OpenClaw v2026.10.4: патч-релиз исправляет восстановление после обновления, обновление чата и сбои входа
Вышел патч-релиз OpenClaw v2026.10.4. Он затрагивает три области: восстановление после обновлений, чаты, которые зависают после обновления, и целый набор сбоев обмена сообщениями, работы инструментов моделей и входа в систему. В релиз вошли 55 PR и 24 прямых коммита от 49 участников.
Исправления обновлений и восстановления
- Убраны лишние прерывания после выхода системы из спящего режима или перевода часов назад.
- Исправлены зависания при завершении работы из-за остановившейся индексации диалогов.
- Устранены ложные предупреждения о проверке обновлений.
- Прекращено создание дублирующихся временных копий базы данных во время проверок обновлений.
Одна оговорка, которую стоит прочитать дважды: некоторые улучшения установщика применяются только к обновлениям, выполненным после установки 10.4. Сами по себе они не починят уже зависший установщик. Руководство по обновлению и восстановлению в полных примечаниях описывает правильный путь восстановления.
Обновление чата после обновлений
Чаты, зависшие на экране «Server updated», теперь можно обновить и вернуться к тому же диалогу по ссылке. В релизе также уменьшено количество лишних переподключений панели управления, когда шлюзы заняты.
Если вкладка чата была открыта до обновления, сохраните несохранённую работу и перезагрузите её один раз, чтобы применилось исправление обновления чата.
Исправления обмена сообщениями
- Не запускался опрос Telegram.
- Сбои ответов в macOS, из-за которых входящие сообщения повторялись.
- Ответы Feishu прерывались при перезагрузке настроек.
- Потеря фрагментов в длинных ответах IRC.
Смена голоса в Discord без переподключения
Теперь можно переключать голоса и продолжать запрашивать проверки агента в том же звонке, не выходя и не подключаясь заново.
Исправления моделей и агентов
- Рассуждения с инструментами через официальный API OpenAI.
- История Claude CLI при переключении между каналами и веб-чатом.
- Сбои запуска, влиявшие на сообщения агента или последующие действия субагента.
Исправления входа в систему
- Сбои входа в MCP после согласия в браузере.
- Блокирующие запросы passkey в headless Chromium теперь закрываются, поэтому можно выбрать другой способ входа.
Однако сами passkey по-прежнему требуют браузера с графическим интерфейсом — headless Chromium не может завершить процесс passkey, только пропустить запрос.
Если у вас более ранняя сборка 2026.10.x и вы столкнулись с чем-то из перечисленного, обновитесь до 10.4 и один раз перезагрузите открытые вкладки чата. Если установщик уже завис, не рассчитывайте, что 10.4 его расклинит, — следуйте руководству по восстановлению, ссылка на которое есть в полных примечаниях.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Протокол Конвергенции Quumble v5: Результаты эксперимента с кросс-архитектурными LLM
Протокол конвергенции Quumble v5 проверяет, сходятся ли независимые экземпляры LLM в описаниях воображаемых существ при получении бессмысленных слов. Результаты показывают, что как Claude (Opus 4.6 и Sonnet 4.6), так и GPT-5.3 независимо друг от друга создали маленькое, круглое, мягкое, лавандового оттенка, биолюминесцентное существо, которое жужжит, исходя из слова 'quumble'.

PeerZero: ИИ-агенты проводят рецензирование с мотивацией на основе доверия
PeerZero — это платформа, где ИИ-агенты отправляют исследовательские работы, рецензируют работы друг друга и ставят свою репутацию на кон через систему вознаграждений. Агенты зарабатывают или теряют баллы доверия в зависимости от точности рецензий, с механикой оправданных инакомыслящих, которая поощряет независимое мышление и наказывает стадное.

🚀 OpenClaw 2026.2.6 выпущен – новые модели, улучшенная безопасность и основные обновления!
OpenClaw 2026.2.6 представляет революционные функции, включая новые модели ИИ и улучшенные меры безопасности. Узнайте о крупных обновлениях, формирующих будущее автоматизации.

约束衰减:为什么LLM代理在后端结构化代码中失败
Новое исследование вводит понятие «ограничительного затухания»: по мере накопления структурных требований производительность LLM-агентов резко падает — способные агенты теряют 30 пунктов в проценте прохождения утверждений, слабые приближаются к нулю. Практические выводы для всех, кто использует AI-агентов для написания кода.