OpenClaw 消息流程、会话、队列和推理可见性

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本页汇总了 OpenClaw 如何处理入站消息、会话、队列、流式传输和推理可见性。

入站消息 -> 路由/绑定 -> 会话密钥 -> 队列（如果有运行中的任务） -> 智能体运行（流式传输 + 工具） -> 出站回复（渠道限制 + 分块）

关键配置项在配置中：

messages.* 用于前缀、队列和群组行为。
agents.defaults.* 用于分块流式传输和分块默认值。
渠道覆盖（channels.whatsapp.*、channels.telegram.* 等）用于上限和流式传输开关。

完整 schema 参见配置。

渠道可能在重新连接后重复投递同一消息。OpenClaw 保持一个短期缓存，以渠道/账户/对端/会话/消息 ID 为键，因此重复投递不会触发另一次智能体运行。

来自同一发送者的快速连续消息可以通过 messages.inbound 批量合并为单个智能体轮次。防抖按渠道 + 会话为范围，并使用最近的消息进行回复线程/ID 处理。

配置（全局默认 + 单渠道覆盖）：

GPT plus 代充 只需 145{ messages: { inbound: { debounceMs: 2000, byChannel: { whatsapp: 5000, slack: 1500, discord: 1500, }, }, }, }

注意事项：

防抖仅适用于纯文本消息；媒体/附件会立即刷新。
控制命令会绕过防抖，保持独立。

会话由 Gateway 网关拥有，而非客户端。

直接聊天合并到智能体主会话密钥。
群组/渠道获得各自的会话密钥。
会话存储和记录保存在 Gateway 网关主机上。

多个设备/渠道可以映射到同一会话，但历史记录不会完全同步回每个客户端。建议：对长对话使用一个主设备，以避免上下文分歧。控制 UI 和 TUI 始终显示 Gateway 网关支持的会话记录，因此它们是事实来源。

详情：会话管理。

OpenClaw 将提示正文与命令正文分开：

Body：发送给智能体的提示文本。这可能包括渠道信封和可选的历史包装器。
CommandBody：用于指令/命令解析的原始用户文本。
RawBody：CommandBody 的旧别名（为兼容性保留）。

当渠道提供历史记录时，使用共享包装器：

[Chat messages since your last reply - for context]
[Current message - respond to this]

对于非直接聊天（群组/渠道/房间），当前消息正文会加上发送者标签前缀（与历史条目使用的样式相同）。这使智能体提示中的实时消息和队列/历史消息保持一致。

历史缓冲区是仅待处理的：它们包含未触发运行的群组消息（例如，提及门控的消息），并排除已在会话记录中的消息。

指令剥离仅适用于当前消息部分，因此历史记录保持完整。包装历史记录的渠道应将 CommandBody（或 RawBody）设置为原始消息文本，并将 Body 保留为组合提示。历史缓冲区可通过 messages.groupChat.historyLimit（全局默认）和单渠道覆盖（如 channels.slack.historyLimit 或 channels.telegram.accounts. .historyLimit）进行配置（设置 0 表示禁用）。

如果运行已在进行中，入站消息可以排队、导入当前运行，或收集用于后续轮次。

通过 messages.queue（和 messages.queue.byChannel）配置。
模式：interrupt、steer、followup、collect，以及积压变体。

详情：队列。

分块流式传输在模型生成文本块时发送部分回复。分块遵循渠道文本限制，避免拆分围栏代码。

关键设置：

agents.defaults.blockStreamingDefault（on|off，默认 off）
agents.defaults.blockStreamingBreak（text_end|message_end）
agents.defaults.blockStreamingChunk（minChars|maxChars|breakPreference）
agents.defaults.blockStreamingCoalesce（基于空闲的批处理）
agents.defaults.humanDelay（块回复之间的拟人化暂停）
渠道覆盖：*.blockStreaming 和 *.blockStreamingCoalesce（非 Telegram 渠道需要显式设置 *.blockStreaming: true）

详情：流式传输 + 分块。

OpenClaw 可以显示或隐藏模型推理：

/reasoning on|off|stream 控制可见性。
当模型产生推理内容时，它仍计入 token 使用量。
Telegram 支持将推理流式传输到草稿气泡中。

详情：思考 + 推理指令和 Token 使用。

出站消息格式在 messages 中集中配置：

messages.responsePrefix（出站前缀）和 channels.whatsapp.messagePrefix（WhatsApp 入站前缀）
通过 replyToMode 和单渠道默认值进行回复线程

详情：配置和渠道文档。

OpenClaw 消息流程、会话、队列和推理可见性

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