OpenClaw史詩級更新，你養的“龍蝦”再也不會犯健忘癥了

出品 | 網易智能

作者 | 辰辰

編輯 | 王鳳枝

全民“養蝦”的熱潮徹底爆發，連馬化騰都忍不住驚嘆“沒有想到會這么火”。 然而隨著體驗的深入，“神作”級別的OpenClaw也暴露出讓人抓狂的不足。除了極高的硬件門檻和高昂的Token消耗外，最致命的就是“賽博健忘癥”。

在AI開發者圈子里，處理“長對話”一直是個讓人頭疼的頑疾。你是否經歷過這樣的情況：代碼寫到一半，AI突然“斷片”，忘記了五分鐘前提出的核心需求？或者為了節省Token，系統粗暴地刪減了早期的對話記錄，導致邏輯鏈條徹底斷裂？

就在許多“養蝦人”為此抓狂時，2026年3月7日，開源項目OpenClaw在GitHub上重磅發布了2026.3.7版本更新(鏈接：https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.3.7)。

千萬別把它當成一次常規的代碼修補。它帶來的上下文引擎插件(Context Engine Plugins)和無損上下文模式(Lossless-Claw)極有可能徹底改變我們與大模型交互的方式。也就是說，你養的龍蝦再也不會犯健忘癥了。

此外在OOLONG基準測試中，更新后的OpenClaw得分直接正面超越了行業標桿Claude Code。正如官方那句“我們從不發小版本”的口號，在看完更新日志后，他們似乎確實有底氣這么說。

一、為什么以前的AI總是“容易遺忘”？

要理解OpenClaw這次到底做了什么，我們得先聊聊AI為什么總是頻頻“斷片”。

現在的AI都有一個“上下文窗口”(Context Window)，你可以把它想象成AI的短時記憶區。這個區域是有硬件上限的。為了不讓這個“內存條”被撐爆，現有的工具包括大名鼎鼎的Claude Code通常會采用一種簡單粗暴的做法：滑動窗口。

說白了就是拆東墻補西墻。當新的對話請求涌進來，舊的對話就被硬生生擠出去，直接永久刪除。

在OpenClaw之前的版本里，這種處理記憶的邏輯是“寫死”(Hardcoded)在核心代碼里的。這意味著無論你是多牛的資深極客，都沒法去干預它“丟棄記憶”的策略。這種死板的架構就像是一個被焊死的黑盒子，徹底鎖死了AI進化的上限。

知名AI與軟件開發者、OpenClaw維護人喬什·萊曼(Josh Lehman)在提交代碼時直白地指出：“OpenClaw的上下文管理（壓縮、組裝等）在核心代碼中是硬編碼的，這使得插件完全不可能提供替代的上下文策略。”

二、破局者：將“大腦記憶區”插件化

2026.3.7版本的這波硬核更新，第一刀就劈向了這層“枷鎖”。

OpenClaw引入了全新的上下文引擎插件架構(Context Engine Plugins)。這在技術圈里意味著什么？意味著“記憶管理”從一個固定的死板程序，變成了一個可以隨時拔插更換的“插件”。

如果你覺得默認的記憶方式不夠聰明，你可以自己寫個插件換掉它。你可以讓它優先記住項目的代碼架構，也可以讓它死死記住你的語氣偏好。這種極致的開放性直接把OpenClaw從一個單純的調用工具拔高到了類似“AI操作系統”的維度。

而作為這一架構的首個原生應用，Lossless-Claw(無損上下文模式)簡直是所有長文本重度用戶的救星。

三、Lossless-Claw：終結“魚的記憶”

Lossless-Claw的核心邏輯聽起來非常接近我們真實人類做筆記的路子。它參考了無損上下文管理的最新研究成果。

它的工作流程不再是簡單粗暴的“閱后即焚”，而是分成了極其克制的三步走：

· 壓縮(Summarization)： 當對話太長快要塞不下時，系統不會直接扔掉舊信息，而是啟動一個微型模型把舊對話提煉成一段極其精煉的摘要。

· 雙向鏈接(Bi-directional Linking)： 這段摘要并不是孤立存在的，它身上帶著一個隱形鏈接精準指向原始的、未壓縮的對話記錄。

· 按需展開(On-demand Expansion)： 如果AI在后續對話中突然發現某個摘要里提到了它現在急需的細節，它會像點開折疊文件夾一樣瞬間把那段原始對話找回來并展開。

