Ошибка автоответчика WhatsApp тихо удаляет медиаизображения в OpenClaw 2026.4.2.

Сбой доставки медиа в автоответах WhatsApp
Пользователь обнаружил ошибку в версии OpenClaw 2026.4.2, при которой автоответы WhatsApp, содержащие медиавложения, не доставляют изображения. Проблема возникает именно при использовании формата MEDIA:./путь/к/изображению.png в ответах автореплая.
Детали проблемы
Ошибка проявляется только при определённых условиях:
- Автоответ WhatsApp с форматом
MEDIA:→ изображение тихо отбрасывается ❌ - Автоответ WhatsApp только с текстом → работает ✅
- Тот же формат
MEDIA:в автоответе Telegram → изображение доставлено ✅ openclaw agent --deliver→ изображение доставлено в WhatsApp ✅openclaw message send --media→ изображение доставлено ✅
Та же самая конфигурация агента, версия OpenClaw и навык chart-mpl идеально работают в Telegram, что указывает на специфичность проблемы для WhatsApp.
Коренная причина
Трассировка кода показывает, что проблема возникает в функции обратного вызова доставки WhatsApp в файле login-DW2Orybl.js. Функция отфильтровывает все нефинальные полезные нагрузки:
deliver: async (payload, info) => { if (info.kind !== "final") return;Эта логика фильтрации, по-видимому, препятствует обработке медиавложений в сценариях автоответов в WhatsApp.
Подобные ошибки доставки, специфичные для платформы, распространены при работе с несколькими API мессенджеров, поскольку у каждого сервиса разные требования к обработке полезных нагрузок и поведению вебхуков.
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Квантование llama.cpp Q8_0 получает ускорение в 3.1 раза на видеокартах Intel Arc благодаря исправлению переупорядочивания в SYCL.
Исправление для SYCL-бэкенда llama.cpp повышает производительность Q8_0-квантования на видеокартах Intel Arc с 21% до 66% от теоретической пропускной способности памяти, достигая 15,24 токенов/сек против 4,88 токенов/сек ранее на Arc Pro B70 с моделью Qwen3.5-27B.

Отчет Anthropic об интенсивности внедрения искусственного интеллекта в мире
Последние данные Anthropic показывают неравномерное внедрение ИИ в мире, измеряя интенсивность использования, а не общее количество пользователей. Отчёт демонстрирует, где ИИ интегрирован в рабочие процессы, такие как программирование, исследования и принятие решений, как среди частных лиц, так и в бизнесе.

Выпуск Claude-Code версии 2.1.88: Рендеринг без мерцания, хуки разрешений и критические исправления
Claude-Code v2.1.88 представляет опцию рендеринга без мерцания через CLAUDE_CODE_NO_FLICKER=1, добавляет хук PermissionDenied для повторных попыток в автоматическом режиме и исправляет утечки памяти, сбои и проблемы с отображением в терминалах Windows, macOS и Linux.

Параметр Claude Opus 4.6 effort=low вызывает ленивое поведение агента.
При использовании effort=low в Claude Opus 4.6 агенты совершали меньше вызовов инструментов, были менее тщательными в перекрёстной проверке и игнорировали части системных промптов о веб-исследованиях. Переключение на effort=medium решило эти проблемы.