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OpenClaw 2026.4.10 发布:10 大新功能详解与 Active Memory 实战指南

Thinkingthigh的头像
作者 Thinkingthigh
2026年4月11日 3 分钟阅读
OpenClaw 2026.4.10 发布:10 大新功能详解与 Active Memory 实战指南已关闭评论

一句话总结

OpenClaw 2026.4.10 是一次聚焦”智能记忆”与”多平台扩展”的重要更新,新增的 Active Memory 插件让 AI Agent 首次具备自动上下文回忆能力,同时完善了对 Codex、Microsoft Teams、飞书等平台的原生支持。

为什么需要关注这次更新?

如果你正在构建企业级 AI Agent 或自托管 LLM 服务,这次更新解决了三个核心痛点:

1. 记忆断层:用户需要反复提醒 AI”我之前说过…”
2. 平台碎片化:不同 IM 平台的接入方式不一致
3. 本地部署困难:缺乏对私有网络和本地语音的支持

本文将逐一拆解 10 项关键更新,并提供可直接复制的配置代码。

—

核心功能详解

Active Memory:让 AI Agent 真正”记住”用户

Active Memory 是本次更新最具突破性的功能。它作为一个独立的记忆子代理,在主回复前自动检索相关偏好、历史上下文和过往细节。

#### 三种上下文模式

| 模式 | 说明 | 适用场景 |
|:—|:—|:—|
| message | 仅检索当前会话消息 | 短期任务,隐私敏感 |
| recent | 检索近期活跃记忆 | 日常对话,平衡性能 |
| full | 全量记忆检索 | 深度个性化服务 |

#### 快速启用配置

openclaw.yaml

plugins: active-memory: enabled: true mode: recent # message | recent | full verbose: true # 开启 /verbose 实时检查 persistence: opt-in # 调试日志保存(可选) promptOverrides: # 高级调优 retrieval: | 优先检索用户的工作偏好和技术栈背景 thinking: | 在回复前简要说明引用了哪些记忆片段

启用后,用户无需再输入”记住我喜欢用 Python”或”搜索我之前的需求”,AI 会自动关联。

> 📖 完整文档:Active Memory 概念指南

—

Codex 模型支持:OpenAI 与 Codex 双路径并行

OpenClaw 现在原生支持 Codex 提供的 gpt-* 系列模型,与标准 OpenAI 路径分离:

| 模型前缀 | 提供商 | 特性 |
|:—|:—|:—|
| codex/gpt-4.1 | Codex | 托管认证、原生线程、自动模型发现、智能压缩 |
| openai/gpt-4.1 | OpenAI | 标准 API 路径,完全兼容 |

#### 配置示例

models:
  providers:
    codex:
      type: codex
      # 自动使用 Codex 托管的认证流程
    openai:
      type: openai
      apiKey: ${OPENAI_API_KEY}

这种设计让团队可以并行评估两种方案,或按场景分流(Codex 用于复杂多轮任务,OpenAI 用于简单调用)。

—

macOS 本地语音:MLX 驱动的 Talk Mode

针对 Apple Silicon 用户,新增 MLX 本地语音提供商,实现完全离线的语音交互:

启用 MLX 语音提供商

openclaw config set talk.provider mlx

查看可用语音

openclaw talk voices --provider mlx

启动 Talk Mode(支持打断)

openclaw talk --interruptible --fallback-system-voice

核心特性:

  • 本地 utterance 播放,零网络延迟
  • 显式提供商选择(避免自动切换导致的意外)
  • 系统语音兜底(MLX 加载失败时无缝切换)

—

企业 IM 平台扩展:Teams 与飞书

#### Microsoft Teams 消息操作

// 在 Skill 中使用 Teams 消息操作
export default {
  name: 'teams-moderator',
  async run({ message, teams }) {
    // 置顶重要消息
    await teams.pinMessage(message.id);
    
    // 添加表情反应
    await teams.react(message.id, '✅');
    
    // 获取消息反应列表
    const reactions = await teams.listReactions(message.id);
  }
};

#### 飞书(Feishu)AI Agent 认证

飞书配置标准化

integrations: feishu: appId: ${FEISHU_APP_ID} appSecret: ${FEISHU_APP_SECRET} userAgent: "OpenClaw/2026.4.10 (AI Agent)" # 标准化 UA registerAsAIAgent: true # 注册为官方 AI Agent 类型

