OpenClaw 2026.3.7 版本更新
AI Agent 框架 OpenClaw 近期发布了 2026.3.7 版本，核心亮点在于正式支持 GPT-5.4 模型，并引入了记忆系统热插拔、Context Engine 插件体系以及持久化频道绑定等关键能力。此次更新不仅是功能层面的叠加，更像是一次架构层级的升级。
插件化上下文引擎：突破窗口限制
本次更新最核心的变化之一是引入 Context Engine 插件接口。新的插件体系提供完整的生命周期钩子，通过基于插槽的注册表与配置驱动解析机制，允许开发者接入不同的上下文管理策略。为了兼容旧行为，框架同时加入了 LegacyContextEngine 包装器，在未配置插件时仍保持原有的上下文压缩逻辑。
这一设计让类似 lossless-claw 的插件能够实现新的上下文管理方式，而无需修改核心框架。技术层面上，插件运行环境通过 AsyncLocalStorage 提供作用域隔离的子智能体运行时，并新增 sessions.get 网关方法，使多智能体协作的上下文管理更加稳定。
简单来说，开发者现在可以自由接入以下策略：
- RAG（检索增强生成）
- 知识图谱折叠
- 无损上下文压缩算法
从而突破传统大模型 上下文窗口 的限制，为 AI Agent 的长期运行提供基础设施。
记忆系统支持热插拔
新版本引入了 Hot-Swappable Memory（记忆热插拔） 机制。在传统 Agent 架构中，记忆系统通常是框架内部固定的一部分。而在 OpenClaw 新版本中，开发者可以在不重启系统的情况下动态替换或升级记忆模块。
这意味着团队可以根据业务需求自由切换不同的记忆策略，例如：
- 短期上下文记忆
- 长期知识库
- RAG 检索存储
- 向量数据库
这种设计大幅提升了 Agent 在复杂业务场景中的灵活性，也让系统更接近 可扩展的智能体操作系统架构。
持久化频道绑定：让 Agent 真正'常驻'
在协作场景中，OpenClaw 进一步强化了 持久化通信能力。新版本新增了 Discord 频道与 Telegram 话题的持久化绑定机制。绑定信息将被存储并自动恢复，即使服务重启，Agent 也能继续在原有线程中工作。
在 Telegram 生态中，系统还新增了多项功能：
- 支持 /acp spawn 创建话题绑定
- 支持 --thread here | auto 自动绑定
- 后续消息可自动路由到对应 ACP 会话
- 新增审批按钮与绑定确认提示
此外，在论坛组或私聊话题中，还可以为不同话题设置独立 agentId，使特定讨论线程绑定专用智能体，并拥有隔离的上下文记忆。这意味着企业团队可以让不同的 Agent 常驻在不同部门群组中，持续处理任务并保留历史上下文。
工具链与模型生态优化
在工具链方面，OpenClaw 2026.3.7 对 Web 搜索工具进行了重构，并升级了搜索供应商接口。例如原有 的接口被替换为新的 Search API，支持结构化搜索结果，并增加语言、地区以及时间过滤条件，从而提升信息获取的精确度。
