OpenClaw 會話管理指南：重置、壓縮與多代理設定

寫程式或處理複雜任務時，最煩人的就是對話紀錄變得又臭又長，或是 AI 突然「斷片」忘記前面的重點。管理好 Session 和多人聊天場景，是讓你的自動化流程保持順暢的關鍵。這篇文章會幫你解決 OpenClaw 在處理多對話時常見的各種疑難雜症。

Sessions & 多人聊天

管理對話、Session 以及多使用者場景。

如何開始新的對話？

直接傳送 /new 或 /reset 訊息即可。

如果我不傳送 `/new`，Session 會自動重設嗎？

會。Session 會在 session.idleMinutes（預設為 60）之後過期。該聊天 Key 的下一則訊息會啟動一個全新的 Session ID。這不會刪除對話紀錄，只是開啟一個新的 Session。

{
  session: { idleMinutes: 240 }
}

有辦法建立一個 OpenClaw 團隊嗎（一個 CEO 搭配多個 Agent）？

可以，透過 multi-agent routing 和 sub-agents 就能達成。你可以建立一個協調 Agent 和多個執行 Agent，並讓他們擁有各自的 Workspace 和模型。

不過，這目前最好被視為一種有趣的實驗。這種做法非常消耗 Token，而且通常比使用單一機器人搭配不同 Session 的效率還要低。

為什麼任務執行到一半 Context 就被截斷了？該如何防止？

Session Context 會受到模型視窗大小的限制。長對話、大量的 Tool 輸出或過多檔案都可能觸發壓縮或截斷。

你可以這樣做：

要求機器人總結目前的狀態並寫入檔案
在執行長任務前使用 /compact，切換主題時使用 /new
將重要的 Context 保存在 Workspace 中，並要求機器人重新讀取
針對長期或並行工作使用 sub-agents
選擇 Context 視窗更大的模型

如何完全重設 OpenClaw 但保留安裝狀態？

openclaw reset

非互動式的完全重設：

openclaw reset --scope full --yes --non-interactive

然後重新執行 onboarding：

openclaw onboard --install-daemon

我遇到 “context too large” 錯誤——該如何重設或壓縮？

Compact（保留對話但總結較舊的輪次）：

/compact

Reset（為同一個聊天 Key 建立新的 Session ID）：

/new
/reset

如果問題持續發生：

啟用或調整 Session Pruning (agents.defaults.contextPruning)
使用 Context 視窗更大的模型

為什麼我每 30 分鐘會收到一次 Heartbeat 訊息？

Heartbeat 預設每 30 分鐘執行一次。你可以調整或停用它：

{
  agents: {
    defaults: {
      heartbeat: {
        every: "2h"  // or "0m" to disable
      }
    }
  }
}

我需要把「機器人帳號」加入 WhatsApp 群組嗎？

不需要。OpenClaw 是在你自己的帳號上執行的，所以只要你在群組裡，OpenClaw 就能看到。預設情況下，群組回覆是被阻擋的，直到你允許傳送者（groupPolicy: "allowlist"）。

如何取得 WhatsApp 群組的 JID？

方法 1（最快）： 監控 Log 並在群組傳送一則測試訊息：

openclaw logs --follow --json

尋找以 @g.us 結尾的 chatId（或 from）。

方法 2： 從設定中列出群組：

openclaw directory groups list --channel whatsapp

為什麼 OpenClaw 不在群組裡回覆？

兩個常見原因：

提及過濾（Mention gating）已開啟（預設）。你必須 @ 機器人
你設定了 channels.whatsapp.groups 但沒有包含 "*"，且該群組不在白名單中

群組/討論串會跟私訊（DM）共用 Context 嗎？

直接對話預設會收納到主 Session 中。群組/頻道有自己的 Session Key，而 Telegram 的主題（Topics）或 Discord 的討論串（Threads）則是獨立的 Session。

我可以建立多少個 Workspace 和 Agent？

沒有硬性限制。幾十個（甚至幾百個）都沒問題，但要注意：

硬碟空間： Session 和對話紀錄儲存在 ~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/
Token 成本： 越多 Agent 意味著越多並行的模型使用量
維運開銷： 每個 Agent 的驗證設定檔、Workspace 和頻道路由

我可以同時執行多個機器人或對話嗎（例如在 Slack 上）？該如何設定？

可以。使用 Multi-Agent Routing 來執行多個隔離的 Agent，並根據頻道/帳號/對象來路由傳入的訊息。

最佳實踐設定：

使用一台常開的 Gateway 主機（VPS 或 Mac mini）
每個角色分配一個 Agent（Bindings）
將 Slack 頻道綁定到這些 Agent
需要時透過 Extension Relay 使用本地瀏覽器

如果你在設定 Session 或多 Agent 路由時遇到困難，可以問問我們的 AI Setup Assistant。

下一步

OpenClaw Expert

還是卡住了？

如果這篇文件沒有解決你的情境，直接問 OpenClaw Expert，拿到可執行步驟。