OpenClaw 消息队列与批量合并配置

2026-03-26 · 3 分钟基础配置

问题场景

用户在聊天中经常会连续发多条消息：

用户：帮我查一下
用户：上海明天的天气
用户：还有后天的

如果不做合并处理，OpenClaw 会对每条消息分别调用模型，造成不必要的 token 消耗和重复回复。

消息队列配置

在 openclaw.json 中通过 routing.queue 配置消息合并策略：

{
  routing: {
    queue: {
      mode: "collect",       // 队列模式
      debounceMs: 1000,      // 等待窗口（毫秒）
      cap: 20,               // 单次最大合并条数
      drop: "summarize",     // 超出上限的处理方式
      byChannel: {
        whatsapp: "collect",
        discord: "collect",
        slack: "collect",
        webchat: "collect",
      }
    }
  }
}

参数说明

mode：队列模式
- collect：收集同一发送者的连续纯文本消息，合并为一条发给模型（推荐）
- steer：将消息分流到不同的 agent
- interrupt：新消息打断正在进行的回复
debounceMs：等待窗口时间。收到一条消息后等待该时间，如果期间有新消息则继续等待，直到超时后统一发给模型。默认 1000（1 秒）。
cap：单次合并的最大消息条数。默认 20。
drop：超过 cap 后的处理方式。summarize 表示对溢出消息做摘要。
byChannel：可以对每个频道单独设置队列模式。

注意：媒体附件（图片、语音、文件）会立即刷新队列，不参与合并等待。

确认回执

配置 ackReaction 可以让 OpenClaw 在收到消息时立即回一个表情，告知用户"消息已收到，正在处理"：

{
  messages: {
    ackReaction: "👀",
    ackReactionScope: "group-mentions"  // 仅在群聊被 @mention 时显示
  }
}

回复前缀

给 AI 的每条回复加上标识前缀：

{
  messages: {
    responsePrefix: ">"
  }
}

按频道微调

不同频道的使用习惯不同，可以分别配置：

{
  routing: {
    queue: {
      mode: "collect",
      debounceMs: 1000,
      byChannel: {
        whatsapp: "collect",   // 微信/WhatsApp 用户习惯连续发短消息
        slack: "collect",      // Slack 也常见连续消息
        webchat: "interrupt",  // 网页聊天更适合打断模式
      }
    }
  }
}