OpenClaw 訊息處理指南：優化串流與防重複機制

處理聊天機器人的訊息流總是很頭痛，尤其是當你要同時應付多個平台、處理重複發送的訊息，還要確保 AI 的回覆不會因為網路波動或併發請求而亂掉。這篇文章會帶你了解 OpenClaw 如何處理入站訊息、Session、隊列、Streaming 以及推理過程的可見性。

Messages

這篇文章整合了 OpenClaw 處理入站訊息、Session、隊列、Streaming 以及推理過程可見性的方式。

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)

關鍵的控制選項位於 configuration 中：

messages.* 用於前綴、隊列和群組行為。
agents.defaults.* 用於區塊串流（block streaming）和分塊（chunking）的預設值。
Channel 覆蓋設定（例如 channels.whatsapp.*, channels.telegram.* 等）用於限制和串流開關。

完整 Schema 請參考 Configuration。

入站去重 (Inbound dedupe)

當連線重新建立時，Channel 可能會重複傳送相同的訊息。OpenClaw 會維護一個短效快取，以 channel/account/peer/session/message id 作為 key，確保重複的訊息不會觸發多次 Agent 執行。

入站防抖 (Inbound debouncing)

來自同一個發送者的快速連續訊息可以透過 messages.inbound 合併成單次 Agent 輪次。防抖（Debouncing）的作用範圍是每個 Channel + 對話，並使用最近的一條訊息來進行回覆執行緒/ID 的處理。

配置（全域預設 + 各 Channel 覆蓋）：

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

注意：

防抖僅適用於純文字訊息；媒體/附件會立即發送。
控制指令會繞過防抖，以便保持獨立執行。

會話與裝置 (Sessions and devices)

Session 由 Gateway 擁有，而不是由用戶端擁有。

私訊會合併到 Agent 的主 Session key 中。
群組/頻道會有各自的 Session key。
Session 儲存和對話紀錄（transcripts）儲存在 Gateway 主機上。

多個裝置或 Channel 可以映射到同一個 Session，但歷史紀錄不會完全同步回每個用戶端。建議：長對話使用一個主要裝置，以避免上下文分歧。Control UI 和 TUI 始終顯示 Gateway 備份的 Session 紀錄，因此它們是事實來源。

詳情請見：Session management。

入站內容與歷史上下文 (Inbound bodies and history context)

OpenClaw 將 prompt body 與 command body 分開處理：

Body: 傳送給 Agent 的 Prompt 文字。這可能包含 Channel 封裝和選用的歷史紀錄包裝。
CommandBody: 用於指令解析的使用者原始文字。
RawBody: CommandBody 的舊版別名（為了相容性而保留）。

當 Channel 提供歷史紀錄時，它會使用一個共享的包裝：

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

對於非私訊對話（群組/頻道/聊天室），當前訊息內容會加上發送者標籤的前綴（與歷史紀錄條目使用的樣式相同）。這能保持 Agent Prompt 中即時訊息與隊列/歷史訊息的一致性。

歷史紀錄緩衝區僅包含待處理內容：它們包括未觸發執行的群組訊息（例如：被提及過濾掉的訊息），並且不包含已經存在於 Session 紀錄中的訊息。

指令剝離（Directive stripping）僅適用於當前訊息部分，因此歷史紀錄會保持完整。包裝歷史紀錄的 Channel 應將 CommandBody（或 RawBody）設定為原始訊息文字，並將 Body 保持為組合後的 Prompt。歷史紀錄緩衝區可透過 messages.groupChat.historyLimit（全域預設）和各 Channel 覆蓋設定（如 channels.slack.historyLimit 或 channels.telegram.accounts.<id>.historyLimit，設定為 0 則停用）進行配置。

隊列與後續跟進 (Queueing and followups)

如果一個執行（run）已經在進行中，入站訊息可以進入隊列、引導至當前執行，或收集起來用於後續輪次。

透過 messages.queue（以及 messages.queue.byChannel）進行配置。
模式包括：interrupt, steer, followup, collect，以及待辦（backlog）變體。

詳情請見：Queueing。

串流、分塊與批次處理 (Streaming, chunking, and batching)

區塊串流（Block streaming）會在模型產生文字塊時發送部分回覆。分塊（Chunking）會遵循 Channel 的文字限制，並避免拆分圍欄代碼塊（fenced code）。

關鍵設定：

agents.defaults.blockStreamingDefault (on|off, 預設為 off)
agents.defaults.blockStreamingBreak (text_end|message_end)
agents.defaults.blockStreamingChunk (minChars|maxChars|breakPreference)
agents.defaults.blockStreamingCoalesce (基於空閒時間的批次處理)
agents.defaults.humanDelay (區塊回覆之間模擬人類的停頓)
Channel 覆蓋：*.blockStreaming 和 *.blockStreamingCoalesce（非 Telegram 的 Channel 需要明確設定 *.blockStreaming: true）

詳情請見：Streaming + chunking。

推理過程可見性與 Token (Reasoning visibility and tokens)

OpenClaw 可以顯示或隱藏模型的推理過程：

/reasoning on|off|stream 控制可見性。
推理內容在模型產生時仍會計入 Token 使用量。
Telegram 支援將推理串流顯示在草稿氣泡（draft bubble）中。

詳情請見：Thinking + reasoning directives 與 Token use。

前綴、執行緒與回覆 (Prefixes, threading, and replies)

出站訊息格式在 messages 中集中管理：

messages.responsePrefix, channels.<channel>.responsePrefix, 以及 channels.<channel>.accounts.<id>.responsePrefix（出站前綴級聯），加上 channels.whatsapp.messagePrefix（WhatsApp 入站前綴）。
透過 replyToMode 和各 Channel 預設值處理回覆執行緒。

詳情請見：Configuration 和各 Channel 文件。

Streaming — 即時訊息傳遞
Retry — 訊息傳遞重試行為
Queue — 訊息處理隊列
Channels — 訊息平台整合

如果你在設定過程中遇到任何問題，歡迎使用 AI Setup Assistant 尋求協助。

下一步

閱讀 Streaming 深入了解即時回覆
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參考 Configuration 調整你的專屬設定

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