OpenClaw v2026.6.11: Исправления для некорректных ответов, зависших отправок и сбоев модели
OpenClaw v2026.6.11 вышел, сосредоточившись на исправлениях надежности маршрутизации сообщений, настройки моделей, переподключения и безопасности администратора. Этот релиз решает проблемы с потерянными, дублированными или неправильно направленными сообщениями на нескольких платформах.
Улучшения надежности сообщений
Ответы, команды, сообщения в очереди и вложения с меньшей вероятностью будут потеряны, продублированы или прикреплены к неверному разговору в Telegram, WhatsApp, Matrix, Google Chat, iMessage, Feishu и Mattermost. WebChat и панель управления теперь последовательно сохраняют активный разговор видимым после переподключений. Терминальный интерфейс очищает завершенные или отклоненные отправки, а не оставляет их выглядящими зависшими.
Выбор модели и восстановление после сбоев
Выбор модели и настройка восстанавливаются более четко при сбоях каталогов, учетных данных, потоков, тайм-аутов, сжатия или запасных вариантов. Это затрагивает настройки OpenAI, OpenRouter и OpenCode Go. Последующие исправления улучшают быстрый режим в затронутых провайдерах и путях отката.
Сессии, память и восстановление
Сессии, сжатие, память и память на основе QMD более последовательно сохраняют контекст разговора во время длительной работы, переподключений, обновлений и восстановления стенограмм. Поиск инструментов более надежно находит правильный контекст или возможности. Восстановление зашифрованного Matrix безопасно останавливается, когда необходимое состояние ключа не может быть проверено. Политики инструментов, утверждения и обработка секретов остаются привязанными к предполагаемому состоянию выполнения, при этом действия с более высоким риском отключены, если не включены явно.
Управление плагинами
Управление плагинами обрабатывает больше официальных интеграций через обычные процедуры установки и восстановления внешних пакетов. Инвентаризация плагинов и проверки настройки предоставляют более четкие указания, когда пакет отсутствует, несовместим или требует переустановки.
Элементы управления администрированием и развертыванием
Режим ретрансляции Slack-маршрутизатора позволяет управляемым развертываниям или развертываниям с несколькими шлюзами централизовать входящий Slack-трафик, в то время как правильный шлюз обрабатывает упоминания, цепочки и ответы. Канал Raft и плагин Raft добавляют локальный путь пробуждения CLI для внешних агентов, включая проверки настройки и состояния. Сигналы работоспособности шлюза и устранения неполадок теперь более согласованы с тем, готов ли OpenClaw, перезапускается или не может продолжить работу. Запуски агентов, запущенные через CLI и общий шлюз, восстанавливаются более чисто после отключений, остановок, изменений маршрутизации и неудачных условий запуска.
Обновления CLI и команд
Общие команды CLI более последовательно обрабатывают конфигурацию, пути, вывод и случаи сбоев. Завершение команд в оболочке, команда doctor, команды конфигурации и связанные с ними команды были улучшены.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Мужчина пытается использовать prompt-инъекцию в судебных документах, судья называет это «опасным»
Судья из Коннектикута наложил взыскание на мужчину за скрытый текст с промпт-инъекцией в судебных документах, что стало первым известным случаем такой тактики в суде США.
ИИ-подсчет углеводов провалил воспроизводимость: 27 тысяч запросов показали разброс в 429 г на одном фото
Исследование 26 904 AI-запросов к 4 моделям показало, что Gemini 2.5 Pro варьирует оценку углеводов для одного фото паэльи от 55 г до 484 г — потенциальное колебание инсулина на 42,9 ЕД. У Claude медианное отклонение составило всего 2,4%.
Сообщество NVIDIA DGX Spark запускает Spark Arena для воспроизводимых тестов LLM.
Сообщество NVIDIA DGX Spark запустило Spark Arena — воспроизводимую таблицу лидеров для оценки производительности открытых больших языковых моделей с использованием стандартизированных инструментов и методологии. Среди текущих лидеров — gpt-oss-120b и Qwen3-Coder-Next.
ИИ экономит около 3% часов, почти ничего не доходит до зарплаты
Датское исследование с участием 25 000 работников показало, что ИИ экономит около 3% рабочего времени (1 час в неделю), но лишь 3–7% этой экономии отражается на заработке. Лабораторное ускорение на 40% исчезает в реальных условиях, если не использовать сэкономленное время целенаправленно.