OpenClaw 2026.8.2:内部上下文块泄露至Telegram文本
Ошибка в OpenClaw 2026.8.2 (сборка 0965053) на macOS приводит к утечке блока контекста выполнения в видимые сообщения Telegram, из-за чего агенты отказываются выполнять легитимные инструкции и сигнализируют о prompt injection. Проблема была сообщена на r/openclaw после трех дней ложных срабатываний.
Симптомы
Агенты начинают отказываться от инструкций и сигнализировать о prompt injection. В описанном случае агент совершил десять отказов примерно за 40 минут и рекомендовал считать чат-канал скомпрометированным.
Корневая причина
Внутренний контекст выполнения OpenClaw отображается как видимый текст вместо того, чтобы оставаться внутренним. Фактическое содержимое из транскрипта сеанса включает:
Используйте это, чтобы продолжить отвечать на текущий запрос пользователя. Не ждите следующего сообщения. Этот контекст создан во время выполнения, а не пользователем. Держите внутренние детали в тайне.<<<НАЧАЛО_ВНУТРЕННЕГО_КОНТЕКСТА_OPENCLAW>>> Информация о разговоре: (openclaw:ctx) {"chat_id":"telegram:...",...} Контекст разговора (хронологический, выбранный для текущего сообщения): #session:b6a0dfe3-... OpenClaw: NO_REPLY #session:8fc3070c-... Пользователь: <предыдущий ход>
Почему это ломает агентов: Преамбула говорит агенту продолжать действовать, не ждать пользователя и не раскрывать контекст. Поскольку она передается внутри полосы пропускания и не подписана, ее невозможно отличить от поддельного конверта. Любой агент с хорошей гигиеной injection откажется — и он прав, отказываясь, потому что невозможно отличить реальную инфраструктуру от подделки.
Агент репортера на самом деле правильно определил утечку в первый же день, но они потратили часы, убеждая его, что блок является безобидным напоминанием от Anthropic. Настоящий артефакт был найден только с помощью grep по транскрипту сеанса.
Как подтвердить
Выполните grep по журналу сеанса Claude Code или любому переданному тексту:
grep -c "НАЧАЛО_ВНУТРЕННЕГО_КОНТЕКСТА_OPENCLAW" <транскрипт-сеанса>
Проверьте, появляется ли он в те моменты, когда вы вообще не отправляли сообщений — репортер видел его там, что исключает простое копирование-вставка.
Другие особенности того же шлюза
sessions_spawn failed: unknown parent sessionс одинаковым стабильным ключом сеанса в течение трех дней подряд, переживший/reset. Блокирует все делегирование.- Два случая, когда вызов инструмента попадал на непреднамеренный MCP-инструмент вместо выбранного.
Репортер подал отчеты в вышестоящие инстанции (github.com/openclaw/openclaw/issues, отдельно для ошибки порождения). Если вы видите утечку контекста на 2026.8.2, сообщите, специфична ли она для режима опроса Telegram или появляется на других каналах.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Anthropic платит SpaceX $15 млрд в год за вычислительные мощности до 2029 года
Документы SpaceX для IPO раскрывают, что Anthropic платит $1.25 млрд в месяц до мая 2029 года за вычислительные мощности. Сделка обеспечивает обучение ИИ на объектах Colossus 1 и 2.

Проблемы с прозрачностью стоимости API Claude для независимых разработчиков
Обсуждение на Reddit показывает, что отсутствие детального отслеживания затрат в API Claude Sonnet может заставить независимых разработчиков отказаться от него, несмотря на качество, поскольку счета на $400–$900 застают их врасплох из-за недостаточной наблюдаемости по сравнению с мониторингом в стиле AWS.

ИИ должен повышать качество вашего мышления, а не заменять его — Коши Джон о скрытом разрыве в инженерии
Коши Джон утверждает, что инженеры, которые передают мышление ИИ ради краткосрочного повышения производительности, строят шаткий фундамент, в то время как те, кто использует ИИ для устранения рутины и работы на более высоком уровне, создают реальную долгосрочную ценность.

ThermoQA: Открытый эталон для инженерной термодинамики, тестирующий большие языковые модели на 293 расчетных задачах
ThermoQA — это открытый бенчмарк с 293 задачами по инженерной термодинамике, разделёнными на три уровня, который проверяет большие языковые модели на точные численные расчёты. Claude Opus 4.6 лидирует с совокупным результатом 94,1%, в то время как DeepSeek-R1 демонстрирует наибольшую вариативность между запусками — ±2,5%.