20天狂更超10次,OpenClaw接入Gemini 3.1和Apple Watch

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20天狂更超10次,OpenClaw接入Gemini 3.1和Apple Watch
8908点击    2026-02-23 10:54

20天狂更超10次,OpenClaw接入Gemini 3.1和Apple Watch


2月以来,OpenClaw(前身为Clawdbot、Moltbot)卷疯AI圈。


几乎每两天一个版本的节奏,连发十余次更新,在模型生态、全场景体验、多智能体协同以及安全加固等多条战线,同步推进。


在2月21日OpenClaw发布的最新版本中,正式接入了Google Gemini 3.1 Pro预览版,还将Discord引入实时语音与连续路由功能。


20天狂更超10次,OpenClaw接入Gemini 3.1和Apple Watch


https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.2.21


就在OpenClaw狂飙进化的同时,AI圈顶流Andrej Karpathy的一条动态更是将这场狂欢推向了高潮:


20天狂更超10次,OpenClaw接入Gemini 3.1和Apple Watch


他在社交媒体上发帖:自己周末买了一台新Mac mini,准备好好折腾一番「Claws」。


他将Claws视作叠加在智能体之上「新的一层」,这一层将编排、调度、上下文管理、工具调用以及持久化能力直接拉升到了全新高度,是AI技术栈中「又酷又让人兴奋的新层」。


Karpathy的入场,为整个「Claw」赛道注入了一针兴奋剂。


Simon Willison随即撰文指出,「Claw」正在演变为一个行业通用术语,指代所有类似OpenClaw架构的智能体系统


短短两周内,OpenClaw的Token使用量就飙升到了OpenRouter上全部Token约13%(主要来自开源权重模型)。


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下面,我们简单梳理了OpenClaw二月重要更新。


iOS生态:二十天完成移动端跃迁


二月,OpenClaw在iOS生态上的推进堪称神速。


2月9日:发布iOS节点应用Alpha版,搭配setup-code引导流程,首次实现手机端接入。


2月17日:加入iOS分享扩展。用户可将URL、文字、图片直接从系统分享菜单推送给AI助手,打断感降至最低。


2月19日:Apple Watch伴侣应用上线。用户可在手表端查看收件箱、收发通知,甚至直接在通知流中批准/拒绝操作请求并快速回复。同步引入APNs推送唤醒机制,确保iOS节点在后台也能被可靠唤醒。


2月21日手表端操作可通过桥接机制无缝传递到iOS主应用处理;同时优化了Talk Mode,当输出路由为内置扬声器时自动禁用语音打断,大幅减少本地TTS回放造成的误触发。


从2月初的alpha试水到月末的功能基本齐备,OpenClaw正在从「跑在Mac mini上的服务端程序」延伸为覆盖桌面、手机、手表的全场景智能体平台


架构演进


嵌套「子智能体」解锁复杂任务


对于试图构建复杂AI工作流的开发者而言,子智能体(Subagents)体系的成熟是本月最核心的架构突破


2月15日:首次引入嵌套子智能体,即子智能体可以再生成自己的子智能体(sub-sub-agents)。


系统通过maxSpawnDepth参数控制深度,限制每个智能体最多生成5个子节点,并加入了深度感知的工具策略和announce链路由。


2月21日:默认生成深度策略稳定为maxSpawnDepth=2,意味着一层编排器默认即可生成子智能体。


上下文溢出时的自动截断和恢复机制也已就位——当子智能体的工具输出超出上下文窗口时,系统会预先截断过大的输出并压缩最早的工具结果消息,引导模型用更小的分块重新读取,避免简单粗暴地崩溃。


这套体系让OpenClaw具备了处理多层级复杂任务的能力,例如让一个主智能体分派多个子任务,每个子任务又可以按需拆分,形成树状执行结构。


Discord


多智能体协作的主阵地


Discord是OpenClaw社区最活跃的渠道之一,二月的更新让它的体验发生了质变。


2月13日:支持发送带波形预览的语音消息。


2月15日:里程碑版本,解锁Components v2。按钮、下拉选择菜单、模态框等原生交互组件首次可用于AI智能体的对话界面,智能体可以向用户展示结构化的交互选项,不再只能依赖纯文本。


2月17日:可复用交互组件上线,按钮和选择菜单在过期前可被多次使用;新增per-button的用户允许列表,控制谁能点击特定按钮。


2月21日:加入语音频道的加入/离开/状态控制(通过/vc命令),支持自动加入配置以实现实时语音对话;流式预览回复和生命周期状态反应表情同步上线;子智能体会话可以绑定到特定Discord线程。


这些功能叠加之后,OpenClaw在Discord上的表现不再像一个简单的聊天机器人,而更接近一个具备完整交互能力的AI原生应用


模型版图


头部大模型全面集结,践行模型中立


作为更新的一个重要方面,OpenClaw二月接入模型的版图也在迅速扩张:


2月6日:支持Anthropic Opus 4.6(前向兼容)和xAI Grok。


2月9日:Grok网页搜索能力上线。


2月13日:接入Hugging Face Inference和vLLM,含引导流程和默认模型选择。


2月17日:支持Anthropic Sonnet 4.6;上线Anthropic 100万token上下文beta(通过model params.context1m: true开启)。


