮建议。

可以用一个本地验收脚本包装：

#!/usr/bin/env bash # scripts/run_flashmla_acceptance.sh set -euo pipefail export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export TAOTOKEN_KEY_FLASHMLA="YOUR_API_KEY_FLASHMLA" python scripts/call_taotoken.py flashmla < prompts/flashmla_accept.md > results/flashmla_accept.diff git apply --check results/flashmla_accept.diff git apply results/flashmla_accept.diff python -m pytest tests/test_flashmla_acceptance.py -q

如果你要验证 DeepGEMM 参数，也走本地：

python bench_deepgemm.py \ --shape 4096,4096,4096 \ --dtype bf16 \ --params results/deepgemm_candidates.json \ --out results/deepgemm_bench.csv

Agent 不执行bench_deepgemm.py，它只生成deepgemm_candidates.json。执行权在你手里，这样即使模型输出了危险参数，也不会直接触发大规模任务。

排障时也按这个边界来。下面是一些常见现象：

这些排障动作都指向同一个原则：配置按工具分开，Key 按任务分开，执行权留在本地。

7. 收尾：把 Key 切法固化成实验协议

复现 DeepGEMM 调优 Agent，难点不在写一个多复杂的 prompt，而在实验协议是否可复现。我的协议是：

• 主 Attention 算子候选生成用TAOTOKEN_KEY_ATTENTION；
• DeepGEMM 参数搜索用TAOTOKEN_KEY_DEEPGEMM；
• FlashMLA 验收代码用TAOTOKEN_KEY_FLASHMLA；
• 日志归因与回归分类用TAOTOKEN_KEY_ACCEPT；
• Base URL 统一为https://taotoken.net/api；
• Claude Code 走settings.json和ANTHROPIC_*；
• Codex 走config.toml和TAOTOKEN_API_KEY；
• CC Switch 三件套只填 Provider、Base URL、API Key；
• Agent 只输出 JSON、diff、测试草稿，SQL 和 benchmark 命令由本地执行。

如果你准备开始，可以按这个顺序走：先到模型对话看可用模型与返回格式，再根据是否需要长期 Coding 任务选择 Coding Plan，然后到控制台创建四把任务 Key，最后按 Claude Code 文档把本地配置接上。

• 模型对话：https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=deepgemm_agent_cta_chat
• Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=deepgemm_agent_cta_plan
• 创建 API Keys：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=deepgemm_agent_cta_keys
• Claude Code 文档：https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=deepgemm_agent_cta_doc

官网入口：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=deepgemm_summary

把 Key 按任务切开之后，你会发现调优 Agent 的收益不只是“多了一个助手”，而是每一轮候选生成、参数搜索、验收回归都能被度量。度量清楚了，才能决定下一轮该换模型、该压 prompt，还是该把验收权收回本地。对于 DeepGEMM、FlashMLA、主 Attention 算子这类可量化目标来说，这才是复现实验真正能积累下来的部分。