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訊息

本頁說明 OpenClaw 如何處理傳入訊息、工作階段與佇列處理。 streaming, and reasoning visibility.

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訊息流程（高階）

Inbound message
  -> routing/bindings -> session key
  -> queue (if a run is active)
  -> agent run (streaming + tools)
  -> outbound replies (channel limits + chunking)
主要調整旋鈕位於設定中：
  • messages.* 用於前綴、佇列與群組行為。
  • agents.defaults.* 用於區塊串流與分塊的預設值。
  • 頻道覆寫（channels.whatsapp.*、channels.telegram.* 等）用於上限與串流切換。 for caps and streaming toggles. for caps and streaming toggles.
完整結構請參閱 設定。

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傳入去重（Inbound dedupe）

Channels can redeliver the same message after reconnects. 頻道在重新連線後可能重新投遞相同的訊息。OpenClaw 會維持一個短存活快取，以 頻道 / 帳號 / 對象 / 工作階段 / 訊息 ID 作為鍵，確保重複投遞不會再次觸發代理程式執行。

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傳入防抖（Inbound debouncing）

來自同一發送者的快速連續訊息可以被批次合併為單一訊息。 agent turn via messages.inbound. Debouncing is scoped per channel + conversation and uses the most recent message for reply threading/IDs. 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：
  • Debounce applies to text-only messages; media/attachments flush immediately.
  • 控制指令會略過防抖，以保持其獨立性。

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Sessions and devices

Sessions are owned by the gateway, not by clients.
  • Direct chats collapse into the agent main session key.
  • 群組／頻道各自擁有獨立的工作階段鍵。
  • The session store and transcripts live on the gateway host.
多個裝置／通道可以對應到同一個工作階段，但歷史紀錄並不會完全同步。 synced back to every client. Recommendation: use one primary device for long conversations to avoid divergent context. The Control UI and TUI always show the gateway-backed session transcript, so they are the source of truth. 詳情：工作階段管理。

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Inbound bodies and history context

OpenClaw separates the prompt body from the command body:
  • Body: prompt text sent to the agent. This may include channel envelopes and optional history wrappers.
  • CommandBody：用於指令／命令解析的原始使用者文字。
  • RawBody：CommandBody 的舊別名（為相容性保留）。
當頻道提供歷史時，會使用共用的包裝格式：
  • [Chat messages since your last reply - for context]
  • [Current message - respond to this]
For non-direct chats (groups/channels/rooms), the current message body is prefixed with the sender label (same style used for history entries). This keeps real-time and queued/history messages consistent in the agent prompt. History buffers are pending-only: they include group messages that did not trigger a run (for example, mention-gated messages) and exclude messages already in the session transcript. Directive stripping only applies to the current message section so history remains intact. Channels that wrap history should set CommandBody (or RawBody) to the original message text and keep Body as the combined prompt. History buffers are configurable via messages.groupChat.historyLimit (global default) and per-channel overrides like channels.slack.historyLimit or channels.telegram.accounts.<id>.historyLimit）進行設定（將 0 設為停用）。

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Queueing and followups

If a run is already active, inbound messages can be queued, steered into the current run, or collected for a followup turn.
  • 透過 messages.queue（以及 messages.queue.byChannel）設定。
  • 模式：interrupt、steer、followup、collect，以及其 backlog 變體。
詳情：佇列。

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Streaming, chunking, and batching

Block streaming sends partial replies as the model produces text blocks.1) 分塊會遵守通道文字長度限制，並避免切分圍欄程式碼。1) 分塊會遵守通道文字長度限制，並避免切分圍欄程式碼。 主要設定：
  • agents.defaults.blockStreamingDefault（on|off，預設關閉）
  • agents.defaults.blockStreamingBreak（text_end|message_end）
  • agents.defaults.blockStreamingChunk（minChars|maxChars|breakPreference）
  • agents.defaults.blockStreamingCoalesce（基於閒置的批次）
  • agents.defaults.humanDelay（區塊回覆之間的類人暫停）
  • 頻道覆寫：*.blockStreaming 與 *.blockStreamingCoalesce（非 Telegram 頻道需要明確設定 *.blockStreaming: true）
詳情：串流 + 分塊。

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2. 推理可見性與權杖

OpenClaw 可顯示或隱藏模型推理：
  • /reasoning on|off|stream 控制可見性。
    1. 由模型產生的推理內容仍會計入權杖用量。
  • Telegram 支援將推理串流至草稿氣泡。
詳情：思考 + 推理指令 與 權杖使用。

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前綴、串接與回覆

傳出訊息的格式化集中於 messages：
  • messages.responsePrefix、channels.<channel>.responsePrefix 與 channels.<channel>.accounts.<id>.responsePrefix（傳出前綴級聯），以及 channels.whatsapp.messagePrefix（WhatsApp 傳入前綴）
  • 透過 replyToMode 與每頻道預設值進行回覆串接
詳情：設定 與各頻道文件。