OpenClaw processa mensagens de entrada por meio de um pipeline de resolução de sessão, enfileiramento, streaming, execução de ferramentas e visibilidade de raciocínio. Esta página mapeia o caminho da mensagem de entrada até a resposta.Documentation Index
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Fluxo de mensagens (alto nível)
messages.*para prefixos, enfileiramento e comportamento de grupos.agents.defaults.*para padrões de streaming de blocos e fragmentação.- Substituições por canal (
channels.whatsapp.*,channels.telegram.*etc.) para limites e alternâncias de streaming.
Desduplicação de entrada
Canais podem reenviar a mesma mensagem após reconexões. O OpenClaw mantém um cache de curta duração indexado por canal/conta/par/sessão/ID da mensagem para que entregas duplicadas não disparem outra execução do agente.Debouncing de entrada
Mensagens consecutivas rápidas do mesmo remetente podem ser agrupadas em um único turno do agente viamessages.inbound. O debouncing é escopado por canal + conversa
e usa a mensagem mais recente para encadeamento/IDs de resposta.
Configuração (padrão global + substituições por canal):
- O debounce se aplica a mensagens somente de texto; mídia/anexos são liberados imediatamente.
- Comandos de controle ignoram o debouncing para permanecerem independentes. Canais que optam explicitamente por coalescência de DM do mesmo remetente podem manter comandos de DM dentro da janela de debounce para que uma carga enviada em partes possa entrar no mesmo turno do agente.
Sessões e dispositivos
As sessões pertencem ao Gateway, não aos clientes.- Conversas diretas são colapsadas na chave de sessão principal do agente.
- Grupos/canais recebem suas próprias chaves de sessão.
- O armazenamento de sessões e as transcrições ficam no host do Gateway.
Metadados de resultados de ferramentas
Ocontent do resultado da ferramenta é o resultado visível ao modelo. O details do resultado da ferramenta é
metadado de runtime para renderização de UI, diagnósticos, entrega de mídia e Plugins.
O OpenClaw mantém esse limite explícito:
toolResult.detailsé removido antes da reprodução do provedor e da entrada de compaction.- Transcrições de sessão persistidas mantêm apenas
detailslimitados; metadados grandes demais são substituídos por um resumo compacto marcado comopersistedDetailsTruncated: true. - Plugins e ferramentas devem colocar o texto que o modelo precisa ler em
content, não apenas emdetails.
Corpos de entrada e contexto do histórico
O OpenClaw separa o corpo do prompt do corpo do comando:BodyForAgent: texto principal voltado ao modelo para a mensagem atual. Plugins de canal devem mantê-lo focado no texto atual do remetente que contém o prompt.Body: fallback legado de prompt. Isso pode incluir envelopes de canal e wrappers opcionais de histórico, mas os canais atuais não devem depender dele como a entrada principal do modelo quandoBodyForAgentestá disponível.CommandBody: texto bruto do usuário para análise de diretivas/comandos.RawBody: alias legado paraCommandBody(mantido por compatibilidade).
[Chat messages since your last reply - for context][Current message - respond to this]
CommandBody (ou
RawBody) como o texto original da mensagem e manter Body como o prompt combinado.
Histórico estruturado, respostas, encaminhamentos e metadados de canal são renderizados como
blocos de contexto não confiável com papel de usuário durante a montagem do prompt.
Buffers de histórico são configuráveis via messages.groupChat.historyLimit (padrão
global) e substituições por canal como channels.slack.historyLimit ou
channels.telegram.accounts.<id>.historyLimit (defina 0 para desativar).
Enfileiramento e acompanhamentos
Se uma execução já estiver ativa, mensagens de entrada podem ser enfileiradas, direcionadas para a execução atual ou coletadas para um turno de acompanhamento.- Configure via
messages.queue(emessages.queue.byChannel). - O modo padrão é
steer, com um debounce de acompanhamento de 500 ms quando o direcionamento recua para entrega de acompanhamento enfileirada. - Modos:
steer,followup,collect,steer-backlog,interrupte o modo legado de uma por vezqueue.
Propriedade de execução do canal
Plugins de canal podem preservar ordenação, aplicar debounce à entrada e aplicar contrapressão de transporte antes que uma mensagem entre na fila da sessão. Eles não devem impor um timeout separado ao redor do próprio turno do agente. Depois que uma mensagem é roteada para uma sessão, trabalhos de longa duração são governados pelo ciclo de vida da sessão, da ferramenta e do runtime, para que todos os canais relatem e se recuperem de turnos lentos de forma consistente.Streaming, fragmentação e agrupamento
O streaming de blocos envia respostas parciais à medida que o modelo produz blocos de texto. A fragmentação respeita limites de texto do canal e evita dividir código cercado. Configurações principais:agents.defaults.blockStreamingDefault(on|off, padrão desativado)agents.defaults.blockStreamingBreak(text_end|message_end)agents.defaults.blockStreamingChunk(minChars|maxChars|breakPreference)agents.defaults.blockStreamingCoalesce(agrupamento baseado em ociosidade)agents.defaults.humanDelay(pausa semelhante à humana entre respostas em blocos)- Substituições por canal:
*.blockStreaminge*.blockStreamingCoalesce(canais que não são Telegram exigem*.blockStreaming: trueexplícito)
Visibilidade de raciocínio e tokens
O OpenClaw pode expor ou ocultar o raciocínio do modelo:/reasoning on|off|streamcontrola a visibilidade.- O conteúdo de raciocínio ainda conta para o uso de tokens quando produzido pelo modelo.
- Telegram oferece suporte a streaming de raciocínio em uma bolha de rascunho transitória que é excluída após a entrega final; use
/reasoning onpara saída de raciocínio persistente.
Prefixos, encadeamento e respostas
A formatação de mensagens de saída é centralizada emmessages:
messages.responsePrefix,channels.<channel>.responsePrefixechannels.<channel>.accounts.<id>.responsePrefix(cascata de prefixos de saída), além dechannels.whatsapp.messagePrefix(prefixo de entrada do WhatsApp)- Encadeamento de respostas via
replyToModee padrões por canal
Respostas silenciosas
O token silencioso exatoNO_REPLY / no_reply significa “não entregar uma resposta visível ao usuário”.
Quando um turno também tem mídia de ferramenta pendente, como áudio TTS gerado, o OpenClaw
remove o texto silencioso, mas ainda entrega o anexo de mídia.
O OpenClaw resolve esse comportamento por tipo de conversa:
- Conversas diretas não permitem silêncio por padrão e reescrevem uma resposta silenciosa isolada para um fallback curto visível.
- Grupos/canais permitem silêncio por padrão.
- Orquestração interna permite silêncio por padrão.
/verbose está on ou full.
Os padrões ficam em agents.defaults.silentReply e
agents.defaults.silentReplyRewrite; surfaces.<id>.silentReply e
surfaces.<id>.silentReplyRewrite podem substituí-los por superfície.
Quando a sessão pai tem uma ou mais execuções pendentes de subagentes gerados, respostas
silenciosas isoladas são descartadas em todas as superfícies em vez de serem reescritas, para que a
sessão pai permaneça silenciosa até que o evento de conclusão do filho entregue a resposta real.
Relacionado
- Refatoração do ciclo de vida de mensagens - design de envio e recebimento duráveis alvo
- Streaming — entrega de mensagens em tempo real
- Nova tentativa — comportamento de nova tentativa de entrega de mensagens
- Fila — fila de processamento de mensagens
- Canais — integrações com plataformas de mensagens