�2026年3月7日�源项目OpenClaw在GitHub上重磅发布了2026.�更新后的OpenClaw得分直接正面超越了行业标杆Claude Code�

出品 | 网！易智能

作(者 | 辰辰

编辑 | 王凤枝

全民“养虾”的热潮彻底爆发，连马化腾都忍不住惊叹“没有想到会这么火”。 然而随着体验的深入，“神作”级别的OpenClaw也暴露出让人抓狂的不足。除了极高的硬件门槛和高昂的Token消耗外，最致命的就是“赛博健忘症”。

在AI开发者圈子里，处理“长对话”一直是个让人头疼的顽疾。你是否经历过这样的情况：代码写到一半，AI突然“断片”，忘记了五分钟前提出的核心需求？或者为了节省Token，系统粗暴地删减了早期的对话记录，导致逻辑链条彻底断裂？

就在许多“养虾人”为此抓狂时，2026年3月7日，开源项目OpenClaw在GitHub上重磅发布了2026.3.7版本更新(链接：https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.3.7)。

千万别把它当成一次常规的代码修补。它带来的上下文引擎插件(Context Engine Plugins)和无损上下文模式(Lossless-Claw)极有可能彻底改变我们与大模型交互的方式。也就是说，你养的龙虾再也不会犯健忘症了。

此外在OOLONG基准测试中，更新后的OpenClaw得分直接正面超越了行业标杆Claude Code。正如官方那句“我们从不发小版本”的口号，在看完更新日志后，他们似乎确实有底气这么说。

一、为什么以前的AI总是“容易遗忘”？

要理解OpenClaw这次到底做了什么，我们得先聊聊AI为什么总是频频“断片”。

现在的AI都有一个“上下文窗口”(Context Window)，你可以把它想象成AI的短时记忆区。这个区域是有硬件上限的。为了不让这个“内存条”被撑爆，现有的工具包括大名鼎鼎的Claude Code通常会采用一种简单粗暴的做法：滑动窗口。

说白了就是拆东墙补西墙。当新的对话请求涌进来，旧的对话就被硬生生挤出去，直接永久删除。

在OpenClaw之前的版本里，这种处理记忆的逻辑是“写死”(Hardcoded)在核心代码里的。这意味着无论你是多牛的资深极客，都没法去干预它“丢弃记忆”的策略。这种死板的架构就像是一个被焊死的黑盒子，彻底锁死了AI进化的上限。

知名AI与软件开发者、OpenClaw维护人乔什·莱曼(Josh Lehman)在提交代码时直白地指出：“OpenClaw的上下文管理（压缩、组装等）在核心代码中是硬编码的，这使得插件完全不可能提供替代的上下文策略。”

二、破局者：将“大脑记忆区”插件化

2026.3.7版本的这波硬核更新，第一刀就劈向了这层“枷锁”。

OpenClaw引入了全新的上下文引擎插件架构(Context Engine Plugins)。这在技术圈里意味着什么？意味着“记忆管理”从一个固定的死板程序，变成了一个可以随时拔插更换的“插件”。

如果你觉得默认的记忆方式不够聪明，你可以自己写个插件换掉它。你可以让它优先记住项目的代码架构，也可以让它死死记住你的语气偏好。这种极致的开放性直接把OpenClaw从一个单纯的调用工具拔高到了类似“AI操作系统”的维度。

而作为这一架构的首个原生应用，Lossless-Claw(无损上下文模式)简直是所有长文本重度用户的救星。

三、Lossless-Claw：终结“鱼的记忆”

Lossless-Claw的核心逻辑听起来非常接近我们真实人类做笔记的路子。它参考了无损上下文管理的最新研究成果。

它的工作流程不再是简单粗暴的“阅后即焚”，而是分成了极其克制的三步走：

· 压缩(Summarization)： 当对话太长快要塞不下时，系统不会直接扔掉旧信息，而是启动一个微型模型把旧对话提炼成一段极其精炼的摘要。

· 双向链接(Bi-directional Linking)： 这段摘要并不是孤立存在的，它身上带着一个隐形链接精准指向原始的、未压缩的对话记录。

· 按需展开(On-demand Expansion)： 如果AI在后续对话中突然发现某个摘要里提到了它现在急需的细节，它会像点开折叠文件夹一样瞬间把那段原始对话找回来并展开。

