一、版本更新概覽

openclaw于2026年3月25日正式發(fā)布v2026.3.24版本，本次更新聚焦OpenAI生態(tài)兼容、智能體工具能力、多平臺交互體驗、技能安裝與管理、CLI與容器支持、UI界面優(yōu)化、運行時兼容性等核心方向，同時修復(fù)了大量安全、穩(wěn)定性與多平臺適配問題，全面提升了AI智能體網(wǎng)關(guān)的可用性、兼容性與安全性。

二、Breaking Changes（重大變更） 1. Gateway/OpenAI兼容性升級

• ? 新增/v1/models與/v1/embeddings接口，實現(xiàn)與OpenAI生態(tài)的基礎(chǔ)接口對齊

• ? 在/v1/chat/completions與/v1/responses接口中，支持顯式模型覆蓋轉(zhuǎn)發(fā)，大幅提升客戶端與RAG系統(tǒng)的兼容性

• ?/tools接口僅返回當(dāng)前智能體可立即使用的工具，精準(zhǔn)匹配智能體可用能力

• ? 新增緊湊默認(rèn)視圖，同時提供可選的詳細(xì)模式，兼顧簡潔性與信息完整性

• ? Control UI新增實時“Available Right Now”（當(dāng)前可用）區(qū)域，讓用戶在發(fā)起請求前清晰知曉可用工具，提升交互效率

• ? 遷移至官方Teams SDK，遵循AI-agent用戶體驗最佳實踐

• ? 支持1:1流式回復(fù)、帶提示詞啟動器的歡迎卡片、反饋與反思功能、信息狀態(tài)更新、輸入指示器、原生AI標(biāo)簽

• ? 新增消息編輯與刪除支持，無明確目標(biāo)時提供線程內(nèi)回退機制，適配Teams消息交互邏輯

• ? 為捆綁技能（coding-agent、gh-issues、openai-whisper-api、session-logs、tmux、trello、weather）添加一鍵安裝配置

• ? CLI與Control UI可在依賴缺失時自動提示并完成依賴安裝，簡化技能部署流程

• ? 新增狀態(tài)篩選標(biāo)簽（全部/就緒/需設(shè)置/已禁用），并顯示各狀態(tài)技能數(shù)量

• ? 替換內(nèi)聯(lián)技能卡片為點擊詳情對話框，展示技能依賴、開關(guān)、安裝操作、API密鑰輸入、源元數(shù)據(jù)與主頁鏈接，實現(xiàn)一站式技能管理

• ? 恢復(fù)直接交付的富文本回復(fù)一致性，確保交互體驗統(tǒng)一

• ? 自動將簡單的末尾Options:行渲染為按鈕/選擇框，提升交互便捷性

• ? 優(yōu)化Slack交互設(shè)置默認(rèn)值，將回復(fù)控件與插件交互處理程序隔離，避免功能沖突

• ? 新增--container參數(shù)與OPENCLAW_CONTAINER環(huán)境變量，支持在運行中的Docker或Podman OpenClaw容器內(nèi)執(zhí)行openclaw命令，適配容器化部署場景

• ? 新增可選autoThreadName: "generated"命名模式，新自動創(chuàng)建的線程可通過LLM異步生成簡潔標(biāo)題

• ? 保留原有基于消息的命名作為默認(rèn)，兼顧兼容性與個性化需求

• ? 新增before_dispatch鉤子，提供規(guī)范的入站元數(shù)據(jù)

• ? 路由處理后的回復(fù)通過標(biāo)準(zhǔn)最終交付路徑，保留TTS與路由交付語義，確保功能一致性

• ? 智能體工作區(qū)文件行轉(zhuǎn)換為可展開的

  組件，支持懶加載內(nèi)聯(lián)Markdown預(yù)覽

• ? 新增全面的.sidebar-markdown樣式，適配標(biāo)題、列表、代碼塊、表格、塊引用、details/summary等元素，優(yōu)化文檔預(yù)覽體驗

• ? 重新設(shè)計智能體工作區(qū)文件預(yù)覽對話框，采用磨砂背景、適配尺寸面板與樣式化標(biāo)題

• ? 集成@create-markdown/preview v2系統(tǒng)主題，支持富Markdown渲染（標(biāo)題、表格、代碼塊、標(biāo)注、塊引用），并自動適配應(yīng)用明暗設(shè)計令牌

• ? 替換水平藥丸式子部分導(dǎo)航為可折疊樹形側(cè)邊欄，使用展開箭頭與縮進(jìn)子行，提升配置界面的層級清晰度與操作便捷性

• ? 將缺失依賴標(biāo)簽從“missing”優(yōu)化為“needs setup”，表述更友好

• ? 在openclaw skills info輸出中，補充API密鑰設(shè)置指南（密鑰獲取途徑、CLI保存命令、存儲路徑），降低用戶配置門檻

• ? API密鑰編輯器對話框新增“Get your key”主頁鏈接與存儲路徑提示

• ? 保存確認(rèn)消息中顯示配置路徑，方便用戶定位配置文件

• ? 默認(rèn)智能體模型選擇器下拉框新增“Not set”占位符，明確未選擇狀態(tài)

