星标超 28 万,OpenClaw 两天两次大更!适配GPT 5.4,告别“抽卡式 Prompt”

星标超 28 万,OpenClaw 两天两次大更!适配GPT 5.4,告别“抽卡式 Prompt”



整理 | 梦依丹

出品 | ZEEKLOG(ID:ZEEKLOGnews)

“We don’t do small releases.”

这是 OpenClaw 在发布 2026.3.7 版本时写下的一句话。

刚刚过去的周六与周日,这个 GitHub 星标已超 28 万 的 AI Agent 开源项目再次迎来两轮重量级更新。

两天两次更新:OpenClaw 做了一次“真正的大版本升级”

打开 OpenClaw 的 GitHub 更新日志,你会发现这次版本更新的规模确实不小。在 3 月 7 日发布更新后,第二天又迅速推出 2026.3.8-beta.1 和 2026.3.8 修复版。

官方在更新 2026.3.8 的说明中还开了一句玩笑:

“We fixed more things than we broke. Progress.”

我们修复的问题比制造的问题还多,这就是进步。

一如既往,OpenClaw 项目团队在所有的 release note 中逐一 @ 了每位贡献者——其中 2026.3.7 版本共有 196 位贡献者参与了的开发与改进,体现了 OpenClaw 开源生态的活跃与紧密协作。

两天更新的条目非常多,但从整体来看,此次更新主要集中在模型能力、Agent 架构、工程部署以及安全机制四个方向。

1. 模型能力升级:支持 GPT-5.4 与 Gemini 3.1 Flash-Lite

首先是模型层面的更新。OpenClaw 在本次版本中新增对 GPT-5.4 与 Gemini 3.1 Flash-Lite 的支持,使开发者能够更方便地接入最新的大模型能力。

2、Agent 架构升级:可插拔 Context Engine

本次更新中最受开发者关注的一项能力,是可插拔 Context Engine(上下文引擎)。

3、工程部署能力优化

在工程与部署层面,OpenClaw 也进行了多项优化,例如:

  • ACP 绑定支持重启恢复,提高 Agent 稳定性
  • Slim Docker 多阶段构建,减少容器体积
  • 新增 HEIF 图片格式支持
  • 修复 Telegram 通信问题

这些更新让 Agent 系统在真实运行环境中的部署与维护更加高效。

4、安全与可靠性增强

在  2026.3.8 更新中,团队又进一步强化了安全与运维能力,包括:

  • ACP provenance:让 Agent 能识别消息来源
  • Openclaw backup:新增备份与恢复能力
  • 12+ 项安全漏洞修复

OpenClaw 正加速 Agent 工程化落地

从这两次连续更新不难看出,OpenClaw 的发展重点已不再只是单纯的技术实验,而是逐渐走向智能体系统的工程化与落地应用。

在由 ZEEKLOG 与奇点智能研究院举办的 2026 奇点智能技术大会现场,主办方诚邀了多位来自一线企业的技术专家,分享 OpenClaw 在真实业务中的实践经验,包括但不限于以下几位嘉宾:

网易有道龙虾核心研发 刘志强

  • 演讲主题: 有道龙虾LobsterAI的养成与实践

MiniMax 研发工程师、开发者关系负责人 李元

  • 演讲主题:MiniMax M2.5 驱动的 OpenClaw 及 Agent 企业落地实践

沐曦应用生态负责人 韩泽耀

  • 演讲主题:从算力到智能体:OpenClaw 数字员工实践

腾讯云开发者 AI 产品负责人 汪晟杰

  • 演讲主题:WorkBuddy Claw 打造全民 AI 工作台

2026 奇点智能技术大会还邀请了众多来自开源社区、企业研发团队及 AI 产品实践领域的技术嘉宾,围绕 OpenClaw 与智能体的最新进展进行深度交流与探讨。

会场将呈现从模型能力 → Agent 架构 → 企业落地 → 多场景实践的全景视角,让参会者不仅看到开源项目的技术升级,也能了解其在产业实践中的实际应用价值。

以上只是 2026 奇点智能技术大会议题的冰山一角。

届时,我们将汇聚 50+ 位站在变革最前沿的技术专家,围绕大语言模型、多模态世界模型、AI Infra、AI 原生应用等十二大专题展开深度分享。

他们是:

  • 奇点智能研究院院长,ZEEKLOG 高级副总裁 李建忠
  • 腾讯微信搜索 AI 算法研究方向负责人、专家研究员 王炳宁
  • 新浪微博首席科学家及AI研发部负责人 张俊林
  • 小红书 AI 搜索生成算法负责人 陆承镪
  • 微软亚洲研究院人工智能推理组负责人 宫叶云
  • 京东探索研究院研究总监,多模态理解大模型研发团队负责人 王佳琦
  • Qoder 资深技术专家 谢吉宝(唐三)
  • 京东集团多模态基础模型团队负责人 黄浩洋
  • 微软亚洲研究院香港首席研究员 刘树杰
  • 百度 Comate 架构师 张立理
  • 无问芯穹技术副总裁 吴保东
  • Macaron AI首席科学家 马骁腾
  • vLLM 社区贡献者、红帽大中华区CTO 张家驹
  • 北京智源人工智能研究院AI框架研发负责人 敖玉龙
  • ……

