OpenClaw Session 与会话管理：Main、Group、Per-Sender 作用域配置到 TaoToken

1. 多用户接入时，OpenClaw Session 为什么会串消息

如果你正在把 OpenClaw 接到 Telegram、Discord 或者企业微信这类渠道上，并且不止一个用户会跟它说话，那 Session 管理就是你绕不开的一关。OpenClaw Session 是 OpenClaw 用来标识一段对话上下文的唯一键，它决定了「谁的消息进哪个记忆空间」。配错了，A 用户的聊天记录可能被 B 用户读到；配对了，多群组、多用户、多终端才能各聊各的、互不干扰。

我见过最常见的翻车场景是这样的：一个机器人同时服务三个客户群，管理员图省事用了默认配置，结果客户在群里问「上次那个报价单」，机器人把另一个群的历史报价翻了出来。问题不在模型，而在 Session Key 的生成规则——默认的main作用域会把所有私聊折叠进同一个上下文，群组之间虽然天然隔离，但私聊和群聊的边界、同一用户跨渠道的身份，都需要显式配置才能管住。

OpenClaw 的会话体系围绕三个作用域展开：Main（主会话，单用户跨设备连续）、Group（群组会话，按群隔离）、Per-Sender（按发送者隔离，群内每个人独立上下文）。这三个作用域不是三选一，而是分层组合：session.scope管群组内部行为，session.dmScope管私聊隔离粒度。理解它们的组合矩阵，是设计安全多租户 Agent 的前提。

这篇文章面向正在做多用户/多群组接入的开发者，我会给出 Main、Group、Per-Sender 三种作用域的可复制配置片段，演示如何通过统一 Key 通道（TaoToken）完成会话路由验证，并对照真实报错做排查。你不需要先读完官方文档，跟着配置走一遍就能跑通。

适合谁看：正在把 OpenClaw 接入生产渠道、需要保证不同来源消息不串扰的后端或全栈开发者；以及想搞清楚 Session Key 到底怎么生成、怎么切换的运维同学。下面从 Session Key 的结构讲起，再落到具体配置。

2. TaoToken 前置：统一 Key 通道怎么接进 OpenClaw

在讲作用域配置之前，得先把模型通道打通。OpenClaw 本身是会话路由和 Agent 编排层，它需要调用大模型来生成回复。TaoToken 在这里扮演的是统一 Key 通道的角色：你用一个 API Key，就能在 OpenClaw 里调用多种模型，不用为每个模型单独维护一套凭证。这对多会话场景尤其重要——不同 Session 可能用不同模型（比如群组用便宜的、私聊用强的），统一通道能省掉大量密钥管理成本。

TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api，兼容 OpenAI 风格的接口。OpenClaw 的模型配置支持自定义 Base URL，所以接入方式很直接：把 Base URL 指向 TaoToken，填上你的 Key，再指定 Model ID。

先拿 Key。打开https://taotoken.net/api-keys，登录后创建一个 API Key，复制出来。这个 Key 就是后面所有配置里apiKey字段的值。注意 Key 只在创建时完整显示一次，丢了就重新建一个。

拿到 Key 之后，你需要确认 OpenClaw 的模型配置文件位置。OpenClaw 的模型配置通常在~/.openclaw/config.json或者项目根目录的openclaw.config.json里，具体取决于你的安装方式。如果你用的是 Claude Code 类的接入方式，配置会落在~/.claude/settings.json或项目级.claude/settings.json。下面给一份通用的模型通道配置片段，你可以按自己的路径调整：

{ "models": { "providers": { "taotoken": { "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "sk-你的TaoToken密钥", "models": [ { "id": "claude-sonnet-4-20250514", "name": "Claude Sonnet 4", "contextWindow": 200000 }, { "id": "gpt-4o", "name": "GPT-4o", "contextWindow": 128000 } ] } }, "default": "taotoken/claude-sonnet-4-20250514" } }

这里三个字段必须齐全：Base URL 是https://taotoken.net/api，Key 是你刚创建的，Model ID 要跟 TaoToken 支持的模型列表对齐。如果你不确定某个模型 ID 怎么写，可以去https://taotoken.net/models查一下当前可用的模型标识。

配置写完后，OpenClaw 启动时会读取这个文件。如果你是在已有项目里加，注意别覆盖掉原有的session配置块——模型配置和会话配置是平级的两个顶层字段，合并时保持 JSON 结构完整。

有一点要提醒：TaoToken 是模型调用通道，不是会话存储。Session 的隔离和持久化仍然由 OpenClaw 自己管，两者职责分开。你可以在不同 Session 里用同一个 TaoToken Key，也可以在 Session 级别覆盖模型选择，这取决于你的路由策略。

