消息
本页把 OpenClaw 处理入站消息、会话、队列、流式输出和推理可见性的机制串在一起。
消息流（宏观）
入站消息
-> 路由/绑定 -> 会话 key
-> 队列（如果有运行中的任务）
-> agent 运行（流式输出 + 工具）
-> 出站回复（通道限制 + 分块）关键配置项：
messages.*控制前缀、队列和群组行为。agents.defaults.*控制块级流式输出和分块默认值。- 通道覆盖（
channels.whatsapp.*、channels.telegram.*等）控制字数上限和流式开关。
完整配置详见 配置。
入站去重
通道可能在重连后重复投递同一条消息。OpenClaw 维护一个短期缓存，按 通道/账户/对等方/会话/消息ID 作为 key，避免重复投递触发新的 agent 运行。
入站防抖
来自同一发送者的快速连续消息可以合并为一轮 agent 对话，通过 messages.inbound 配置。防抖按通道 + 会话分组，使用最新一条消息的回复线程/ID。
配置（全局默认 + 通道覆盖）：
{
messages: {
inbound: {
debounceMs: 2000,
byChannel: {
whatsapp: 5000,
slack: 1500,
discord: 1500,
},
},
},
}注意：
- 防抖只应用于纯文本消息；带媒体/附件的消息立即处理。
- 控制命令绕过防抖，保持独立执行。
会话与设备
会话归 Gateway 所有，不归客户端。
- 私聊合并到 agent 的 main 会话 key。
- 群组/频道各自拥有独立的会话 key。
- 会话存储和记录存放在 Gateway 主机上。
多个设备/通道可以映射到同一会话，但历史不会完整同步回每个客户端。建议：长对话使用一个主设备，避免上下文分叉。Control UI 和 TUI 始终显示 Gateway 端的会话记录，它们是权威来源。
详情：会话管理。
入站内容与历史上下文
OpenClaw 把提示词内容和命令内容分开处理：
Body：发送给 agent 的提示词文本。可能包含通道信封和可选的历史包装。CommandBody：原始用户文本，用于指令/命令解析。RawBody：CommandBody的旧版别名（保留兼容性）。
当通道提供历史记录时，使用共享的包装格式：
[Chat messages since your last reply - for context][Current message - respond to this]
在非私聊（群组/频道/房间）中，当前消息正文会加上发送者标签（与历史条目使用相同的样式）。这样实时消息和排队/历史消息在 agent 提示词中保持一致。
历史缓冲区是仅待处理的：只包含没有触发运行的群组消息（比如未满足 @提及 条件的消息），排除已在会话记录中的消息。
指令剥离只应用于当前消息部分，历史记录保持原样。使用历史包装的通道应该把 CommandBody（或 RawBody）设为原始消息文本，把 Body 设为包含历史的完整提示词。历史缓冲区可通过 messages.groupChat.historyLimit（全局默认）和通道级覆盖配置，如 channels.slack.historyLimit 或 channels.telegram.accounts.<id>.historyLimit（设 0 禁用）。
队列与后续消息
如果有运行中的任务，入站消息可以排队、转向到当前运行中，或收集起来等下一轮。
- 通过
messages.queue（和messages.queue.byChannel）配置。 - 模式：
interrupt、steer、followup、collect，以及 backlog 变体。
详情：队列。
流式输出、分块与批处理
块级流式输出在模型生成文本块时发送部分回复。分块遵循通道文本限制，避免拆分代码围栏。
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（块级回复之间的仿人类停顿）- 通道覆盖：
*.blockStreaming和*.blockStreamingCoalesce（非 Telegram 通道需要显式设置*.blockStreaming: true）
详情：流式输出与分块。
推理可见性与 token
OpenClaw 可以显示或隐藏模型的推理过程：
/reasoning on|off|stream控制可见性。- 推理内容即使不显示，只要模型生成了就会计入 token 用量。
- Telegram 支持把推理过程流式输出到草稿气泡。
前缀、线程与回复
出站消息格式化集中在 messages 配置中：
messages.responsePrefix、channels.<channel>.responsePrefix和channels.<channel>.accounts.<id>.responsePrefix（出站前缀级联），以及channels.whatsapp.messagePrefix（WhatsApp 入站前缀）- 通过
replyToMode和通道默认值控制回复线程
详情：配置 和通道文档。