這意味著在Lossless-Claw模式下，信息從來沒有真正消失過。

它就像是給AI在后臺配備了一個帶索引的超級檔案館。平時AI腦子里只記目錄，一旦需要查原文它能秒級定位到那一頁。對于普通用戶來說最直觀的感受就是，AI變得更有“人味”了。它能精準記起你三小時前隨口提的一個小變量，或者是你昨天討論過的一個冷門配色方案。

在社交媒體X上不少開發者驚呼這一更新意義重大。有用戶甚至斷言這一插件對于需要長時間運行的智能體來說是一項決定性的突破。

四、戰力測試：它是怎么在測試中超越Claude Code的？

很多人可能會嘀咕，概念吹得這么響，實際干活好用嗎？

在AI開發圈有一個公認的標桿叫OOLONG基準測試。這個測試專門考驗AI在極長上下文環境下的寫代碼能力。實戰結果令人矚目：

· OpenClaw(Lossless-Claw模式)：得分74.8

· Claude Code：得分70.3

請注意一個極具殺傷力的細節，這兩個工具在測試時背后調用的大模型是一模一樣的。

這意味著什么？這意味著OpenClaw純粹靠著更優秀的“底層記憶架構”就硬生生跑贏了Anthropic原廠親自操刀的明星工具。

測試數據還揭示了一個恐怖的趨勢，上下文越長兩者的差距就被拉得越大。在測試的每一個上下文長度區間下，Lossless-Claw的得分都穩穩壓過Claude Code。

萊曼在實際高強度運行了一周后給出了一個非常克制的評價：“說它運行良好簡直是太保守了。”

五、細節里的魔鬼：不只是“記憶力”

除了這個震動業界的記憶架構，2026.3.7版本還偷偷塞進了一系列極其體貼的實用功能：

· 頂配模型支持與持久化ACP綁定： 這次版本正式開放了對GPT-5.4和Gemini 3.1 Flash-Lite的原生支持。此外更新還引入了持久化的ACP頻道綁定(ACP bindings)存儲技術。這意味著即使你的系統重啟，綁定的Discord頻道和Telegram主題也能存活并保持運行狀態一致，這對于做自動化部署的朋友來說絕對是神技。

· Telegram等平臺的按主題路由： 如果你在Telegram或Discord上運營社群你會愛死這個功能。以前你在群里@AI它只能給個籠統的回復，現在系統支持基于每個主題覆蓋agentId，完美實現將不同話題精準路由到帶有隔離會話的專用智能體上。

· 開發者們的“小確幸”鏡像瘦身： 目前的Docker鏡像引入了bookworm-slim變體。對于那些在個人服務器或樹莓派上“養蝦”的人來說體積更小意味著啟動更快、資源占用更低。

· 安全加固： 引入了SecretRef機制。簡單說你的各種API Key現在被藏得更深更安全，告別了輕易被“扒走”的風險。

· 圖片兼容： 終于支持HEIF格式了！這意味著你用iPhone隨手拍的照片不用再麻煩地轉換格式，直接甩給OpenClaw它就能看懂。

更新日志里還埋了一個巨大的彩蛋，官方明確提到正在進行蘋果應用商店的上架準備。

這預示著“無損記憶”的能力很快就要從桌面端徹底溢出到移動端了。想象一下你在地鐵上用手機給AI描述一個靈感，回到辦公室打開電腦，AI不僅記得你的構思甚至已經根據之前的討論幫你畫好了草圖。這種跨設備的連續不斷的無損交互體驗才是我們真正期待的“個人AI助理”。

六、總結：開源的勝利

OpenClaw 2026.3.7的發布給所有的AI開發者提了個醒，AI的強大不應該僅僅取決于大廠給出的那幾個模型參數。

模型就像是“發動機”，但如何造出一輛好開的車取決于你如何設計它的傳動系統、剎車系統和中控大腦。OpenClaw通過開放上下文引擎把這臺“車”的改裝權徹底交還給了每一個人。

它用實戰成績告訴我們，開源工具早就不是商業大廠的“平替”了。在架構邏輯的底層創新上開源社區往往走得更遠也更激進。OpenClaw官方在日志中特別致謝本次更新共有196位全球貢獻者參與，其中不乏各行各業的頂尖大拿。

如果你也受夠了AI的“健忘癥”或者正因為處理復雜的大型項目而焦頭爛額，強烈建議你今天就去部署體驗一下這個新版本。

畢竟在這個被AI瘋狂內卷的時代，誰能掌握“永不丟失的記憶”，誰就掌握了最高效的生產力。