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read_when:
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- 解释入站消息如何转化为回复
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- 阐明会话、队列模式或流式传输行为
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- 记录推理可见性和使用影响
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summary: 消息流程、会话、队列和推理可见性
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title: 消息
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x-i18n:
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generated_at: "2026-02-03T10:05:22Z"
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model: claude-opus-4-5
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provider: pi
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source_hash: 147362b61bee21ee6e303654d970a052325f076ddb45814306053f70409737b5
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source_path: concepts/messages.md
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workflow: 15
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# 消息
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本页汇总了 OpenClaw 如何处理入站消息、会话、队列、流式传输和推理可见性。
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## 消息流程（高层概述）
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入站消息
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-> 路由/绑定 -> 会话密钥
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-> 队列（如果有运行中的任务）
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-> 智能体运行（流式传输 + 工具）
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-> 出站回复（渠道限制 + 分块）
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```
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关键配置项在配置中：
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- `messages.*` 用于前缀、队列和群组行为。
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- `agents.defaults.*` 用于分块流式传输和分块默认值。
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- 渠道覆盖（`channels.whatsapp.*`、`channels.telegram.*` 等）用于上限和流式传输开关。
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完整 schema 参见[配置](/gateway/configuration)。
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## 入站去重
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渠道可能在重新连接后重复投递同一消息。OpenClaw 保持一个短期缓存，以渠道/账户/对端/会话/消息 ID 为键，因此重复投递不会触发另一次智能体运行。
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## 入站防抖
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来自**同一发送者**的快速连续消息可以通过 `messages.inbound` 批量合并为单个智能体轮次。防抖按渠道 + 会话为范围，并使用最近的消息进行回复线程/ID 处理。
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配置（全局默认 + 单渠道覆盖）：
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```json5
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{
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messages: {
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inbound: {
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debounceMs: 2000,
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byChannel: {
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whatsapp: 5000,
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slack: 1500,
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discord: 1500,
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},
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},
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},
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}
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```
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注意事项：
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- 防抖仅适用于**纯文本**消息；媒体/附件会立即刷新。
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- 控制命令会绕过防抖，保持独立。
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## 会话和设备
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会话由 Gateway 网关拥有，而非客户端。
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- 直接聊天合并到智能体主会话密钥。
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- 群组/渠道获得各自的会话密钥。
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- 会话存储和记录保存在 Gateway 网关主机上。
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多个设备/渠道可以映射到同一会话，但历史记录不会完全同步回每个客户端。建议：对长对话使用一个主设备，以避免上下文分歧。控制 UI 和 TUI 始终显示 Gateway 网关支持的会话记录，因此它们是事实来源。
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详情：[会话管理](/concepts/session)。
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## 入站正文和历史上下文
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OpenClaw 将**提示正文**与**命令正文**分开：
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- `Body`：发送给智能体的提示文本。这可能包括渠道信封和可选的历史包装器。
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- `CommandBody`：用于指令/命令解析的原始用户文本。
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- `RawBody`：`CommandBody` 的旧别名（为兼容性保留）。
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当渠道提供历史记录时，使用共享包装器：
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- `[Chat messages since your last reply - for context]`
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- `[Current message - respond to this]`
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对于**非直接聊天**（群组/渠道/房间），**当前消息正文**会加上发送者标签前缀（与历史条目使用的样式相同）。这使智能体提示中的实时消息和队列/历史消息保持一致。
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历史缓冲区是**仅待处理的**：它们包含*未*触发运行的群组消息（例如，提及门控的消息），并**排除**已在会话记录中的消息。
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指令剥离仅适用于**当前消息**部分，因此历史记录保持完整。包装历史记录的渠道应将 `CommandBody`（或 `RawBody`）设置为原始消息文本，并将 `Body` 保留为组合提示。历史缓冲区可通过 `messages.groupChat.historyLimit`（全局默认）和单渠道覆盖（如 `channels.slack.historyLimit` 或 `channels.telegram.accounts.<id>.historyLimit`）进行配置（设置 `0` 表示禁用）。
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## 队列和后续消息
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如果运行已在进行中，入站消息可以排队、导入当前运行，或收集用于后续轮次。
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- 通过 `messages.queue`（和 `messages.queue.byChannel`）配置。
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- 模式：`interrupt`、`steer`、`followup`、`collect`，以及积压变体。
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详情：[队列](/concepts/queue)。
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## 流式传输、分块和批处理
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分块流式传输在模型生成文本块时发送部分回复。分块遵循渠道文本限制，避免拆分围栏代码。
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关键设置：
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- `agents.defaults.blockStreamingDefault`（`on|off`，默认 off）
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- `agents.defaults.blockStreamingBreak`（`text_end|message_end`）
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- `agents.defaults.blockStreamingChunk`（`minChars|maxChars|breakPreference`）
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- `agents.defaults.blockStreamingCoalesce`（基于空闲的批处理）
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- `agents.defaults.humanDelay`（块回复之间的拟人化暂停）
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- 渠道覆盖：`*.blockStreaming` 和 `*.blockStreamingCoalesce`（非 Telegram 渠道需要显式设置 `*.blockStreaming: true`）
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详情：[流式传输 + 分块](/concepts/streaming)。
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## 推理可见性和 token
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OpenClaw 可以显示或隐藏模型推理：
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- `/reasoning on|off|stream` 控制可见性。
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- 当模型产生推理内容时，它仍计入 token 使用量。
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- Telegram 支持将推理流式传输到草稿气泡中。
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详情：[思考 + 推理指令](/tools/thinking)和 [Token 使用](/reference/token-use)。
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## 前缀、线程和回复
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出站消息格式在 `messages` 中集中配置：
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- `messages.responsePrefix`（出站前缀）和 `channels.whatsapp.messagePrefix`（WhatsApp 入站前缀）
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- 通过 `replyToMode` 和单渠道默认值进行回复线程
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详情：[配置](/gateway/configuration#messages)和渠道文档。
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