本文针对 OpenClaw 部署中尾注信息不稳定的问题，提出了一种基于网关层代码注入的高级解决方案。相比于通过 System Prompt 强制模型输出格式的不稳定性，该方法直接在 `runReplyAgent` 链路中动态追加模型版本与 Token 上下文信息。文章详细讲解了注入点定位、私聊场景过滤逻辑以及处理 Context 数据异常的兜底策略。通过将 UI 渲染逻辑从模型层下沉至网关层，该方案在显著提升输出格式健壮性的同时，有效避免了不必要的 Token 消耗，为生产环境下的 AI 自动化运维提供了可靠思路。