3. 可复制配置：Main、Group、Per-Sender 作用域怎么写

这一节是核心。OpenClaw 的作用域配置分两块：session.scope控制群组内行为，session.dmScope控制私聊隔离。两者组合起来，决定了消息进哪个 Session Key。

先看 Session Key 的结构，理解了它你才知道配置在改什么：

agent:<agentId>:<channel>:<type>:<id>[:topic:<threadId>]

从左到右是 Agent 命名空间、渠道、会话类型、唯一标识，话题群再加一层 topic。比如agent:main:telegram:dm:123456789表示主 Agent 下 Telegram 渠道的私聊，发送者 ID 是 123456789。群聊则是agent:main:discord:group:9876543210。

3.1 私聊作用域 dmScope 的四种模式

dmScope决定私聊怎么隔离，这是多用户场景的安全底线。四种模式对照如下：

生产环境我建议直接用per-channel-peer。默认的main模式在多人可向同一个 Bot 发私聊时，会让所有用户共享上下文，Alice 的敏感信息可能被 Bob 检索到。这不是危言耸听，是默认配置的真实风险。

3.2 群组作用域 scope 的两种行为

session.scope管群组内部：

• per-sender（默认）：每个发送者在群组里有独立上下文，适合客服群，每个人的咨询历史不混淆。
• global：群内所有人共享同一上下文，适合协作白板、团队共享记忆。

3.3 完整可复制配置片段

下面这份配置把私聊隔离、群组行为、身份链接、生命周期都串起来了，你可以直接改路径和 ID 后使用：

{ "session": { "dmScope": "per-channel-peer", "scope": "per-sender", "identityLinks": { "alice": [ "telegram:123456789", "discord:987654321012345678" ] }, "reset": { "mode": "daily", "atHour": 4, "idleMinutes": 240 }, "resetByType": { "dm": { "mode": "idle", "idleMinutes": 60 }, "group": { "mode": "daily", "atHour": 4 }, "thread": { "mode": "daily", "atHour": 4 } }, "resetTriggers": ["/new", "/reset", "/clear"], "store": "~/.openclaw/agents/{agentId}/sessions/sessions.json" } }

identityLinks是可选的，但如果你有同一用户跨渠道的场景，它能让你把 Telegram 和 Discord 的身份归一到同一个会话命名空间，保持记忆连贯。注意identityLinks的 key 是自定义的会话别名，value 是渠道:用户ID的数组。

如果你用的是 TOML 格式的配置（部分 OpenClaw 发行版支持），等价写法是：

[session] dmScope = "per-channel-peer" scope = "per-sender" resetTriggers = ["/new", "/reset", "/clear"] store = "~/.openclaw/agents/{agentId}/sessions/sessions.json" [session.reset] mode = "daily" atHour = 4 idleMinutes = 240 [session.resetByType.dm] mode = "idle" idleMinutes = 60 [session.resetByType.group] mode = "daily" atHour = 4

配置改完后重启 OpenClaw Gateway 生效。如果你在容器里跑，记得把~/.openclaw挂载成持久卷，否则重启后 Session 历史会丢。

4. 验证请求：确认不同来源消息不串扰

配置写完不算完，得验证。验证的核心思路是：模拟两个不同来源的消息，看它们是否落到不同的 Session Key，以及回复是否引用了各自的历史。

4.1 查看 Session Key 生成结果

OpenClaw 的 Session 记录写在~/.openclaw/agents/{agentId}/sessions/sessions.json，格式是 JSON Lines，每行一条记录。你可以用命令行直接看：

tail -f ~/.openclaw/agents/main/sessions/sessions.json | jq '.session_key'

jq会把每行的session_key抽出来。当你从两个不同 Telegram 账号发消息时，应该看到两个不同的 Key，形如：

"agent:main:telegram:dm:111111111" "agent:main:telegram:dm:222222222"

如果两个账号发消息后你只看到一个 Key，说明dmScope没生效，大概率还是main模式，回去检查配置是否被正确加载。

4.2 通过 TaoToken 通道发验证请求

光看 Key 还不够，得确认模型调用也走通了。你可以用 curl 直接打 TaoToken 的接口，验证 Key 和模型 ID 是否可用：

curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer sk-你的TaoToken密钥" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "claude-sonnet-4-20250514", "messages": [ {"role": "user", "content": "回复 OK 两个字母即可"} ] }'

