OpenClaw v2026.10.1: обнаружение установленных навыков, MCP-приложения, внешние резервные копии
Вышел OpenClaw v2026.10.1 — крупный релиз: 3 055 коммитов, 2 425 pull-запросов и 402 участника. Вот что действительно изменилось и что вы заметите в повседневной работе.
Поиск по установленным навыкам
Теперь агенты могут искать релевантные установленные навыки и читать их инструкции по мере необходимости, вместо того чтобы загружать всю библиотеку навыков в разговор. Согласно примечаниям к выпуску, это работает во всех поддерживаемых встроенных агентах, в Code Mode и в сессиях Codex. На практике это означает меньше контекста, расходуемого на навыки, которые вы не используете в конкретной задаче.
MCP Apps рядом с чатом
Совместимые приложения, подключаемые по желанию, теперь могут прикреплять выбранное содержимое к вашему следующему сообщению, предлагать более богатые формы, а также просматривать и редактировать поддерживаемые файлы рабочего пространства. Элементы управления подтверждением находятся на панели приложения. Подключение явное, поэтому ничего не прикрепляется без вашего согласия.
Полные резервные копии вне установки
Теперь можно создавать резервные копии на внешний диск, подключённое хранилище или Cloudflare R2, с дополнительными расписаниями и политиками хранения. Восстановление выполняется в отдельный промежуточный каталог перед активацией, что предотвращает перезапись рабочей установки частичным или повреждённым восстановлением.
Настройка Mac без Node и CLI
Настройка готового упакованного приложения для Mac теперь включает среду выполнения, поэтому отдельная установка Node или CLI не требуется. Также есть переключатель Keep OpenClaw running when the app is closed, если вы хотите, чтобы каналы и автоматизации продолжали работать в фоновом режиме.
Отложить, не останавливая работу
Вы можете убрать подходящие разговоры из боковой панели «Активные» в веб-интерфейсе, и они вернутся в выбранное время — или раньше, если работа завершится раньше. Откладывание — это действие в интерфейсе, а не отмена.
Повторное использование рабочих данных в Code Mode
Агенты могут сохранять небольшие результаты JSON между ячейками, последующими ответами и перезапусками в Code Mode. Это удобно для переноса промежуточного состояния между выполнениями без его повторного построения каждый раз.
Также улучшено
- Сохранённые черновики
- Восстановление сообщений
- Поиск по разговорам
- Чтение и составление сообщений при потере соединения
Изменения при обновлении и полные сведения об установке — в примечаниях к выпуску. Если вы используете более старую сборку, проверьте примечания к обновлению, прежде чем восстанавливать резервную копию в промежуточный каталог.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Пользователь Claude Pro сообщает, что 5-часовой лимит использования сгорел на одном промпте без вывода
Пользователь Claude Pro сообщает, что один запрос израсходовал всё их 5-часовое окно использования, вернув только планирующий текст без какого-либо результата. Инцидент подчеркивает проблемы с потреблением токенов во время внутреннего рассуждения и отсутствие защитных механизмов.

Qwen 3.6-35B-A3B KV Cache тестирование: f16 vs q8_0 vs Turbo3 vs Turbo4 на M5 Max до 1M контекста
Тесты TheTom's TurboQuant Metal на M5 Max показывают, что f16 и q8_0 выходят за пределы памяти после 256K, тогда как turbo3 достигает 1M при 6.5 ток/с декодирования. Префилл и декодирование разделяются: turbo3 лучше для префилла, turbo4 — для декодирования на длинных контекстах.

Пользователи OpenClaw Docker: отсутствуют теги Docker для обновления 2026.3.13
Выпущена версия OpenClaw 2026.3.13, но пользователям Docker не рекомендуется обновляться, так как образ Docker не имеет тегов 'latest' и '2026.3.13'. Пользователи, работающие с npm или git, не затронуты.

Результаты исследований по надежности ИИ-агентов и моделям их развития
Совместный исследовательский сеанс с Claude Opus, в ходе которого были проанализированы 15 статей об ИИ-агентах, выявил количественные проблемы надежности: агенты генерируют 2-4 различных последовательности действий за 10 запусков, причем 69% расхождений происходит при первом же решении. Самообучающиеся агенты продемонстрировали снижение уровня отказов по соображениям безопасности с 99,4% до 54,4% благодаря собственному обучению.