OpenClaw 5.28: Плагин Codex сломан после обновления — исправление с помощью символической ссылки

Обновление OpenClaw с версии 5.12 до 5.28 может незаметно сломать плагин Codex. После обновления все вызовы агентов зависают на Waiting for agent reply, задачи cron завершаются по таймауту ровно через 121 секунду с model-call-started, а цепочка отката не срабатывает достаточно быстро. Шлюз запускается чисто, OAuth действителен, Codex отображается как установленный и включённый — но каждая попытка запуска бинарника завершается молчаливым ENOENT.
Корневая причина: несоответствие пути
Плагин Codex версии 5.28 ожидает бинарник по пути:
vendor/x86_64-unknown-linux-musl/codex/codexНо пакет устанавливает бинарник по пути:
vendor/x86_64-unknown-linux-musl/bin/codexПлагин не находит бинарник, и каждая попытка запуска зависает.
Исправление: создать симлинк-прокладку
Укажите директорию расширений Codex и создайте симлинк на бинарник:
CODEX_DIR="/home/clawbot/.openclaw/extensions/codex/node_modules/@openai/codex-linux-x64/vendor/x86_64-unknown-linux-musl"
sudo mkdir -p "$CODEX_DIR/codex"
sudo ln -sf "$CODEX_DIR/bin/codex" "$CODEX_DIR/codex/codex"
sudo chown -h clawbot:clawbot "$CODEX_DIR/codex/codex"
sudo systemctl restart openclawПосле перезапуска вызовы агентов должны возобновиться нормально.
Важные замечания
- Переустановка или принудительное обновление плагина Codex удаляет директорию расширений, поэтому после каждой переустановки необходимо воссоздавать симлинк.
- Если ваш systemd-сервис использует
ExecStartPostс chmod на бинарник Codex, обновите этот путь наbin/codex.
Проблема воспроизведена на Ubuntu 24.04, npm install, systemd-сервис. Надеюсь, это сэкономит вам несколько часов отладки.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Сравнение Mac Mini M4 Pro и Mac Studio M4 Max для локального запуска LLM — ключевые моменты
Разработчик сравнивает Mac Mini M4 Pro (12 ядер CPU / 16 ядер GPU, 273 ГБ/с) и Mac Studio M4 Max (16 ядер CPU / 40 ядер GPU, 546 ГБ/с), оба с 64 ГБ и 1 ТБ, для локального инференса Gemma 4 и Qwen. Ключевой вопрос: стоит ли скачок пропускной способности $600?

Используйте планировщики задач для общих задач кодирования
Хэм Воке объясняет, как использовать простые bash-скрипты или Makefile в качестве планировщиков задач для стандартизации общих команд, таких как сборка, тестирование и форматирование, в разных репозиториях.

别再问该用哪个AI模型:将任务分流至Haiku、Sonnet和Opus层级
Используйте как минимум три модели в зависимости от типа задачи: уровень Haiku для чтения и обобщения, уровень Sonnet для написания кода и уровень Opus только для многофайловых рефакторингов и отладки. Один пользователь распределяет 40% запросов на дешёвые модели, 35% на средние, 25% на передовые, тратя около 30–40 долларов в месяц.
