WhatsApp Gruppen-Chats mit OpenClaw verwalten

Gruppen-Chats sind oft pures Chaos. Bots reagieren entweder auf absolut alles und spammen den Chat voll, oder sie ignorieren wichtige Anfragen, weil sie den Kontext verlieren. Besonders schwierig ist es, die Unterhaltung in der Gruppe von privaten DMs zu trennen, damit der Agent nicht verschiedene Kontexte vermischt.

Hier erfährst du, wie du OpenClaw so konfigurierst, dass er in WhatsApp-Gruppen nur dann reagiert, wenn er wirklich angesprochen wird, und dabei den Überblick über die verschiedenen Teilnehmer behält.

Voraussetzungen

• Einen WhatsApp-Account, der bereits in der Zielgruppe Mitglied ist.
• Zugriff auf deine Konfigurationsdatei unter ~/.openclaw/openclaw.json.

Schnellstart

In 5 Minuten ist dein Agent bereit für den Gruppen-Einsatz:

1. Konfiguration anpassen: Öffne die ~/.openclaw/openclaw.json und füge einen groupChat Block hinzu. Das stellt sicher, dass Display-Name Pings auch dann funktionieren, wenn WhatsApp das visuelle @ im Textkörper entfernt.

{
  channels: {
    whatsapp: {
      groups: {
        "*": { requireMention: true },
      },
    },
  },
  agents: {
    list: [
      {
        id: "main",
        groupChat: {
          historyLimit: 50,
          mentionPatterns: ["@?openclaw", "\\+?15555550123"],
        },
      },
    ],
  },
}

2. Agent in die Gruppe holen: Füge den WhatsApp-Account, auf dem OpenClaw läuft, zur Gruppe hinzu.
3. Aktivierung testen: Schreibe @openclaw oder die Telefonnummer in die Gruppe. Der Agent antwortet und sieht durch das Suffix [from: Sender Name (+E164)] sofort, wer die Nachricht geschickt hat.
4. Modus steuern: Als Owner kannst du mit /activation always oder /activation mention das Verhalten direkt im Chat ändern. Mit /status prüfst du den aktuellen Modus.

Funktionsweise und Best Practices

OpenClaw trennt Gruppen-Sessions strikt von deinen persönlichen DMs. Der Session Key nutzt das Format agent:<agentId>:whatsapp:group:<jid>, sodass Befehle wie /verbose on oder /think high nur für diese spezifische Gruppe gelten. Deine privaten Einstellungen bleiben unberührt.

Der Agent erhält automatisch Kontext aus den letzten 50 Nachrichten, die keinen Run ausgelöst haben. Diese werden unter [Chat messages since your last reply - for context] zusammengefasst, während die aktuelle Nachricht unter [Current message - respond to this] erscheint. Auch Ephemeral- oder View-once-Nachrichten werden verarbeitet, damit Pings darin nicht verloren gehen.

Wenn du den Modus auf always setzt, wacht der Agent bei jeder Nachricht auf. Er antwortet jedoch nur, wenn er einen Mehrwert bieten kann. Andernfalls gibt er den silent token NO_REPLY zurück.

Fehlerbehebung

• Agent antwortet nicht: Prüfe die channels.whatsapp.groupPolicy. Standardmäßig steht diese auf allowlist. Du musst Sender explizit in channels.whatsapp.groupAllowFrom hinzufügen oder die Policy auf open setzen.
• Keine Heartbeats: In Gruppen werden Heartbeats absichtlich übersprungen, um unnötige Nachrichten zu vermeiden.
• Identische Nachrichten: Die Echo suppression nutzt den kombinierten Batch-String. Wenn du exakt denselben Text zweimal ohne Mention sendest, wird nur die erste Nachricht verarbeitet.
• Session finden: Die Session-Daten liegen standardmäßig in ~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/sessions.json. Wenn dort kein Eintrag für die Group-JID existiert, wurde in der Gruppe noch kein Run ausgelöst.

AI Setup Assistant

Nächste Schritte

• WhatsApp Channel Setup
• Agent Configuration