这意味着在Lossless-Claw模式下，信息从来没有真正消失过。

它就像是给AI在后台配备了一个带索引的超级档案馆。平时AI脑子里只记目录，一旦需要查原文它能秒级定位到那一页。对于普通用户来说最直观的感受就是，AI变得更有“人味”了。它能精准记起你三小时前随口提的一个小变量，或者是你昨天讨论过的一个冷门配色方案。

在社交媒体X上不少开发者惊呼这一更新意义重大。有用户甚至断言这一插件对于需要长时间运行的智能体来说是一项决定性的突破。

四、战力测试：它是怎么在测试中超越Claude Code的？

很多人可能会嘀咕，概念吹得这么响，实际干活好用吗？

在AI开发圈有一个公认的标杆叫OOLONG基准测试。这个测试专门考验AI在极长上下文环境下的写代码能力。实战结果令人瞩目：

· OpenClaw(Lossless-Claw模式)：得分74.8

· Claude Code：得分70.3

请注意一个极具杀伤力的细节，这两个工具在测试时背后调用的大模型是一模一样的。

这意味着什么？这意味着OpenClaw纯粹靠着更优秀的“底层记忆架构”就硬生生跑赢了Anthropic原厂亲自操刀的明星工具。

测试数据还揭示了一个恐怖的趋势，上下文越长两者的差距就被拉得越大。在测试的每一个上下文长度区间下，Lossless-Claw的得分都稳稳压过Claude Code。

莱曼在实际高强度运行了一周后给出了一个非常克制的评价：“说它运行良好简直是太保守了。”

五、细节里的魔鬼：不只是“记忆力”

除了这个震动业界的记忆架构，2026.3.7版本还偷偷塞进了一系列极其体贴的实用功能：

· 顶配模型支持与持久化ACP绑定： 这次版本正式开放了对GPT-5.4和Gemini 3.1 Flash-Lite的原生支持。此外更新还引入了持久化的ACP频道绑定(ACP bindings)存储技术。这意味着即使你的系统重启，绑定的Discord频道和Telegram主题也能存活并保持运行状态一致，这对于做自动化部署的朋友来说绝对是神技。

· Telegram等平台的按主题路由： 如果你在Telegram或Discord上运营社群你会爱死这个功能。以前你在群里@AI它只能给个笼统的回复，现在系统支持基于每个主题覆盖agentId，完美实现将不同话题精准路由到带有隔离会话的专用智能体上。

· 开发者们的“小确幸”镜像瘦身： 目前的Docker镜像引入了bookworm-slim变体。对于那些在个人服务器或树莓派上“养虾”的人来说体积更小意味着启动更快、资源占用更低。

· 安全加固： 引入了SecretRef机制。简单说你的各种API Key现在被藏得更深更安全，告别了轻易被“扒走”的风险。

· 图片兼容： 终于支持HEIF格式了！这意味着你用iPhone随手拍的照片不用再麻烦地转换格式，直接甩给OpenClaw它就能看懂。

更新日志里还埋了一个巨大的彩蛋，官方明确提到正在进行苹果应用商店的上架准备。

这预示着“无损记忆”的能力很快就要从桌面端彻底溢出到移动端了。想象一下你在地铁上用手机给AI描述一个灵感，回到办公室打开电脑，AI不仅记得你的构思甚至已经根据之前的讨论帮你画好了草图。这种跨设备的连续不断的无损交互体验才是我们真正期待的“个人AI助理”。

六、总结：开源的胜利

OpenClaw 2026.3.7的发布给所有的AI开发者提了个醒，AI的强大不应该仅仅取决于大厂给出的那几个模型参数。

模型就像是“发动机”，但如何造出一辆好开的车取决于你如何设计它的传动系统、刹车系统和中控大脑。OpenClaw通过开放上下文引擎把这台“车”的改装权彻底交还给了每一个人。

它用实战成绩告诉我们，开源工具早就不是商业大厂的“平替”了。在架构逻辑的底层创新上开源社区往往走得更远也更激进。OpenClaw官方在日志中特别致谢本次更新共有196位全球贡献者参与，其中不乏各行各业的顶尖大拿。

如果你也受够了AI的“健忘症”或者正因为处理复杂的大型项目而焦头烂额，强烈建议你今天就去部署体验一下这个新版本。

毕竟在这个被AI疯狂内卷的时代，谁能掌握“永不丢失的记忆”，谁就掌握了最高效的生产力。