A versão OpenClaw 2026.3.11 adiciona configuração local-first do Ollama, chaves unificadas do OpenCode e memória multimodal.

Ollama local-first se torna experiência de primeira classe

A versão 2026.3.11 adiciona configuração de primeira classe para Ollama com modos Local ou Nuvem + Local. O fluxo de integração agora inclui login na nuvem baseado em navegador, sugestões curadas de modelos e tratamento de modelos na nuvem que evita downloads locais desnecessários.

O que isso significa: Você pode configurar um agente Ollama apenas local ou híbrido diretamente no assistente de integração, em vez de editar configurações manualmente. O sistema sugere modelos com boas configurações padrão para programação, planejamento e outras tarefas, eliminando adivinhações sobre quais modelos executar localmente. Ao usar modelos apenas na nuvem, ele evita downloads locais desnecessários para manter seu disco mais limpo.

Casos de uso: Crie um assistente de programação apenas local que funciona totalmente na sua máquina sem gerenciar chaves na nuvem. Crie configurações de modelo "agente local-first" que outros podem importar e reutilizar para fluxos de trabalho com foco em privacidade ou controle de custos.

OpenCode Zen e Go agora compartilham uma chave com funções diferentes

A versão adiciona um novo provedor OpenCode Go enquanto trata Zen e Go como uma única configuração OpenCode no assistente e documentação. O sistema armazena uma chave OpenCode compartilhada mas mantém os provedores de execução separados, e para de substituir o roteamento interno opencode-go.

O que isso significa: Você pode usar uma chave OpenCode para ambos os modelos Zen e Go, então direcionar tarefas por finalidade em vez de dividir chaves. Zen pode servir como seu modelo "programador rápido" enquanto Go lida com planejamento mais pesado ou execuções de contexto longo.

Casos de uso: Documente um padrão "Zen-para-código / Go-para-planejamento" que outros podem copiar e colar como um trecho de configuração. Compartilhe perfis de agentes baseados em OpenCode que especificam explicitamente "use Zen para X, Go para Y" para evitar confusão para novos usuários.

Imagens e áudio se tornam "memória de trabalho" pesquisável

O sistema de memória agora suporta indexação multimodal opcional de imagens e áudio para memorySearch.extraPaths usando Gemini gemini-embedding-2-preview. Recursos incluem controle estrito de fallback e reindexação baseada em escopo.

A integração Gemini especificamente adiciona suporte gemini-embedding-2-preview para memory-search com dimensões de saída configuráveis e reindexação automática quando as dimensões mudam.

O que isso significa: Você pode indexar imagens e áudio na memória do OpenClaw, permitindo que agentes os pesquisem junto com notas de texto. O sistema usa gemini-embedding-2-preview com dimensões baseadas em configuração e reindexação quando as dimensões são ajustadas.

Casos de uso: Coloque capturas de tela de erros de UI, diagramas de fluxo ou layouts de design em uma pasta, deixe o OpenClaw indexá-los e faça perguntas como "O que há de errado neste erro?" ou "Encontre problemas de UI similares anteriores". Use chamadas gravadas, reuniões diárias ou sessões de treinamento como um arquivo pesquisável para consultas como "Quando falamos sobre o recurso X?" ou "Resuma as reuniões de planejamento do mês passado". Combine isso com modelos apenas locais para indexação privada no dispositivo, em vez de enviar tudo para a nuvem.

Melhorias na interface do macOS

A interface de chat do macOS agora inclui um seletor de modelo de chat, mantém seleções explícitas de nível de raciocínio entre reinicializações e fortalece a sincronização de modelo de sessão com reconhecimento de provedor para o compositor de chat compartilhado.

O que isso significa: Você pode escolher seu modelo diretamente na interface de chat do macOS em vez de adivinhar qual configuração está ativa. Seu nível de raciocínio escolhido (ex: raciocínio verboso/compacto) persiste entre reinicializações do aplicativo.