Bug d'Auto-Réponse WhatsApp Supprime Silencieusement les Images Médias dans OpenClaw 2026.4.2

Échec de Livraison des Médias dans les Réponses Automatiques WhatsApp
Un utilisateur a identifié un bug dans la version 2026.4.2 d'OpenClaw où les réponses automatiques WhatsApp contenant des pièces jointes multimédias ne parviennent pas à livrer les images. Le problème se produit spécifiquement lors de l'utilisation du format MEDIA:./chemin/vers/image.png dans les réponses automatiques.
Détails du Problème
Le bug ne se manifeste que dans des conditions spécifiques :
- Réponse automatique WhatsApp avec format
MEDIA:→ image supprimée silencieusement ❌ - Réponse automatique WhatsApp uniquement textuelle → fonctionne ✅
- Même format
MEDIA:sur réponse automatique Telegram → image livrée ✅ openclaw agent --deliver→ image livrée sur WhatsApp ✅openclaw message send --media→ image livrée ✅
La même configuration d'agent, version d'OpenClaw et compétence chart-mpl fonctionnent parfaitement sur Telegram, indiquant que le problème est spécifique à WhatsApp.
Cause Racine
Le traçage du code révèle que le problème provient de la fonction de rappel de livraison WhatsApp dans login-DW2Orybl.js. La fonction filtre toutes les charges utiles non finales :
deliver: async (payload, info) => { if (info.kind !== "final") return;Cette logique de filtrage semble empêcher le traitement des pièces jointes multimédias dans les scénarios de réponses automatiques sur WhatsApp.
Ce type de bug de livraison spécifique à une plateforme est courant lors du travail avec plusieurs API de messagerie, car chaque service a des exigences de traitement des charges utiles et des comportements de webhook différents.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also

DeepSeek v4 Flash sur Mac Studio : un LLM local détecte de vrais bugs dans le code du compilateur
Un développeur partage que DeepSeek v4 Flash fonctionnant sur un Mac Studio de 128 Go identifie avec succès des bugs valides dans une base de code de compilateur, une tâche impossible avec les LLM locaux il y a 5 mois.

GLM-5.1 sorti avec des performances de codage équivalentes à Claude Opus 4.5
Le modèle GLM-5.1 de Zhipu AI est désormais disponible pour tous les utilisateurs du Coding Plan, obtenant 77,8 points sur SWE-bench-Verified et 56,2 points sur Terminal Bench 2.0. Le modèle dispose d'une fenêtre de contexte de 200K, d'une sortie maximale de 128K et de 744B paramètres avec 40B activés.

Bêta publique de sécurité Claude : analyse le code, valide ses propres découvertes, propose des correctifs
Anthropic a lancé Claude Security en version bêta publique pour les clients Enterprise. Il raisonne à travers le code comme un chercheur en sécurité, remet en question ses propres conclusions via une auto-vérification adversarial, et propose des correctifs concrets.

Nvidia investit 26 milliards de dollars dans des modèles d'IA à poids ouvert et lance Nemotron 3 Super.
Nvidia va dépenser 26 milliards de dollars sur cinq ans pour construire des modèles d'IA open source, selon les documents financiers de 2025. La société a également publié Nemotron 3 Super, un modèle à 128 milliards de paramètres qui surpasse GPT-OSS sur les benchmarks et se classe premier sur PinchBench pour le contrôle OpenClaw.