OpenClaw 2026.6.5: Бесплатный параллельный поиск, исправления стабильности повсеместно

OpenClaw 2026.6.5 вышел, сосредотачиваясь на снижении хрупкости в реальном использовании. Ключевые улучшения включают бесплатный встроенный Parallel Search, более безопасные ответы в каналах, лучшее восстановление агентов, менее хрупкую настройку провайдеров/моделей, более надежное состояние, более строгие границы инструментов/шлюзов и более стабильное поведение приложения/мобильного/node/Workboard.
Бесплатный встроенный Parallel Search
Теперь OpenClaw включает бесплатный веб-поиск без настройки через Parallel Search (Free). Свежие установки могут использовать размещенный Search MCP от Parallel без аккаунта или API-ключа, если не настроен поисковый провайдер с API. Платные ключи Parallel и другие настроенные провайдеры продолжают работать и имеют приоритет. Это делает работу агентов, требующую актуального контекста (проверка документации, сравнение инструментов, расследование ошибок, поиск измененных API, обоснование исследований), гораздо более гладкой без подключения отдельного поискового провайдера.
Более безопасные ответы в каналах
- Discord адаптеры времени выполнения остаются разрешимыми; восстановление исходящей доставки сохраняет повторные попытки при отложенных бюджетах.
- WhatsApp пути перезапуска/конфигурации менее хрупкие.
- iMessage ошибки приватного API и тайм-ауты отправки стали понятнее.
- Mattermost слэш-команды сохраняют общее состояние между загрузчиками; цепочки ответов сохраняют существующие корни тредов.
- Feishu стриминговые карточки лучше сохраняют объединенный контент и повторяют попытки при лимитах скорости.
- QQBot удаляет обертку reasoning/thinking перед нативной доставкой.
Более надежное восстановление агентов
- Результаты MCP-инструментов нормализуются перед преобразованием для провайдера, избегая ошибок 400 от Anthropic и отравленной истории сессий.
- Сессии Anthropic extended-thinking лучше восстанавливаются после истечения кэша подсказок или перезапуска Gateway.
- Codex, ACP, context-engine и пути воспроизведения обрабатывают устаревшие подписи, пустые завершения, метаданные heartbeat и граничные случаи миграции сессий/тредов.
- Нечитаемые динамические инструменты изолируются, вместо того чтобы молча ухудшать выполнение.
- HTTP-редиректы MCP и пути HTTP-инструментов только для владельца защищены строже.
- Редактирование изображений транскрипта перехватывает больше сырых полезных нагрузок перед сохранением/экспортом.
Менее хрупкая настройка провайдеров и моделей
Этот релиз исправляет граничные случаи настройки провайдеров/моделей: Google Vertex ADC, восстановление после охлаждения одиночного провайдера, видимость моделей Codex, поведение при ошибке аутентификации неизвестной модели, метаданные каталога провайдеров, граничные случаи Ollama/Gemini/Foundry/MiniMax/Vertex/OpenRouter и пути провайдера web_search.
Более надежное состояние после перезапусков и миграций
- Профили аутентификации перенесены в SQLite. Состояние sidecar Matrix, состояние импорта/синхронизации источников memory-wiki, состояние реестра песочницы, состояние процессов ACPX, состояние уведомлений device-pair, размещенные медиа Zalo и состояние дедупликации плагинов SDK теперь используют хранилище на SQLite.
- ClawHub установка навыков стала более надежной: навыки на GitHub могут устанавливаться из разрешенных фиксированных коммитов; записи установки официальных плагинов сохраняют доверенные пины; большие деревья навыков избегают создания одного наблюдателя на каждый файл навыка.
Более стабильное поведение приложения и Workboard
Оптимистичные сообщения чата остаются стабильными при перезагрузке устаревшей истории, переназначении runId и окнах прерывания. Обновления статуса Workboard избегают перезаписи более нового состояния, а счетчик отправки сообщений-инструментов корректно учитывается как доставка.
Более предсказуемое поведение мобильного, Node и Gateway
- Режим узла macOS прекращает переподключение, если есть здоровая прямая сессия Gateway.
- Экраны провайдеров/моделей Android более четко показывают состояния внимания/недоступности/неразрешенности; Android добавляет выбор темы оформления.
- Настройки iOS и поверхности Talk сохраняют диагностику и элементы управления запасными вариантами доступными.
- Улучшена обработка голосовых заметок и тредов Matrix.
Улучшение config.patch
config.patch теперь поддерживает явную замену массивов через replacePaths, так что патчи, намеренно удаляющие записи массивов, не сливают обратно устаревшие записи.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Claude Code версии 2.1.101 добавляет ввод новых членов команды, поддержку TLS для корпоративного использования и устраняет утечки памяти.
Claude Code v2.1.101 представляет команду /team-onboarding для создания руководств по адаптации новых сотрудников, добавляет доверие к хранилищу сертификатов ЦС операционной системы по умолчанию для корпоративных TLS-прокси, а также устраняет утечку памяти в длинных сессиях вместе с 25+ другими улучшениями и исправлениями ошибок.

Заявления Великобритании об инвестициях в ИИ под сомнением: фиктивные дата-центры и неподтверждённое финансирование.
Расследование The Guardian выявило, что многомиллиардная программа Великобритании по развитию ИИ включает в себя «фантомные инвестиции» с арендованными дата-центрами, площадку для суперкомпьютера, которая до сих пор функционирует как склад строительных лесов, и неподтверждённые заявления о создании рабочих мест.

Исследование ETH Zurich: Избыточный контекст снижает производительность ИИ-агентов для программирования
Исследование ETH Zurich протестировало четырех кодирующих агентов на 138 реальных задачах GitHub и обнаружило, что контекстные файлы, сгенерированные LLM, снизили успешность выполнения задач на 2-3%, при этом увеличив затраты на вывод на 20%. Контекст, написанный человеком, улучшил успешность лишь примерно на 4% при значительном росте затрат.

Мультиагентные системы: Инженерные рабочие процессы против возникающего интеллекта
Анализ разработчика утверждает, что современные мультиагентные системы, такие как LangGraph и рабочие процессы AutoGen, функционируют скорее как микросервисы с оболочками LLM, обеспечивая декомпозицию задач, параллелизацию и модульность, а не истинный эмерджентный интеллект.