OpenClaw 2026.4.2 および 2026.3.31 はローカルLLM接続を切断します

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: April 14, 2026🔗 Source
OpenClaw 2026.4.2 および 2026.3.31 はローカルLLM接続を切断します
Ad

ローカルLLMインスタンスとの接続問題

最近のOpenClawアップデートであるバージョン2026.4.2と2026.3.31は、ローカルでホストされているOllamaインスタンスへの接続を切断しています。ユーザーからの報告によると、ローカルでOllamaを実行しているUbuntuマシンに接続しようとすると、エージェントがタイムアウトします。

エラーログには、接続失敗の明確なパターンが示されています:

01:07:29   warn   agent/embedded   Profile ollama-remote2:default timed out. Trying next account...
01:07:29   warn   agent/embedded   embedded run failover decision
01:07:29   error   diagnostic   lane task error: lane=main durationMs=61252 error="FailoverError: LLM request timed out."
01:07:29   error   diagnostic   lane task error: lane=session:agent:aitrader:main durationMs=61254 error="FailoverError: LLM request timed out."
01:07:29   warn   model-fallback/decision   model fallback decision

報告によると、バージョン2026.3.28に戻すことで問題は解決します。これは、問題が2026.3.31アップデートで導入され、2026.4.2でも継続していることを示唆しています。

ローカルLLMインスタンスでOpenClawを使用している開発者にとっては、バージョン2026.3.28に留まるか、将来のリリースで修正されるのを待つ必要があります。タイムアウトエラーは、エージェントが接続を試みているものの、ローカルOllamaサービスとの通信を確立または維持できていないことを示しています。

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 See Also

SubQ: 完全な準二次LLM、1200万トークンのコンテキストと95%のRULER精度を達成
News

SubQ: 完全な準二次LLM、1200万トークンのコンテキストと95%のRULER精度を達成

SubquadraticがSubQ 1M-Previewを発表。線形計算スケーリング、1200万トークンコンテキスト、FlashAttention比52倍高速なスパース注意機構、RULER 128Kで95%を達成。API、CLIコードエージェント(SubQ Code)、検索ツール(SubQ Search)で利用可能。

OpenClawRadar
Anthropicの新Claudeサブスクリプションクレジット:Agent SDKとclaude -pが6月15日から別々の上限付きプールに
News

Anthropicの新Claudeサブスクリプションクレジット:Agent SDKとclaude -pが6月15日から別々の上限付きプールに

6月15日より、ClaudeサブスクライバーはAgent SDKとclaude -pの使用に対して別途月額クレジットを取得: Max 20xは月額200ドル、Max 5xは100ドル、Proは20ドル。クレジットが枯渇すると、追加課金をオプトインしない限り使用は停止される。インタラクティブなClaude Codeとチャットは従来のサブスクリプションプールのまま。

OpenClawRadar
OpenClaw創設者ピーター・スタインバーガーが注目の的:YCインタビューからの洞察
News

OpenClaw創設者ピーター・スタインバーガーが注目の的:YCインタビューからの洞察

OpenClawの創業者、ピーター・スタインバーガーがYCの注目を集め、AIコーディングエージェントの未来について議論を巻き起こしています。自動化とAIエージェント統合の軌道に影響を与えると期待されるこの重要な対談のハイライトをご紹介します。

OpenClawRadar
AI生成コードの量がベテランエンジニアを圧倒していると調査が示す
News

AI生成コードの量がベテランエンジニアを圧倒していると調査が示す

AIユーザーはAI支援により98%多くプルリクエストをマージするが、シニアエンジニアは認知負荷とバーンアウトの増加を報告。研究によると、100行未満のPRでは欠陥検出率が87%であるのに対し、1,000行を超えるPRでは28%に低下する。

OpenClawRadar