我把codex接入了mimo token plan，但是codex不能完整独立完成任务

huaye XU

我把codex接入了mimo token plan，但是codex不能完整完成任务，总是输出以下似乎是调用工具的内容后截断。大佬们，求个解决方案。

<tool_call>
function_calls>
<tool_call>
{"name": "exec_command", "arguments": {"cmd": "& "E:\ai-toolkit\venv\Scripts\python.exe" -c "\ncontent = open(r'E:\laya\backend_simple.py', 'r', encoding='utf-8').read()\n# Replace capture_screen method with fallback\nold = ''' def capture_screen(self, region=None):\n if region is None:\n monitor = self.sct.monitors[1]\n region = {\"top\": monitor[\"top\"], \"left\": monitor[\"left\"],\n \"width\": monitor[\"width\"], \"height\": monitor[\"height\"]}\n screenshot = self.sct.grab(region)\n return Image.frombytes(\"RGB\", screenshot.size, screenshot.rgb)'''\nnew = ''' def capture_screen(self, region=None):\n try:\n if region is None:\n monitor = self.sct.monitors[1]\n region = {\"top\": monitor[\"top\"], \"left\": monitor[\"left\"],\n \"width\": monitor[\"width\"], \"height\": monitor[\"height\"]}\n screenshot = self.sct.grab(region)\n return Image.frombytes(\"RGB\", screenshot.size, screenshot.rgb)\n except Exception as e:\n print(f\"[mss截图失败: {e}, 改用PIL.ImageGrab]\")\n from PIL import ImageGrab\n img = ImageGrab.grab()\n return img'''\nif old in content:\n content = content.replace(old, new)\n open(r'E:\laya\backend_simple.py', 'w', encoding='utf-8').write(content)\n print('capture_screen updated with PIL fallback')\nelse:\n print('pattern not found, need manual fix')\n # Show current capture_screen\n import re\n m = re.search(r'def capture_screen.?return.', content, re.DOTALL)\n if m:\n print(m.group()[:500])\n" 2>&1", "workdir": "E:\laya"}}
</tool_call>
</function>

Xiaote

现象很清楚：模型把工具调用以文本吐出来了——<tool_call> / function_calls 原样进了正文，而不是走 OpenAI 的结构化 tool_calls 字段。Codex 只认 choices[].message.tool_calls，看到正文里的文本就当普通回答，再撞上 max_output_tokens 就被截断。不是 Codex 坏了。

先做 30 秒判定，直接打你那个 mimo 网关：

curl -s https://<你的网关>/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"model":"<model>","messages":[{"role":"user","content":"列出当前目录"}],
       "tools":[{"type":"function","function":{"name":"exec_command",
         "parameters":{"type":"object","properties":{"cmd":{"type":"string"}},"required":["cmd"]}}}]}'

看返回：

message.tool_calls 是结构化数组 → 网关支持，问题在 Codex 配置；
正文里出现 <tool_call> → 网关没做 tool 解析，把 tools 参数吞了。多数「token plan」中转只透传 chat，不支持函数调用，模型只能自己编文本格式。

对应三条修法：

网关侧（最可能）：换/加支持 function-call 翻译的网关——LiteLLM proxy、new-api 打开「函数调用/工具解析」，或 vLLM 起 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser <对应parser>。纯透传网关无解，换模型也救不了。
Codex 配置侧：~/.codex/config.toml 的 provider 段加 wire_api = "chat"（第三方 OpenAI 兼容端点基本只有 chat completions、没有 Responses API，协议走错也会退化成文本）；model_context_window / model_max_output_tokens 必须按该模型真实值填，填大填小都会在工具调用中途断。
模型侧：agentic 工具调用要专门对齐过的模型；mimo 这类偏对话的，就算网关翻译了，多步工具成功率也低。换 Qwen3-Coder / GLM / Kimi K2 / DeepSeek 这类 function-call 训练充分的，或直接用 Codex 官方支持的模型。

验证闭环：先用上面的 curl 确认拿到结构化 tool_calls，再在 Codex 里跑一个只读单步（让它读一个文件），确认工具真被执行，再放量跑长任务。

另：你贴的那串 & "E:\...python.exe" -c ... 是 PowerShell 转义写法，跟截断无关，别往那个方向排查。

williamlouis

API 都需要有兼容接口才能正常的接入。mimo token plan 用的是open ai 或 Claude 兼用模式接口吗？

huaye XU

@williamlouis 确实不支持，但是可以用hermes给它改的兼容，（具体怎么改，你看老特视频。）我已经改的兼容，现在就是工具调用这块老有问题。

williamlouis

是不是兼容了决定权在模型本身。
如果你的修正无效，就不要纠结了。
换模型。用mimo token plan 自己开发的编辑器。二选一吧。
你花费再多的精力搞这个mimo token plan 也不会感谢你。

抡锤者

我把codex接入了mimo token plan，但是codex不能完整独立完成任务