Release-Übersicht
OpenClaw 2026.4.23 konzentriert sich auf die Verfeinerung der Medienfunktionen und der Agenten-Orchestrierung. Zu den wichtigsten Neuerungen gehören die Bildgenerierung über Codex- und OpenRouter-OAuth, ein neuer "Forked Context"-Modus für Subagenten und verbesserte Memory-Konfiguration für lokale Embeddings. Dieses Release behebt außerdem kritische Fehler in Telegram-Medien-Antworten, WhatsApp-Onboarding und Slack-Gruppen-DMs.
Headline-Features
Codex & OpenRouter Bildgenerierung
Agenten können nun Bilder mit openai/gpt-image-2 über aktive Codex-OAuth- oder OpenRouter-Profile generieren und bearbeiten. Dies entfernt die Notwendigkeit für einen direkten OpenAI-API-Key für Bild-Aufgaben, wenn diese Provider konfiguriert sind. Das image_generate Tool unterstützt jetzt auch Provider-spezifische Hinweise für Qualität, Hintergrund und Moderation.
Subagent Forked Context
Das sessions_spawn Tool erhält einen optionalen forked Context-Modus. Wenn dieser aktiviert ist, erbt der Kind-Agent das aktuelle Transkript des Anfragenden, was die Kontinuität wahrt, ohne dass der Eltern-Agent die Konversation manuell zusammenfassen muss. Ideal für komplexe Folgeaufgaben, die den vollen Kontext benötigen.
Konfigurierbare lokale Embeddings
Die Größe des lokalen Embedding-Kontexts liegt nun standardmäßig bei 4096 und kann übermemorySearch.local.contextSize angepasst werden. Dies bietet eine bessere Performance "out of the box" und erlaubt es Power-Usern, die Speichernutzung für schwächere Hardware zu optimieren.
Stabilität & Fixes
Telegram & WhatsApp Verbesserungen
Telegram-Gruppen-Chats parsen jetzt remote Markdown-Bildsyntax korrekt in Outbound- Medien-Payloads, was den Rückfall auf Plain-Text-URLs verhindert. Das WhatsApp-Onboarding wurde vom Baileys-Runtime-Pfad entkoppelt, sodass das QuickStart-Setup korrekt angezeigt wird, bevor alle Abhängigkeiten bereitgestellt sind.
Codex Harness Härtung
Der Codex-Harness erhält mehrere Fixes: request_user_input Prompts werden jetzt korrekt zum ursprünglichen Chat geroutet, und npm-installierte codex.cmdShims auf Windows werden automatisch aufgelöst. Strukturiertes Debug-Logging für Harness-Auswahlentscheidungen wurde ebenfalls hinzugefügt.
Slack Gruppen-DMs
Direktnachrichten mit mehreren Personen (MPIMs) werden nun korrekt als Gruppenchat-Kontext klassifiziert. Dies unterdrückt automatisch ausführliche Tool/Plan-Fortschrittsanzeigen in diesen Oberflächen und hält geteilte Konversationen sauber.
Weitere Notable Changes
- Media Understanding: Explizite Bildmodell-Konfigurationen werden nun vor nativen Vision-Skips berücksichtigt, was den Support für Text-only Primary Models verbessert.
- Memory/CLI: Der eingebaute lokale Embedding-Provider wird nun im Core-Manifest deklariert, was Auflösungsprobleme bei Standalone-CLI-Befehlen behebt.
- Plugins/Google Meet: Verbesserte Bereinigung für Twilio-Anrufe und Audio-Bridges.
- Control UI: Vom Assistenten generierte Bilder werden nun als authentifizierte Medien persistiert, damit sie nach dem Neuladen des Verlaufs sichtbar bleiben.
- Abhängigkeiten: Gebündelte Pi-Pakete auf 0.70.0 mit GPT-5.5 Katalog-Metadaten aktualisiert.
Wie aktualisiere ich?
Aktualisiere auf 2026.4.23 mit einem Befehl:
openclaw updateFAQ
Sollte ich sofort auf 2026.4.23 aktualisieren?
Ja, dieses Release behebt kritische Probleme bei der Medienhandhabung in Telegram und WhatsApp, verbessert die Stabilität des Codex-Harness und führt den mächtigen Forked-Context für Subagenten ein.
Wie funktioniert die Codex-Bildgenerierung?
OpenClaw routet die Bildgenerierung (openai/gpt-image-2) jetzt über aktives Codex OAuth, falls konfiguriert. Das bedeutet, du kannst Bilder generieren und bearbeiten, ohne einen separaten OpenAI API-Key zu benötigen.
Was ist 'Forked Context' für Subagenten?
Es ist ein optionaler Modus für sessions_spawn, der es einem Subagenten ermöglicht, das aktuelle Transkript des Anfragenden zu erben. So 'weiß' der Kind-Agent, was gerade besprochen wurde, ohne manuelle Zusammenfassungen.
Warum wurde die Größe des lokalen Embedding-Kontexts geändert?
Der Standardwert liegt nun bei 4096 und ist über memorySearch.local.contextSize konfigurierbar, um die Performance auf ressourcenbeschränkten Systemen wie dem Raspberry Pi zu optimieren.
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