訊息處理

OpenClaw 處理入站訊息的完整流程，包括去重、防抖、工作階段管理、佇列、串流及推理可見性。

概覽

此頁面整合說明 OpenClaw 如何處理入站訊息、工作階段、佇列、串流及推理可見性。

訊息流程（高階概覽）

Inbound message
  -> routing/bindings -> session key
  -> queue (if a run is active)
  -> agent run (streaming + tools)
  -> outbound replies (channel limits + chunking)

關鍵設定位於：

messages.* 用於前綴、佇列和群組行為。
agents.defaults.* 用於 block streaming 和分塊預設值。
頻道覆寫（channels.whatsapp.*、channels.telegram.* 等）用於上限和串流開關。

完整結構描述請參閱設定。

入站去重

頻道可能在重新連線後重新送達相同訊息。OpenClaw 維護一個以 channel/account/peer/session/message id 為鍵的短期快取，以防止重複送達觸發另一次 Agent 執行。

入站防抖

來自同一發送者的快速連續訊息可以透過 messages.inbound 批次合併為單一 Agent 回合。防抖按頻道 + 對話範圍，並使用最新的訊息進行回覆串接/ID。

設定（全域預設 + 每頻道覆寫）：

{
  messages: {
    inbound: {
      debounceMs: 2000,
      byChannel: {
        whatsapp: 5000,
        slack: 1500,
        discord: 1500,
      },
    },
  },
}

注意事項：

防抖僅適用於純文字訊息；媒體/附件會立即刷新。
控制命令繞過防抖，因此它們保持獨立。

工作階段與裝置

工作階段由 Gateway 擁有，而非客戶端。

直接聊天合併為 Agent 主要工作階段金鑰。
群組/頻道擁有各自的工作階段金鑰。
工作階段儲存和逐字稿位於 Gateway 主機上。

多個裝置/頻道可以對應到相同的工作階段，但歷史記錄不會完全同步回每個客戶端。建議：在長對話中使用一個主要裝置以避免上下文分歧。控制面板 UI 和 TUI 始終顯示 Gateway 支持的工作階段逐字稿，因此它們是唯一的真實來源。

詳情：工作階段管理。

入站訊息本體與歷史上下文

OpenClaw 將提示本體與命令本體分開：

Body：傳送給 Agent 的提示文字。這可能包含頻道封套和可選的歷史包裝。
CommandBody：用於指令/命令解析的原始使用者文字。
RawBody：CommandBody 的舊版別名（保留以相容）。

當頻道提供歷史記錄時，使用共享的包裝格式：

[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），當前訊息本體會加上發送者標籤（與歷史條目使用相同的樣式）。這使 Agent 提示中的即時和排隊/歷史訊息保持一致。

歷史緩衝區為僅待處理：它們包含未觸發執行的群組訊息（例如被提及閘控的訊息），並排除已在工作階段逐字稿中的訊息。

指令剝離僅適用於當前訊息區段，因此歷史記錄保持完整。包裝歷史的頻道應將 CommandBody（或 RawBody）設為原始訊息文字，並將 Body 保持為組合的提示。

歷史緩衝區可透過 messages.groupChat.historyLimit（全域預設）和每頻道覆寫如 channels.slack.historyLimit 或 channels.telegram.accounts.<id>.historyLimit 進行設定（設為 0 以停用）。

佇列與後續處理

若執行已在進行中，入站訊息可以被排隊、導向到當前執行中，或收集作為後續回合。

透過 messages.queue（和 messages.queue.byChannel）設定。
模式：interrupt、steer、followup、collect，加上 backlog 變體。

詳情：佇列。

串流、分塊與批次處理

Block streaming 在模型產生文字區塊時傳送部分回覆。分塊遵守頻道文字限制，並避免分割圍欄式程式碼。

關鍵設定：

agents.defaults.blockStreamingDefault（on|off，預設 off）
agents.defaults.blockStreamingBreak（text_end|message_end）
agents.defaults.blockStreamingChunk（minChars|maxChars|breakPreference）
agents.defaults.blockStreamingCoalesce（基於閒置的批次處理）
agents.defaults.humanDelay（block 回覆之間的擬人化暫停）
頻道覆寫：*.blockStreaming 和 *.blockStreamingCoalesce（非 Telegram 頻道需要明確設定 *.blockStreaming: true）

詳情：串流 + 分塊。

推理可見性與 Token

OpenClaw 可以顯示或隱藏模型推理過程：

/reasoning on|off|stream 控制可見性。
推理內容在模型產生時仍計入 Token 使用量。
Telegram 支援將推理串流到草稿氣泡中。

詳情：思考 + 推理指令和 Token 使用。

前綴、串接與回覆

出站訊息格式集中在 messages 中：

messages.responsePrefix、channels.<channel>.responsePrefix 和 channels.<channel>.accounts.<id>.responsePrefix（出站前綴層疊），加上 channels.whatsapp.messagePrefix（WhatsApp 入站前綴）
透過 replyToMode 和每頻道預設值進行回覆串接

詳情：設定和頻道文件。