Mensagem do Gate News, 23 de abril — OpenClaw, uma plataforma de agentes de IA de código aberto, lançou a versão 2026.4.22 em 22 de abril, com sua maior mudança sendo o alinhamento dos ciclos de vida do harness do Codex e do harness do Pi. Antes, os plugins se comportavam de forma inconsistente entre os dois caminhos do harness, com alguns hooks faltando em certos ambientes. A nova versão consolida hooks críticos incluindo before_prompt_build, before_compaction/after_compaction, after_tool_call, before_message_write e llm_input/llm_output/agent_end, eliminando a necessidade de os desenvolvedores manterem implementações separadas para cada caminho. A atualização também introduz suporte a middleware assíncrono de tool_result para extensões de plugins no lado do Codex.
As melhorias de desempenho são significativas: o carregamento de plugins agora usa Jiti nativo, reduzindo o tempo de inicialização em 82% a 90%, enquanto o runtime de doctor --non-interactive diminuiu em aproximadamente 74%. O nível padrão de pensamento para modelos de inferência foi atualizado de off/low para medium, permitindo saídas de raciocínio por padrão para configurações não modificadas. Correções adicionais incluem chamadas de agentes multi-turn do Kimi K2.6 que não interrompem mais devido a corrupção do tool_call ID, melhor gerenciamento de memória de subprocessos no Linux com ajuste automático de oom_score_adj e um novo sistema de recuperação de configuração do último estado conhecido como bom para evitar travamentos do Gateway por sobrescritas acidentais de config.
Novas integrações de provedores incluem geração de imagens do xAI (grok-imagine-image e grok-imagine-image-pro), além de recursos de TTS e STT; Tencent Cloud como um plugin de provedor oficial com modelos de prévia Hy3 e precificação; e a ferramenta nativa web_search da OpenAI, substituindo o canal de busca gerenciado do OpenClaw quando a busca na web está habilitada.
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O sistema é construído sobre o framework de agentes de código aberto NanoClaw e roda o Claude Agent SDK dentro de contêineres Docker isolados, com cada grupo de chat operando de forma independente. A integração com o WhatsApp usa Baileys, uma implementação de código aberto do protocolo do WhatsApp Web, evitando depender de APIs comerciais. A transcrição de voz é tratada localmente via whisper.cpp, sem fazer upload para serviços em nuvem.
O armazenamento de conhecimento emprega uma arquitetura em três camadas inspirada no modelo da LLM Wiki de Karpathy. A primeira camada armazena materiais brutos discursos, artigos sem modificação; a segunda camada usa mnemon, um grafo de conhecimento baseado em SQLite que extrai fatos como nós independentes e realiza recuperação semântica via nomic-embed-text, um modelo local de embeddings de 274MB; a terceira camada compila fatos em páginas Wiki legíveis por humanos organizadas por entidades, conceitos e cronologias, sincronizadas com o Obsidian no telefone dele via iCloud. Ao receber mensagens, o sistema consulta automaticamente o grafo de conhecimento e injeta fatos relevantes no contexto.
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