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OpenClaw更新3.12版,更快更安全

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3月14日消息,OpenClaw接連推出兩次更新。

周三剛剛發(fā)布了2026.3.11,第二天下午又迅速刷出了2026.3.12

兩次更新之間只隔了一天,但commit數(shù)量卻多得驚人。



把代碼變動翻了一遍,AI普瑞斯發(fā)現(xiàn),

如果說前一階段OpenClaw更像是一個讓開發(fā)者嘗鮮的AI Agent工具,那么這次更新之后,它明顯在往另一個方向走:

穩(wěn)定、可長期運行的自動化平臺。

而這一點,對于最近越來越多人開始“養(yǎng)龍蝦”的生態(tài)來說,意義不小。



很多人第一次接觸OpenClaw的時候,都會有一個共同感受:

功能很強,但界面不太友好。

這次更新里最直觀的一部分,就是Control UI的大幅翻新



新的控制臺界面變成了模塊化結(jié)構(gòu),儀表盤、聊天、配置、Agent和會話都被拆分成獨立視圖。聊天系統(tǒng)本身也變得更完整,增加了斜杠命令、消息搜索、導(dǎo)出、置頂?shù)裙δ堋?/p>

移動端也終于有了專門設(shè)計的底部導(dǎo)航。

這些變化看起來只是UI調(diào)整,但實際上意味著OpenClaw正在從一個偏開發(fā)者工具的項目,慢慢變成一個可以供C端長期使用的操作平臺。

另外一個明顯降低門檻的變化,是Ollama的完整接入流程。



過去想在本地跑模型,需要手動寫配置文件、綁定模型、調(diào)參數(shù),新手往往卡在這一步。

現(xiàn)在官方提供了一套引導(dǎo)式配置流程,可以直接推薦模型,并支持純本地或“云+本地”混合運行。

對很多普通用戶來說,這一步基本把環(huán)境配置的門檻踩平了。

這次更新里另一個比較關(guān)鍵的變化,是多模態(tài)記憶系統(tǒng)。



新版引入了基于Googlegemini-embedding-2-preview的嵌入能力,讓OpenClaw不再只處理文本數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在龍蝦可以把圖片、音頻、文檔、截圖加入記憶庫。

過去很多自動化場景只能依賴文本,比如網(wǎng)頁抓取、數(shù)據(jù)整理。

現(xiàn)在如果把截圖、界面圖、錄音等內(nèi)容丟進系統(tǒng),它也可以作為上下文進行檢索。

對于一些依賴視覺信息的自動化流程,比如電腦界面操作、復(fù)雜任務(wù)調(diào)度,這種能力會明顯提高準確率。

但真正影響深度用戶的,其實是底層系統(tǒng)的兩項變化:

Agent編排能力自動容災(zāi)機制

新版加入了一個叫sessions_yield的功能。

就是調(diào)度系統(tǒng)可以在必要時直接跳過當前工具執(zhí)行隊列,進入下一輪任務(wù)。

過去多Agent協(xié)同的時候,經(jīng)常會出現(xiàn)工具排隊導(dǎo)致流程卡住的情況。現(xiàn)在 orchestrator 可以直接打斷當前回合,把任務(wù)帶到下一輪執(zhí)行。

對于復(fù)雜自動化流程,這種調(diào)度能力會非常關(guān)鍵。



另一項變化是Failover(故障轉(zhuǎn)移)機制的增強。

跑自動化的人都知道,模型API不穩(wěn)定幾乎是常態(tài):

額度耗盡、網(wǎng)絡(luò)錯誤、模型返回異常等等問題簡直不要太常見,

以前遇到這些情況,任務(wù)往往會直接掛起。

現(xiàn)在系統(tǒng)可以在檢測到錯誤時自動切換到備用模型,比如Claude、Gemini 或其他provider,并且還帶有冷卻時間檢測。

等原來的模型恢復(fù)后,會自動重新接入。

對于那些同時運行幾十甚至上百個Agent的用戶來說,

自動化任務(wù)可以真正實現(xiàn)長時間掛機運行。



兩次更新里還修復(fù)了一批安全問題,其中有兩個比較關(guān)鍵。

一個是WebSocket跨站劫持漏洞,可能導(dǎo)致連接被遠程接管。

另一個是Unicode零寬字符繞過命令檢測的問題。攻擊者可以利用不可見字符偽裝審批命令,從而繞過執(zhí)行限制。

對于公網(wǎng)部署或者多用戶環(huán)境來說,這類漏洞風險非常高。這次補丁基本把這些路徑堵住了。

如果把這些更新放在一起看,

這些東西通常不會出現(xiàn)在“玩具項目”里,而是基礎(chǔ)設(shè)施級系統(tǒng)才會重點打磨的部分。

也難怪最近圍繞OpenClaw的生態(tài)越來越熱鬧。



騰訊上線了SkillHub技能平臺
百度搞起了龍蝦市集
阿里云推出了JVS Claw

越來越多的大廠和開發(fā)者開始圍繞這個框架做工具和平臺。

如果這個趨勢繼續(xù)發(fā)展,它最終可能會變成類似Kubernetes之于云計算那樣的角色,即,AI Agent世界的基礎(chǔ)平臺。

而這兩天那一連串密集的commit,很可能只是這個過程的開始。(AI普瑞斯)

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