注册为 AI Agent 后,飞书企业后台将正确识别 OpenClaw 实例,解锁完整的管理和审计功能。

—

视频生成:Seedance 2.0 集成

通过 fal 提供商直接调用 Seedance 2.0:

tools:
  video:
    provider: fal
    model: seedance-2.0
    defaults:
      duration: 5        # 秒
      resolution: 720p   # 360p | 720p | 1080p
      audio: true        # 生成配套音频
      seed: ${VIDEO_SEED:-random}

—

私有网络与自托管优化

#### 信任的自托管端点

models:
  providers:
    my-llm:
      type: openai-compatible
      baseURL: http://192.168.1.100:8000/v1
      request:
        allowPrivateNetwork: true  # 新增:明确允许私有 IP

安全设计:allowPrivateNetwork 按提供商隔离,仅影响模型请求层面,不会意外开放其他功能。

—

开发者工具链升级

#### 1. Gateway 命令发现 RPC

远程 Gateway 客户端现在可以动态发现可用命令:

查询 Gateway 支持的命令

openclaw gateway rpc commands.list --format json

返回包含命令名称、参数元数据、适用平台等完整信息,便于构建动态 UI。

#### 2. 本地执行策略管理

查看当前执行策略

openclaw exec-policy show

应用预设安全策略

openclaw exec-policy preset restrictive

自定义策略(禁止 node 主机执行)

openclaw exec-policy set tools.exec.nodeHostAllowed false

#### 3. QA 测试矩阵扩展

Matrix 协议实时测试

openclaw qa matrix --homeserver disposable

Telegram 私人群组 Bot 测试

openclaw qa telegram --group-type private

Multipass 隔离测试(VM 级沙箱)

openclaw qa suite --runner multipass --scenario repo-backed

—

升级指南

Docker 部署

拉取最新镜像

docker pull openclaw/openclaw:2026.4.10

带 Active Memory 的完整启动

docker run -d \ --name openclaw \ -v $(pwd)/openclaw.yaml:/app/openclaw.yaml \ -v openclaw-memory:/app/data/memory \ -e OPENCLAW_PLUGINS_ACTIVE_MEMORY_ENABLED=true \ -p 8080:8080 \ openclaw/openclaw:2026.4.10

Node.js 自托管

npm install -g openclaw@2026.4.10

验证安装

openclaw version # 应输出 2026.4.10

迁移配置(如有旧版)

openclaw config migrate --from 2026.3.x

—

常见问题 (FAQ)

Q1: Active Memory 会泄露用户隐私吗?

不会。 Active Memory 采用三层隐私保护:

  • 本地优先:记忆数据默认存储在实例本地
  • 模式可控:message 模式完全不保留跨会话数据
  • 显式持久化:transcript persistence 需手动 opt-in,且仅用于调试

Q2: Codex 和 OpenAI 的模型可以混用吗?

可以。 在同一对话中,你可以通过模型路由规则自动选择:

routing:
  - pattern: "代码审查|code review"
    model: codex/gpt-4.1  # 利用 Codex 的线程优化
  - pattern: ".*"
    model: openai/gpt-4.1-mini  # 默认使用标准路径

Q3: MLX 语音需要额外下载模型吗?

需要首次下载。 OpenClaw 会在首次启用时自动拉取 MLX 语音模型(约 500MB),存储在 ~/.openclaw/models/mlx/。也可预下载:

openclaw models download mlx-speech --variant zh-CN

Q4: 飞书集成后显示”未认证应用”怎么办?

检查两点:
1. registerAsAIAgent: true 已配置
2. 在飞书开放平台完成 AI Agent 类型 的资质申请(非普通机器人)

Q5: 如何从旧版本迁移到 2026.4.10?

自动迁移配置

openclaw config migrate

关键变更检查

openclaw doctor --check deprecated

主要注意:memory 插件已重命名为 active-memory,旧配置会自动转换但建议人工复核。

—

总结与下一步

OpenClaw 2026.4.10 的核心价值在于降低 AI Agent 的记忆管理成本和扩展企业部署场景。建议优先尝试:

1. 立即启用 Active Memory:从 recent 模式开始,观察上下文关联效果
2. 评估 Codex 路径:对比现有 OpenAI 方案的线程管理效率
3. 完善企业 IM 集成:Teams/飞书的消息操作可显著提升工作流自动化程度

—

相关阅读

  • OpenClaw 官方文档
  • Active Memory 深度配置指南
  • 自托管 OpenClaw 安全最佳实践
  • 构建企业级 Telegram Bot 教程

—

参考来源

  • OpenClaw v2026.4.10 Release Notes
  • Active Memory 官方文档
  • Codex 提供商说明
  • MLX 语音集成指南
  • 飞书 AI Agent 注册流程
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Thinkingthigh

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