Lossless Claw kollidiert mit OpenClaw 2.0; Deaktivierung stellt Stabilität bei langen Aufgaben wieder her
Das Upgrade von OpenClaw auf 2.0 unterbrach einen langlaufenden Produktions-Workflow, der stundenlang stabil gewesen war. Laut einem Bericht auf r/openclaw scheint ein Konflikt mit der neuesten Version von Lossless Claw die Ursache zu sein. Das Deaktivieren sowie Anpassungen an der PRD-Datei brachten die Dinge wieder in Gang.
Was geschah
Der Benutzer betreibt einen 8-Stunden-Zyklus, der schwere Videobearbeitung mit Comfy UI und LLM-basierter Argumentation kombiniert, ursprünglich mit QWEN 3.5. Es funktionierte einwandfrei, bis das Update auf OpenClaw 2.0 alles zum Stillstand brachte. Seine Analyse – über Codex – deutete auf einen Konflikt zwischen OpenClaw 2.0 und der neuesten Lossless Claw als Hauptursache hin.
Die Lösung
Die vorübergehende Lösung bestand darin, Lossless Claw in OpenClaw 2.0 zu deaktivieren. Dies erforderte zusätzliche Änderungen an der PRD-Dateilogik, aber nach diesen Änderungen wurde der Workflow fortgesetzt. Zum Zeitpunkt des Beitrags lief der Benutzer seit 31 Minuten in einem neuen Testlauf ohne Probleme.
Warum Lossless Claw wichtig ist
Der Benutzer stellt fest, dass Lossless Claw trotz des Konflikts entscheidend für den Aufbau kohärenter, langlaufender Aufgaben ist. Nachdem es früher wieder aktiviert worden war, machte es einen spürbaren Unterschied, aber sein voller Wert wurde erst nach der Deaktivierung deutlich. Sie haben ein Ticket eingereicht, um den Konflikt zu beheben, aber der Bericht dient als warnendes Beispiel für die Abhängigkeit von versionskompatiblen Kombinationen von Agent-Tools.
Für Entwickler, die ähnliche lange Aufgaben ausführen, deutet dies darauf hin, vor dem Upgrade die Tool-Kompatibilität zu überprüfen und bereit zu sein, Erweiterungen vorübergehend zu deaktivieren, um das Problem zu isolieren.
📖 Vollständige Quelle lesen: r/openclaw
👀 Siehe auch

AlphaEvolve: Der Gemini-gestützte Agent von DeepMind optimiert Algorithmen in den Bereichen Genomik, Stromnetze und TPC-Schaltkreise
AlphaEvolve, ein von Gemini betriebener Codierungs-Agent von Google DeepMind, reduzierte Fehler bei der Variantenerkennung von DeepConsensus um 30 %, verbesserte die Machbarkeit von AC Optimal Power Flow GNN von 14 % auf 88 % und senkte den Quantenschaltkreis-Fehler um das Zehnfache.

GitHub Copilot aktualisiert Datennutzungsrichtlinie für Modelltraining
GitHub wird ab dem 24. April 2026 Interaktionsdaten von Copilot Free-, Pro- und Pro+-Nutzern zur Schulung von KI-Modellen verwenden, sofern Nutzer nicht widersprechen. Copilot Business- und Enterprise-Nutzer sind von dieser Änderung ausgenommen.

Aktueller Stand chinesischer LLMs: Marktführer, Open-Source-Modelle und Geschäftsmodelle
Eine Reddit-Analyse beschreibt die chinesische LLM-Landschaft, identifiziert ByteDances Doubao als Marktführer bei proprietären Modellen und DeepSeek als das innovativste Unternehmen, während sie die Geschäftsmodelle der wichtigsten Akteure und der 'Sechs KI-Kleintiger' skizziert, die sich auf Open-Weight-Modelle konzentrieren.

Analyse von 413.000 KI-Agenten-Läufen zeigt, was sie erfolgreich macht
Eine Analyse von 413.278 KI-Softwareentwicklungs-Agentenläufen aus dem CoderForge-Preview-Datensatz zeigt, dass menschliche Best Practices der Softwareentwicklung die Leistung von Agenten oft beeinträchtigen. Die Daten offenbaren spezifische Muster, die erfolgreiche von fehlgeschlagenen Läufen bei denselben Problemen unterscheiden.