Обновление OpenClaw .23 вызывает проблемы с агентом и потерю данных
Проблемы с обновлением OpenClaw .23
Обновление OpenClaw .23 вызывает серьёзные проблемы у пользователей: поступают сообщения о том, что агенты становятся полностью неработоспособными после установки.
Сообщаемые конкретные проблемы
- Агенты перестают выполнять задачи и команды, хотя утверждают, что ознакомились с файлами документации
- Агенты зацикливаются, запрашивая ранее настроенные ключевые слова, даже после их удаления
- Расширение ретрансляции Chrome не подключается
- Запуск
openclaw doctor ---repairдля исправления простой синтаксической ошибки JSON (отсутствующей "}") может полностью удалить файл конфигурации .json - Пользователи сообщают о необходимости восстановления из полных резервных копий системы для возврата функциональности
Обходное решение и предупреждение
Пользователь, сообщивший об этих проблемах, создал полную резервную копию своей Linux-системы накануне обновления и смог восстановиться из этого образа. Он настоятельно рекомендует не обновляться до версии .23, пока эти проблемы не будут устранены, отмечая, что хотя некоторые пользователи сообщают о проблемах с веб-интерфейсом, у него были проблемы с основной функциональностью агента.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Меркурий 2: Модель на основе диффузии для кодирования с ИИ в реальном времени
Mercury 2 использует диффузионную генерацию вместо последовательного декодирования токенов, генерирует токены параллельно и уточняет их за несколько шагов, заявляя о скорости 1 009 токенов/сек на GPU NVIDIA Blackwell с тарифами $0,25 за 1 млн входных токенов и $0,75 за 1 млн выходных токенов.
Точность Claude Opus 4.6 снизилась в тесте на галлюцинации BridgeBench.
Claude Opus 4.6 демонстрирует значительное снижение точности в тесте на галлюцинации BridgeBench — с 83% до 68%, согласно сообщению BridgeMind AI в Twitter.
Godot запрещает вклад AI-сгенерированного кода: «Мы не можем доверять активным пользователям ИИ»
Игровой движок Godot больше не будет принимать код, написанный ИИ, ссылаясь на то, что активные пользователи ИИ не могут понять свой код, чтобы исправить его.
Liquid AI выпускает модель LFM2.5-350M для агентных циклов.
Liquid AI выпустила LFM2.5-350M, модель с 350 миллионами параметров, обученную для надежного извлечения данных и использования инструментов. При квантовании её размер составляет менее 500 МБ, и она превосходит более крупные модели, такие как Qwen3.5-0.8B, в большинстве тестов, будучи при этом быстрее и эффективнее по использованию памяти.