OpenClaw v2026.6.11: Fehlerbehebungen für falsch platzierte Antworten, steckengebliebene Sendungen und Modellfehler
OpenClaw v2026.6.11 ist veröffentlicht und konzentriert sich auf Zuverlässigkeitskorrekturen für die Nachrichtenweiterleitung, Modelleinrichtung, Wiederverbindungen und Admin-Sicherheit. Dieses Release adressiert Feedback zu verlorenen, duplizierten oder falsch weitergeleiteten Nachrichten über mehrere Plattformen hinweg.
Verbesserungen der Nachrichtenzuverlässigkeit
Antworten, Befehle, in die Warteschlange gestellte Nachrichten und Anhänge werden seltener verloren, dupliziert oder der falschen Unterhaltung zugeordnet – bei Telegram, WhatsApp, Matrix, Google Chat, iMessage, Feishu und Mattermost. WebChat und die Control-UI behalten nach Wiederverbindungen die aktive Unterhaltung konsistent sichtbar. Die Terminal-UI entfernt abgeschlossene oder abgelehnte Sendungen, anstatt sie hängend erscheinen zu lassen.
Modellauswahl und Fallback-Wiederherstellung
Modellauswahl und -einrichtung erholen sich klarer, wenn Kataloge, Anmeldedaten, Streams, Timeouts, Komprimierung oder Fallbacks fehlschlagen. Dies betrifft OpenAI-, OpenRouter- und OpenCode-Go-Setups. Folgekorrekturen verbessern den schnellen Modus in betroffenen Anbieter- und Fallback-Pfaden.
Sitzungen, Speicher und Wiederherstellung
Sitzungen, Komprimierung, Speicher und QMD-gestützter Speicher bewahren den Gesprächskontext bei langlaufenden Arbeiten, Wiederverbindungen, Upgrades und Transkript-Reparaturen konsistenter. Die Tool-Suche findet den richtigen Kontext oder die richtige Fähigkeit zuverlässiger. Die verschlüsselte Matrix-Wiederherstellung stoppt sicher, wenn der erforderliche Schlüsselstatus nicht bestätigt werden kann. Tool-Richtlinien, Genehmigungen und die Handhabung von Geheimnissen bleiben am beabsichtigten Laufzeitzustand haften, wobei risikoreichere Aktionen deaktiviert sind, sofern nicht explizit aktiviert.
Plugin-Verwaltung
Die Plugin-Verwaltung behandelt mehr offizielle Integrationen durch normale externe Paketinstallation und Reparaturabläufe. Der Plugin-Bestand und die Einrichtungsprüfungen geben klarere Hinweise, wenn ein Paket fehlt, inkompatibel ist oder eine Neuinstallation benötigt.
Admin- und Bereitstellungssteuerungen
Der Slack-Router-Relay-Modus ermöglicht verwalteten oder Multi-Gateway-Bereitstellungen, eingehenden Slack-Verkehr zu zentralisieren, während das richtige Gateway Erwähnungen, Threads und Antworten bearbeitet. Der Raft-Kanal und das Raft-Plugin fügen einen lokalen CLI-Aufwach-Pfad für externe Agenten hinzu, einschließlich Einrichtungs- und Statusprüfungen. Gateway-Status- und Fehlerbehebungssignale stimmen jetzt konsistenter damit überein, ob OpenClaw bereit ist, neu startet oder nicht fortfahren kann. Über die CLI gestartete Agentenläufe und das breitere Gateway erholen sich sauberer von Trennungen, Herunterfahren, Routing-Änderungen und fehlgeschlagenen Startbedingungen.
CLI- und Befehlsaktualisierungen
Häufige CLI-Befehle behandeln Konfiguration, Pfade, Ausgabe und Fehlerfälle konsistenter. Shell-Vervollständigung, Doctor, Config-Befehle und verwandte Befehle wurden verbessert.
📖 Vollständige Quelle lesen: r/openclaw
👀 Siehe auch
Claude-Code v2.1.80 fügt Überwachung der Ratenbegrenzung, Verbesserungen an Plugins und Speicheroptimierungen hinzu.
Claude-Code v2.1.80 führt ein rate_limits-Feld für Statusleisten-Skripte zur Anzeige der Claude.ai-Nutzung ein, fügt source: 'settings' für den Plugin-Marktplatz hinzu und reduziert den Speicherverbrauch in großen Repositories um ~80 MB. Das Release behebt auch die Wiederherstellung paralleler Tool-Ergebnisse, WebSocket-Fehler und verschiedene UI-Probleme.
Gerichtsbeschluss in Georgia enthält von KI erfundene Rechtszitate
Eine Berufung vor dem Obersten Gerichtshof von Georgia enthüllte, dass eine Gerichtsverfügung mindestens fünf Verweise auf nicht existierende Fälle und fünf weitere auf Fälle enthielt, die die zitierten Aussagen nicht stützen, wobei die vom Staatsanwalt vorgeschlagene Verfügung dieselben Fehler aufwies.
Forschungsergebnisse zur Zuverlässigkeit von KI-Agenten und Entwicklungsmustern
Eine gemeinsame Forschungssitzung mit Claude Opus analysierte 15 Arbeiten über KI-Agenten und deckte quantifizierte Zuverlässigkeitsprobleme auf: Agenten erzeugen bei 10 Durchläufen 2–4 verschiedene Aktionssequenzen, wobei 69 % der Abweichungen bei der ersten Entscheidung auftreten. Selbstverbessernde Agenten zeigten, dass ihre Sicherheitsverweigerungsrate durch eigenes Lernen von 99,4 % auf 54,4 % sank.
Qwen 3.6 27B bei 52,8 tps TG auf AMD MI50s: Volle Genauigkeit, kein MTP, keine Quantisierung
Ein Reddit-Benutzer benchmarkt Qwen3.6-27B auf acht AMD MI50s (Karten von 2018) mit einem vllm-Fork und ROCm 7.2.1 und erreicht 52,8 tps TG und 1569 tps PP mit voller Präzision und ohne MTP.