• ? 將Node 22支持最低版本降至22.14+，同時推薦使用Node 24

• ? 避免npm安裝與自動更新導(dǎo)致Node 22.14用戶停留在舊版本，提升兼容性

• ? 在openclaw update執(zhí)行全局包安裝前，預(yù)檢查目標(biāo)npm包的engines.node要求

• ? 過時Node運行時會觸發(fā)清晰的升級提示，而非嘗試安裝不支持的最新版本，減少更新失敗問題

• ? 出站媒體/本地文件：使出站媒體訪問與配置的文件系統(tǒng)策略對齊，關(guān)閉workspaceOnly時，主機本地文件與入站媒體路徑可正常發(fā)送；嚴(yán)格工作區(qū)隔離的智能體保持沙箱化

• ? 安全/沙箱媒體分發(fā)：關(guān)閉mediaUrl/fileUrl別名繞過漏洞，防止出站工具與消息操作突破媒體根目錄限制

• ? 嵌入式運行/密鑰：未解析的SecretRef配置不再導(dǎo)致嵌入式智能體運行崩潰，必要時回退到已解析的運行時快照

• ? 網(wǎng)關(guān)/重啟哨兵：重啟后通過心跳喚醒中斷的智能體會話，而非僅發(fā)送盡力而為的重啟通知；臨時失敗時重試出站交付一次；保留顯式線程/主題路由，確?；貜?fù)送達(dá)正確的Telegram主題或Slack線程

• ? Docker/安裝：通過openclaw-gateway路由安裝時的配置寫入，避免預(yù)啟動openclaw-cli共享網(wǎng)絡(luò)命名空間循環(huán)，解決全新Docker安裝在網(wǎng)關(guān)啟動前失敗的問題

• ? 網(wǎng)關(guān)/通道：保持通道啟動順序，同時隔離各通道啟動失敗，單個故障通道不再阻塞后續(xù)通道啟動

• ? Discord/網(wǎng)關(guān)監(jiān)控：將網(wǎng)關(guān)錯誤處理集中到生命周期管理的監(jiān)控器中，統(tǒng)一分類早期、活躍、后期拆除階段的Carbon網(wǎng)關(guān)錯誤，避免進(jìn)程崩潰

• ? Discord/超時：入站Discord工作線程在最終回復(fù)開始前超時，發(fā)送可見的超時回復(fù)，包含創(chuàng)建的自動線程目標(biāo)與排隊運行順序

• ? WhatsApp/群組：跟蹤網(wǎng)關(guān)最近發(fā)送的消息ID，僅抑制匹配的群組回聲，保留所有者的/status、/new、/activation命令

• ? WhatsApp/回復(fù)檢測：通過解包botInvokeMessage負(fù)載并從creds.json讀取selfLid，恢復(fù)群組隱式回復(fù)檢測，確保基于回復(fù)的提及能觸達(dá)機器人

• ? Telegram/論壇主題：當(dāng)Telegram省略論壇元數(shù)據(jù)時，恢復(fù)，支持原生命令、交互回調(diào)、入站消息上下文與回退錯誤回復(fù)

• ? Telegram/出站錯誤：保留可操作的403成員/阻止/踢出詳情，將機器人非成員視為永久交付失敗，停止重試無效聊天

• ? Telegram/照片：預(yù)檢查Telegram照片尺寸與寬高比規(guī)則，圖像元數(shù)據(jù)無效或不可用時回退為文檔發(fā)送，解決PHOTO_INVALID_DIMENSIONS上傳失敗問題

• ? Slack/運行時默認(rèn)值：減少Slack私信回復(fù)開銷，恢復(fù)Codex自動傳輸；收緊Slack/網(wǎng)頁搜索運行時默認(rèn)值，優(yōu)化私信預(yù)覽線程、緩存范圍、警告去重與顯式網(wǎng)頁搜索選擇加入

• ? ACP/直接聊天：最終TTS未生成音頻時，始終交付終端ACP結(jié)果，即使塊文本已提前流式傳輸；跳過冗余的空文本最終合成

代碼地址：bgithub.xyz/openclaw/openclaw

openclaw v2026.3.24版本是一次兼顧兼容性、易用性、安全性與穩(wěn)定性的全面升級。在OpenAI生態(tài)適配、智能體工具管理、多平臺交互優(yōu)化上實現(xiàn)重大突破，同時通過CLI與容器支持、UI界面重構(gòu)、運行時兼容性調(diào)整，大幅降低了部署與使用門檻；問題修復(fù)則聚焦媒體安全、網(wǎng)關(guān)穩(wěn)定性、多平臺適配等核心痛點，為企業(yè)級與個人用戶提供了更可靠、更高效的AI智能體網(wǎng)關(guān)服務(wù)。

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