OpenClaw 2026.3.2 Release: Produktionsgeheimnisse, PDF-Tool und sicherere Standardeinstellungen

Was hat sich in OpenClaw 2026.3.2 geändert
OpenClaw 2026.3.2 ist ein Feature-Release, das sich auf Sicherheit, Tooling und Entwicklererfahrung konzentriert. Das Update bringt mehrere praktische Verbesserungen, wie Agents sensible Daten verarbeiten, Dokumente bearbeiten und standardmäßig sicherer arbeiten.
Wichtige Features und Änderungen
Produktionsreifes Secrets-System
- SecretRef-Unterstützung umfasst jetzt 64 Credential-Ziele, darunter Stripe, Slack und GitHub
- Ungelöste Secret-Referenzen führen jetzt zu einem schnellen Abbruch (Fail-Fast) statt mitten im Lauf zu scheitern
- Neuer Workflow:
openclaw secrets audit→ beheben →openclaw secrets reloadohne Neustart des Gateways
Erstklassiges PDF-Tool
- Native Unterstützung für Anthropic- und Google-Modelle
- Extraktions-Fallback für andere Modelle
- Konfigurierbare Seiten- und Größenlimits
- Integriertes Routing und Validierung
Genannte praktische Anwendungen: Verträge nach Partei zusammenfassen, Forschungsmethodiken vergleichen und strukturierte Antworten aus RFPs erstellen.
Vereinheitlichter Outbound-Adapter
- Discord, Slack, WhatsApp, Zalo und Telegram nutzen jetzt einen einzigen
sendPayload-Adapter - Telegram-Streaming ist für neue Einrichtungen standardmäßig auf "partial" statt "off" gesetzt
- Live-Typing-Vorschauen funktionieren ohne Konfiguration sofort
Sicherere Standardeinstellungen für neue Installationen
- Neue Installationen setzen
tools.profilestandardmäßig auf "messaging" – kein Dateisystem- oder Shell-Zugriff ohne explizite Zustimmung - ACP-Dispatch standardmäßig aktiviert
- Plugin-HTTP-Routen erfordern jetzt explizite Authentifizierung
Für Plugin-/Skill-Entwickler
session_startundsession_endHooks enthalten jetztsessionKey- Neue Hook-Events:
message:transcribedundmessage:preprocessed api.runtime.stt.transcribeAudioFile(...)– lokale Audiodateien über konfigurierte Anbieter transkribierenchannelRuntimeinChannelGatewayContextverfügbar – neue Kanäle ohne interne Imports erstellen
Weitere bemerkenswerte Updates
openclaw config validate --json– Konfiguration vor dem Start validieren- MiniMax-M2.5-highspeed ist jetzt erstklassig – günstigere, schnelle Modelloption für Routineaufgaben
- Ollama-Embeddings funktionieren für Memory-Search – Langzeitgedächtnis kann vollständig lokal bleiben
- Diff-Tool kann als PDF mit Qualitäts-/Skalierungssteuerung exportieren
Das Release behebt häufige Probleme für Entwickler, die OpenClaw in Produktions-Workflows integrieren, insbesondere im Bereich Credential-Management und Dokumentenverarbeitung.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch

Selbstüberwachtes Feintuning an eigenen Fehlern steigert kleine Modelle auf 80 % bei HumanEval
Ein Entwickler trainierte Qwen 2.5 7B auf selbst generierten Codierungspaaren und erreichte 112/164 HumanEval (+87 Probleme) ohne von Menschen geschriebene Trainingsdaten. Der Ansatz lässt sich auf Llama 3.2 3B und Qwen 3 4B übertragen.

KI-Interview-Plattformen im Test: CodeSignal, Humanly, Eightfold im Einsatz für die Vorauswahl von Bewerbern
The Verge testete drei KI-Interviewplattformen für die Bewerbervorauswahl, darunter CodeSignal, Humanly und Eightfold. Die KI-Avatare führen Einzel-Videointerviews durch, analysieren Antworten und behaupten, Vorurteile zu reduzieren, obwohl vorurteilsfreie Systeme aufgrund von Einschränkungen der Trainingsdaten unmöglich bleiben.

Claude Juni-Update 15 unterbricht den Headless-Agent-Workaround — Interaktive Sitzungen funktionieren noch in Ihrem Tarif
Das Claude-Update vom 15. Juni rechnet headless-Nutzung (claude -p, Agent SDK) über ein Guthaben-Konto ab. Interaktive Claude Code-Sitzungen werden weiterhin über den Flatrate-Tarif abgerechnet – hier erfahren Sie, was Sie wissen müssen.

Das Feinabstimmen von Phi-4-mini durch das Trainieren ausschließlich der LayerNorm-Parameter führt zu keiner Leistungsverbesserung.
Ein Hobbyist testete das Training nur der LayerNorm-γ-Werte bei Phi-4-mini in Python- und medizinischen Domänen mit verschiedenen Lernraten und Datenformaten. Die Leistung verschlechterte sich bei allen Benchmarks leicht im Vergleich zur Basislinie, wobei der Autor zu dem Schluss kam, dass Transformer-Modelle Informationen bereits dynamisch durch Attention lenken.