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Messages（訊息）

本頁面彙整了 OpenClaw 如何處理入站訊息、會話、佇列、串流以及推理過程的可見性。

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訊息流（高層級）

入站訊息
  -> 路由/綁定 -> 會話鍵 (Session key)
  -> 佇列 (若已有運行中的任務)
  -> 代理運行 (串流 + 工具)
  -> 出站回覆 (頻道限制 + 分塊)
關鍵設定位於組態中：
  • messages.*：用於前綴、佇列和群組行為。
  • agents.defaults.*：用於區塊串流和分塊的預設值。
  • 頻道覆寫 (channels.whatsapp.*, channels.telegram.* 等)：用於上限值和串流切換。
請參閱 Configuration（設定） 以獲取完整結構。

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入站去重 (Inbound dedupe)

頻道在重新連線後可能會重新傳遞同一條訊息。OpenClaw 會維護一個短期的快取，以頻道/帳戶/對象/會話/訊息 ID 為鍵，這樣重複傳遞的訊息就不會觸發另一次代理運行。

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入站防抖 (Inbound debouncing)

來自同一個發送者的一連串訊息可以透過 messages.inbound 合併為單次代理運行。防抖的作用範圍是按頻道 + 對話進行的，並使用最近的一條訊息來進行回覆線程/ID 的處理。 設定範例（全域預設 + 各頻道覆寫）： 
{
  messages: {
    inbound: {
      debounceMs: 2000,
      byChannel: {
        whatsapp: 5000,
        slack: 1500,
        discord: 1500,
      },
    },
  },
}
備註：
  • 防抖僅適用於純文字訊息；媒體/附件會立即發送。
  • 控制命令會繞過防抖，以保持其獨立性。

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會話與裝置

會話由 Gateway 擁有，而不是由客戶端擁有。
  • 直接聊天會合併到代理的主會話鍵中。
  • 群組/頻道擁有各自的會話鍵。
  • 會話儲存和轉錄記錄保存在 Gateway 主機上。
多個裝置/頻道可以映射到同一個會話，但歷史記錄不會完全同步回每個客戶端。建議：對於長篇對話，使用一個主要裝置，以避免上下文出現分歧。控制 UI 和 TUI 始終顯示由 Gateway 支援的會話轉錄，因此它們是事實來源。 詳情請參閱：Session management（會話管理）。

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入站正文與歷史上下文

OpenClaw 將提示正文 (prompt body) 與命令正文 (command body) 分開：
  • Body：發送給代理的提示文字。可能包含頻道封裝和可選的歷史包裝。
  • CommandBody：用於指令/命令解析的原始使用者文字。
  • RawBody：CommandBody 的舊版別名（保留用於相容性）。
當頻道提供歷史記錄時，會使用共享的包裝：
  • [Chat messages since your last reply - for context]
  • [Current message - respond to this]
對於非直接聊天（群組/頻道/房間），目前的訊息正文會加上發送者標籤（與歷史條目使用的樣式相同）。這能保持代理提示詞中實時訊息與佇列/歷史訊息的一致性。 歷史緩衝區僅包含待處理內容：包括未觸發運行的群組訊息（例如受提及限制的訊息），且排除已存在於會話轉錄中的訊息。 指令剝離僅適用於「目前訊息」區段，以便歷史記錄保持原樣。包裝歷史記錄的頻道應將 CommandBody（或 RawBody）設定為原始訊息文字，並將 Body 保持為組合後的提示。歷史緩衝區可透過 messages.groupChat.historyLimit（全域預設）和各頻道覆寫（例如 channels.slack.historyLimit）進行設定（設為 0 則停用）。

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佇列與後續行動 (Followups)

如果一個任務已在運行中，入站訊息可以被加入佇列、引導至目前任務中，或者收集起來用於後續的一輪。
  • 透過 messages.queue（以及 messages.queue.byChannel）進行設定。
  • 模式：interrupt, steer, followup, collect，以及待辦事項變體。
詳情請參閱：Queueing（佇列）。

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串流、分塊與批處理

區塊串流隨著模型產出的文字塊發送部分回覆。分塊則遵循頻道的文字限制，並避免拆分圍欄程式碼（fenced code）。 詳情請參閱：Streaming + chunking（串流與分塊）。

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推理過程的可見性與權杖

OpenClaw 可以顯示或隱藏模型的推理過程（reasoning）：
  • /reasoning on|off|stream 控制可見性。
  • 當由模型產出時，推理內容仍會計入權杖 (token) 使用量。
  • Telegram 支援將推理串流顯示在草稿泡泡中。
詳情請參閱：Thinking + reasoning directives（思考與推理指令） 和 Token use（Token 使用）。

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前綴、執行緒與回覆

出站訊息格式化集中在 messages 中處理：
  • messages.responsePrefix（出站前綴）和 channels.whatsapp.messagePrefix（WhatsApp 入站前綴）。
  • 透過 replyToMode 和各頻道預設值進行回覆執行緒化。
詳情請參閱：Configuration（設定） 和各頻道文件。