OpenClaw 2026.3.11リリースでは、ローカルファーストのOllamaセットアップ、統合されたOpenCodeキー、およびマルチモーダルメモリが追加されました。

ローカルファーストのOllamaがファーストクラス体験に

2026.3.11リリースでは、ローカルまたはクラウド+ローカルモードによるファーストクラスのOllamaセットアップが追加されました。オンボーディングフローには、ブラウザベースのクラウドサインイン、厳選されたモデル提案、不要なローカルプルをスキップするクラウドモデル処理が含まれるようになりました。

これが意味すること：設定ファイルを手動で編集する代わりに、オンボーディングウィザードから直接ローカル専用またはハイブリッドのOllamaエージェントをブートストラップできます。システムは、コーディング、計画立案、その他のタスクに適したデフォルトモデルを提案し、どのモデルをローカルで実行すべきかについての推測を排除します。クラウド専用モデルを使用する場合、不要なローカルプルをスキップしてディスクをクリーンに保ちます。

ユースケース：クラウドキーの管理なしに、完全に自分のマシン上で動作するローカル専用のコーディングアシスタントを構築できます。プライバシー重視やコスト意識の高いワークフローのために、他の人がインポートして再利用できるテンプレート「ローカルファーストエージェント」セットアップを作成できます。

OpenCode ZenとGoが異なる役割で1つのキーを共有

このリリースでは、新しいOpenCode Goプロバイダーを追加しながら、ウィザードとドキュメントでZenとGoを1つのOpenCodeセットアップとして扱います。システムは1つの共有OpenCodeキーを保存しますが、ランタイムプロバイダーは分割したまま維持し、組み込みのopencode-goルーティングの上書きを停止します。

これが意味すること：ZenとGoモデルの両方に1つのOpenCodeキーを使用し、キーを分割する代わりに目的別にタスクをルーティングできます。Zenは「高速コーダー」モデルとして機能し、Goはより重い計画立案や長いコンテキストの実行を処理できます。

ユースケース：他の人が設定スニペットとしてコピー＆ペーストできる「Zenはコーディング用 / Goは計画立案用」パターンを文書化できます。新規ユーザーの混乱を防ぐために、「XにはZenを使用、YにはGoを使用」と明示的に指定するOpenCodeベースのエージェントプロファイルを共有できます。

画像と音声が検索可能な「作業メモリ」に

メモリシステムは、Gemini gemini-embedding-2-previewを使用したmemorySearch.extraPathsのオプトインマルチモーダル画像および音声インデックス化をサポートするようになりました。機能には、厳格なフォールバックゲーティングとスコープベースの再インデックス化が含まれます。

Gemini統合では特に、設定可能な出力次元と次元変更時の自動再インデックス化を備えたgemini-embedding-2-previewメモリ検索サポートが追加されます。

これが意味すること：画像と音声をOpenClawのメモリにインデックス化し、エージェントがテキストノートと一緒に検索できるようにします。システムは、設定ベースの次元と次元調整時の再インデックス化を備えたgemini-embedding-2-previewを使用します。

ユースケース：UIエラーのスクリーンショット、フローダイアグラム、またはデザインコンポをフォルダにドロップし、OpenClawにインデックス化させて、「このエラーの何が問題か？」や「類似の過去のUI問題を探して」などの質問をします。録音された通話、スタンドアップ、またはトレーニングセッションを、「機能Xについて話し合ったのはいつ？」や「先月の計画会議を要約して」などのクエリに対応する検索可能なアーカイブとして使用します。すべてをクラウドに送信する代わりに、プライバシー重視のオンデバイスインデックス化のためにローカル専用モデルと組み合わせます。

macOS UIの改善

macOSチャットUIには、チャットモデルピッカーが含まれるようになり、明示的な思考レベル選択を再起動後も保持し、共有チャットコンポーザーのプロバイダー認識セッションモデル同期を強化しました。

これが意味すること：どの設定がアクティブか推測する代わりに、macOSチャットUIで直接モデルを選択できます。選択した思考レベル（例：詳細/簡潔な推論）はアプリケーション再起動後も保持されます。