正常返回会包含choices数组，里面是模型的回复。如果这一步就报错，说明模型通道没通，先解决通道问题再谈会话隔离。

4.3 端到端串扰测试

真正的验证是端到端：让用户 A 在私聊里告诉机器人「我的代号是 Alpha」，然后让用户 B 私聊问「我的代号是什么」。如果 B 得到「Alpha」，说明串了；如果 B 得到「不知道」或类似回复，说明隔离生效。

群组场景同理：在群 1 里说「项目代号是 X」，去群 2 问「项目代号是什么」，群 2 不应该知道 X。如果你用的是per-sender群组作用域，同一个群里用户 A 和用户 B 的历史也应该独立。

我实测下来，per-channel-peer+per-sender这套组合在 Telegram 和 Discord 上都能正确隔离。唯一要注意的是 Matrix 协议的双人房间——成员数为 2 的房间会被当成 DM 处理，多个双人房间可能落到同一个 Key，这是协议层限制，不是配置问题。

5. 常见报错排查：401、local proxy failed、reading choices

配置和验证过程中，你会碰到几类典型报错。这一节按报错原文对照排查。

5.1 401 Unauthorized

{"error":{"message":"Invalid API key","type":"invalid_request_error"}}

这是 TaoToken Key 的问题。检查三处：Key 是否复制完整（有没有漏字符）、Authorization头是不是Bearer sk-xxx格式、Key 是否被禁用或过期。如果你在 OpenClaw 配置里填的 Key 和 curl 测试用的不一致，也会出现这个错。建议先用 curl 单独验证 Key，再排查 OpenClaw 配置。

5.2 local proxy failed

Error: local proxy failed: dial tcp 127.0.0.1:xxxx: connect: connection refused

这个报错通常出现在你配置了本地代理但代理没启动，或者 Base URL 写成了本地地址。OpenClaw 的模型通道应该直连https://taotoken.net/api，不需要本地代理。检查你的baseUrl字段，确认没有误填http://localhost:xxxx之类的地址。如果你在容器里跑，还要确认容器网络能出网。

5.3 reading choices 相关报错

TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'choices')

这个错说明模型返回的响应结构不符合预期，代码在解析choices时拿到了 undefined。常见原因有三个：一是 Base URL 配错了，请求打到了非兼容接口；二是 Model ID 写错了，服务端返回了错误对象而不是正常的 completion 响应；三是响应被中间层改写了。排查方法是用 curl 打同一个 Base URL 和 Model ID，看返回的 JSON 顶层有没有choices字段。如果没有，对照 TaoToken 的模型列表确认 Model ID 拼写。

5.4 OAuth 相关报错

Error: OAuth token expired or invalid

如果你用的是 Claude Code 类的 OAuth 接入方式，这个错说明 token 过期了。OpenClaw 走 TaoToken 通道时用的是 API Key 而不是 OAuth，所以如果你看到 OAuth 报错，说明配置里还残留着旧的 OAuth 配置块。检查settings.json里有没有oauth或claudeAiOauth字段，有的话删掉，改用apiKey方式。

5.5 会话串扰但无报错

最隐蔽的问题是配置看起来生效了，但消息还是串。排查顺序：先看sessions.json里的session_key是否真的不同；如果 Key 相同，检查dmScope是否被其他配置覆盖（OpenClaw 支持多级配置合并，项目级可能覆盖全局级）；如果 Key 不同但回复还是串，检查是不是模型侧的问题——比如你在 System Prompt 里硬编码了共享上下文。

6. 会话路由验证完成后，长期编码怎么接

会话隔离配好、验证通过之后，如果你要把 OpenClaw 用在长期编码或 Agent 场景，建议走 Coding Plan 通道。它适合需要持续调用、多会话并发的开发场景，比按次调用更划算。

接入方式还是那三件套：Base URL 填https://taotoken.net/api，Key 用你在 API Keys 页面创建的，Model ID 按 Coding Plan 支持的模型填。配置片段和前面模型通道那节一致，只是把default指向 Coding Plan 对应的模型。

如果你还没创建 Key，去https://taotoken.net/api-keys建一个。配置文档在https://taotoken.net/doc，里面有各语言的接入示例。想先试试模型对话效果，可以打开https://taotoken.net/chat直接聊两句，确认通道通了再写进 OpenClaw 配置。

最后说个实操细节：多会话场景下，建议给每个 Session 类型配不同的模型。比如群组用上下文窗口小的便宜模型，私聊用强的。OpenClaw 支持在 Session 级别覆盖模型选择，你可以在路由层根据session_key的type字段做判断。这样既保证隔离，又控制成本。配置改完记得重启 Gateway，然后按第 4 节的验证流程再跑一遍串扰测试，确认改动没有破坏隔离。