2月21日:接入Google Gemini 3.1 Pro预览版。


OpenClaw的模型中立策略正在快速兑现——用户可以根据任务需要在Claude、GPT、Gemini、Grok等模型间灵活切换。


细节打磨:更新流式体验与底层可靠性


除了宏观架构的演进,OpenClaw对于一些关键的细节问题也进行了相应更新。


Slack原生流式输出


Slack端在2.17版迎来一项重要体验改善:引入chat.startStream/appendStream/stopStream的原生单消息流式输出,彻底告别了此前通过反复编辑消息来模拟「打字中」效果的笨拙方式。


流式输出默认开启,失败时自动回退到普通投递,回复线程行为与replyToMode配置保持一致。


定时任务大修


主要包括那些容易被忽视但极为实用的改动。


在2.12版集中解决了一批长期困扰用户的问题:


防止重复触发、隔离调度器错误(一个坏任务不再拖垮所有任务)、修复一次性at任务在重启后重复执行、新增webhook投递和认证令牌支持。


2.14版又加入了Telegram话题的精确投递和身份保持。


对于依赖OpenClaw进行定时自动化的用户来说,这些看似琐碎的修复直接关系到系统能否可靠运行。


消息投递可靠性


2.13版加入了写前投递队列(write-ahead delivery queue),网关重启后不再丢失未发送消息。


跨平台(iMessage、Telegram、Matrix等)的回复线程路由得到统一修复,分块消息不再频繁「跳出」主线程。


安全


一场40万行代码的攻防战


狂欢背后,OpenClaw正面临着严峻的安全考验。Karpathy在兴奋之余也坦言了自己的极度不安:


我确实对跑OpenClaw这事有点不太放心——把我的私密数据/密钥交给一个40万行、基本「全靠感觉写出来」的巨兽代码库,而且它还在被大规模盯着打……这感觉完全是个蛮荒西部,是一场安全噩梦。


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事实证明了他的担忧绝非杞人忧天。


自一月底爆红以来,OpenClaw已成为黑客与安全专家的「靶场」:


卡巴斯基在报告中披露,早在一月底的安全审计中就发现了512个漏洞,其中8个被评为严重级别。


安全研究员Jamieson O'Reilly通过Shodan扫描发现了数以万计未设置任何身份验证的公开实例,他甚至能够获取到API密钥、消息平台机器人令牌、Slack账户凭证以及完整的聊天历史。


Bitsight的分析显示,在一月底至二月初的分析窗口内,公网上暴露的OpenClaw实例超过30000个。


CVE-2026-25253(CVSS 8.8)的披露尤其令人警醒——攻击者只需诱导受害者访问一个恶意网页,就能在毫秒级内实现远程代码执行,即使OpenClaw仅绑定在本地回环地址上也无法幸免。


供应链污染同样严峻。


安全公司Koi Security发现了被称为「ClawHavoc」的攻击行动:攻击者在官方技能市场ClawHub上传了数百个伪装精良的恶意技能,使用专业文档和无害的名称,安装后会部署键盘记录器或Atomic Stealer恶意软件。


据统计,2857个技能中约341个(约12%)被确认为恶意。


Cisco的安全团队将OpenClaw称为「从安全角度看的绝对噩梦」,并发布了开源的Skill Scanner工具。


Trend Micro的研究也指出,错误配置和未经审查的技能已经导致数百万条记录泄露,包括API令牌、电子邮件地址、私人消息和第三方服务凭证。


面对这些威胁,OpenClaw在二月的每一次更新都演变成了一场高强度的攻防战,关键措施包括:


加密与防护升级:全面淘汰SHA-1启用SHA-256;严密封堵了涵盖IPv6、NAT64等多种绕过手法的SSRF漏洞;修复了Windows守护进程的命令注入漏洞。


沙盒与隔离机制:强制封锁Docker沙盒中的危险配置(如Host网络、关闭安全策略);浏览器默认移除--no-sandbox标志,新增VNC密码认证和专用Docker网络隔离。


权限收口:堵住Discord权限提升、ACP会话管理、Webhook路径遍历等后门,并在2.21版中引入owner-ID混淆使用独立HMAC密钥的机制。


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项目创始人Peter Steinberger在2月16日发帖宣布加入OpenAI负责个人智能体方向的开发,OpenClaw过渡到由OpenAI提供资金和技术支持的独立基金会。


这一转变是否会为项目带来更充足的安全资源,目前尚待观察。


参考资料:


https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.2.21


https://x.com/karpathy/status/2024987174077432126


文章来自于微信公众号 "新智元",作者 "新智元"

关键词: AI新闻 , OpenClaw , 人工智能 , Claws
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1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
AI数据分析

【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

本地安装:https://www.deepbi.com/

【开源免费airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。

项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda

4
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

5
无人直播

【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话,该项目支持支持语音输入和实时对话,数字人形象可自定义等功能,首次对话延迟低至3s。

项目地址:https://github.com/Henry-23/VideoChat

在线体验:https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat


【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案,生成数字人形象进行直播,并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。

项目地址:https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales