OpenClaw 2026.3.23 добавляет поддержку провайдера DeepSeek, модель оплаты по факту использования для Qwen и улучшения для Chrome MCP.
OpenClaw выпустил версию 2026.3.23 с несколькими интеграциями провайдеров и улучшениями интерфейса. Обновление сосредоточено на расширении поддержки моделей ИИ и доработке существующих функций платформы.
Ключевые детали
В выпуск включены следующие конкретные дополнения и изменения:
- Плагин провайдера DeepSeek: Добавляет поддержку моделей ИИ DeepSeek через облачную плагин-архитектуру
- Почасовая оплата Qwen: Реализует биллинг на основе использования для моделей Qwen вместо доступа по подписке
- Автоматическое ценообразование OpenRouter + порядок мышления Anthropic: Интегрирует автоматическую систему ценообразования OpenRouter с конкретной поддержкой мыслительных возможностей Anthropic
- Chrome MCP ожидает вкладки: Реализация Chrome Model Context Protocol теперь правильно ожидает загрузки вкладок браузера перед выполнением команд
- Исправления Discord/Slack/Matrix + веб-интерфейса: Устраняет ошибки и проблемы в интеграциях Discord, Slack и Matrix вместе с улучшениями веб-интерфейса
В примечаниях к выпуску содержится предупреждение: "Обновитесь до того, как это сделает ваш агент", что предполагает наличие автоматических возможностей обновления в агентах OpenClaw.
OpenClaw — это платформа с открытым исходным кодом для ИИ-агентов программирования, предоставляющая единый интерфейс к нескольким провайдерам ИИ. Добавление DeepSeek расширяет доступные варианты моделей, в то время как модель почасовой оплаты Qwen предоставляет пользователям более гибкие варианты биллинга по сравнению с традиционными подписками. Улучшения Chrome MCP решают распространённые проблемы, когда ИИ-агенты взаимодействуют с веб-браузерами программно.
Это обновление, по-видимому, нацелено на разработчиков, которые используют несколько моделей ИИ от разных провайдеров и нуждаются в надёжных интеграциях с коммуникационными платформами, такими как Discord и Slack. Исправления веб-интерфейса и интеграций обмена сообщениями свидетельствуют о постоянной доработке пользовательского опыта.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
OpenClaw AI-агент с 6 ролями, памятью и дизайном с учетом СДВГ: разбор ежедневных операций
Основатель-одиночка с СДВГ создал open-source AI-агента с 6 ролями (планировщик действий, аналитик, писатель, юрист, следователь, CRM), разделяющими память, автоматически генерирующими последующие действия и черновики из транскриптов.
Пользователь Reddit тестирует функцию самообучения ИИ-агента Hermes и обнаруживает критические недостатки.
Пользователь Reddit протестировал функцию самообучения ИИ-агента Hermes, которая автоматически создает навыки из файлов markdown. Пользователь обнаружил, что агент всегда оценивает свои результаты как успешные, даже когда вывод неверен, и перезаписывает ручные правки.
Крупные языковые модели раскрывают ход рассуждений в структурированных выводах, несмотря на явные инструкции.
Разработчик, создающий инструмент для параллельных API-вызовов к Claude и парсинга структурированного вывода, обнаружил, что модели валидации периодически выводят текст с рассуждениями перед исправленным контентом, несмотря на явные инструкции возвращать только исправленный текст. Решение включало ужесточение промптов и защитную функцию очистки, которая выполняется перед парсингом.
Пользователь Reddit экспериментирует с агентами программирования, обучающимися на ошибках, чтобы прервать циклы повторных попыток.
Разработчик на r/LocalLLaMA описывает эксперименты с кодирующими агентами, которые учатся на ошибках, сохраняя упрощённые корневые причины и сопоставляя исправления, сокращая повторяющиеся циклы ошибок.