如果你不满足于表面的概念炒作,如果你希望深入技术的肌理,看清未来半年的风向。

这里没有空泛的预测,只有扎实的复盘与当下的解法与前沿的探索。

与此同时,2026 奇点智能技术大会同步开放多种合作形式:

  • 技术生态合作伙伴
  • 企业专场共建
  • 行业解决方案联合展示
  • ……

我们期待与更多长期主义者一起,为 AI 时代留下可被验证、可被复用的工程经验。

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官方网站:www.ml-summit.org

购票热线:400-821-5876

购票咨询:[email protected]

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【大模型系列篇】大模型基建工程:基于 FastAPI 自动构建 SSE MCP 服务器

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今天我们将使用FastAPI来构建 MCP 服务器,Anthropic 推出的这个MCP 协议,目的是让 AI 代理和你的应用程序之间的对话变得更顺畅、更清晰。FastAPI 基于 Starlette 和 Uvicorn,采用异步编程模型,可轻松处理高并发请求,尤其适合 MCP 场景下大模型与外部系统的实时交互需求,其性能接近 Node.js 和 Go,在数据库查询、文件操作等 I/O 密集型任务中表现卓越。 开始今天的正题前,我们来回顾下相关的知识内容: 《高性能Python Web服务部署架构解析》、《使用Python开发MCP Server及Inspector工具调试》、《构建智能体MCP客户端:完成大模型与MCP服务端能力集成与最小闭环验证》   FastAPI基础知识 安装依赖 pip install uvicorn, fastapi FastAPI服务代码示例  from fastapi import FastAPI app

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【MCP】详细了解MCP协议:和function call的区别何在?如何使用MCP?

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本文介绍了MCP大模型上下文协议的的概念,并对比了MCP协议和function call的区别,同时用python sdk为例介绍了mcp的使用方式。 1. 什么是MCP? 官网:https://modelcontextprotocol.io/introduction 2025年,Anthropic提出了MCP协议。MCP全称为Model Context Protocol,翻译过来是大模型上下文协议。这个协议的主要为AI大模型和外部工具(比如让AI去查询信息,或者让AI操作本地文件)之间的交互提供了一个统一的处理协议。我们常用的USB TypeC接口(USB-C)统一了USB接口的样式,MCP协议就好比AI大模型中的USB-C,统一了大模型与工具的对接方式。 MCP协议采用了C/S架构,也就是服务端、客户端架构,能支持在客户端设备上调用远程Server提供的服务,同时也支持stdio流式传输模式,也就是在客户端本地启动mcp服务端。只需要在配置文件中新增MCP服务端,就能用上这个MCP服务器提供的各种工具,大大提高了大模型使用外部工具的便捷性。 MCP是开源协议,能让所有A

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超详细图文教程:用vscode+copilot(代理模式)便捷使用mcp+一个范例:用自然语言进行3d建模

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在vscode使用claude mcp吧! 在vscode更新到最新版本(注意,这是前提)后,内置的copilot可以使用mcp了!!! 关于mcp(Model Context Protocol 模型上下文协议),可以参考我的上一篇文章: MCP个人理解+示例+集成管理+在python中调用示例,给AI大模型装上双手-ZEEKLOG博客 以下是使用教程: 1.点击左下角的齿轮状设置按钮,点击设置 2.在输入面板输入chat.agent.enabled,勾上勾选框 3.点击Ctrl+shift+P,输入reload,点击重新加载窗口,刷新窗口 4.打开copilot后,在右下角将模式改为代理即可。 5.点击工具按钮,开始安装mcp 先去github找到自己想要添加的mcp服务,以blender MCP为例,打开https://github.com/ahujasid/blender-mcp,可以在readme文档里看到详细的安装过程。可以看到,

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02-mcp-server案例分享-Excel 表格秒变可视化图表 HTML 报告,就这么简单

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1.前言 MCP Server(模型上下文协议服务器)是一种基于模型上下文协议(Model Context Protocol,简称MCP)构建的轻量级服务程序,旨在实现大型语言模型(LLM)与外部资源之间的高效、安全连接。MCP协议由Anthropic公司于2024年11月开源,其核心目标是解决AI应用中数据分散、接口不统一等问题,为开发者提供标准化的接口,使AI模型能够灵活访问本地资源和远程服务,从而提升AI助手的响应质量和工作效率。 MCP Server 的架构与工作原理 MCP Server 采用客户端-服务器(Client-Server)架构,其中客户端(MCP Client)负责与服务器建立连接,发起请求,而服务器端则处理请求并返回响应。这种架构确保了数据交互的高效性与安全性。例如,客户端可以向服务器发送请求,如“查询数据库中的某个记录”或“调用某个API”,而服务器则根据请求类型,调用相应的资源或工具,完成任务并返回结果。 MCP Server 支持动态发现和实时更新机制。例如,当新的资源或工具被添加到服务器时,

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