Noticias de ME: el 14 de abril (UTC+8), la herramienta de agente de IA de código abierto OpenClaw lanzó la versión v2026.4.12. Esta versión se centra en ampliar las formas de integración de modelos y canales: se añade un proveedor integrado de LM Studio para que los modelos locales estén listos para usar; en el canal de Feishu, se añade un proceso de creación de robots mediante escaneo de códigos QR para simplificar la integración empresarial.
Anteriormente, LM Studio requería que los usuarios configuraran manualmente la dirección y el nombre del modelo a través de una interfaz compatible con OpenAI. Esta versión lo actualiza a un proveedor integrado que admite el descubrimiento automático de modelos cargados en LM Studio, la pre carga por secuencias y la búsqueda de memoria basada en vectores incrustados locales, listos para su uso tras la configuración.
Anteriormente, el canal de Feishu requería crear manualmente una aplicación en la Plataforma Abierta de Feishu y configurar la dirección de retorno, un proceso largo. La nueva versión admite la creación de un robot en un solo paso mediante escaneo de código QR, reduciendo la barrera de entrada para los usuarios empresariales.
Otros cambios orientados al usuario:
1. Mejoras en el tiempo de ejecución de GPT-5/5.4, se separaron la construcción del prompt y la lógica de reintento, lo que hace que las tareas de larga duración sean más estables
2. Reestructuración de la carga de plugins: solo se activan los componentes necesarios declarados en el manifiesto al iniciar, ya no se cargan los tiempos de ejecución de plugins irrelevantes.
3. El plugin Active Memory añadido en la versión anterior mejoró el comportamiento de búsqueda; la recuperación de memoria ahora activa por defecto el modo search, mejorando la precisión entre canales.
Se corrigieron tres vulnerabilidades en materia de seguridad, todas marcadas como descubiertas con asistencia de IA: lista de aprobadores vacía que permite eludir la verificación de autorización, busybox/toybox utilizables como intérprete para escape, y detección insuficiente de envoltorios de shell que permite inyección de variables de entorno. (Fuente: github)