OpenClaw 插件化升级：可插拔上下文引擎解决“记忆丢失”痛点，支持 GPT-5.4 与 Gemini Flash 3.1

事件概述

OpenClaw 于 2026 年 3 月 7 日推出 v2026.3.7 测试版，此次更新旨在解决长对话场景下的“记忆丢失”问题，并增强对最新大模型的支持。新版本不仅光速接入了 GPT-5.4 和 Gemini Flash 3.1，更通过架构层面的重构，将上下文管理从“写死逻辑”转变为“插件化机制”。

核心功能升级

1. 可插拔上下文引擎 (Pluggable Context Engine)

这是本次更新的重中之重，彻底改变了 OpenClaw 处理历史对话的方式。

• 机制变革：过去，上下文压缩、拼接及旧信息丢弃逻辑由系统内部固定实现；现在，系统新增了 ContextEngine 插件插槽，提供完整的生命周期钩子（包括 bootstrap, ingest, assemble, compact, afterTurn 等）。
• 能力释放：插件可在上下文生成、压缩、组装以及子 Agent 生命周期的各个阶段介入。这意味着不同插件可以实现完全不同的上下文管理策略，不再强制依赖单一的系统默认逻辑。
• 实际效果：解决了传统 Agent 在长对话中因过度压缩而忘记计划、文件修改记录或任务细节的问题，显著提升了多轮对话的连贯性与准确性。

2. 标杆插件：lossless-claw

官方重点推荐了一款名为 lossless-claw 的上下文管理方案，展示了插件化的具体应用：

• 原理：不同于传统方案直接丢弃旧内容，该插件将旧对话持久化至 SQLite 数据库。它利用配置的 LLM 对消息块生成摘要，并将摘要压缩为高层级节点形成 DAG（有向无环图）。
• 交互方式：每轮对话时，系统将“摘要 + 最近原始消息”组合成上下文。同时提供 lcm_grep、lcm_describe、lcm_expand 等工具，允许 Agent 搜索、回溯历史并展开查看原文。
• 性能表现：在 OOLONG benchmark 测试中，使用同一模型时，lossless-claw 得分为 74.8，高于 Claude Code 的 70.3。测试显示，随着上下文长度增加，其优势更加明显。

3. Agent 路由与部署优化

• 持久化线程绑定：针对 Discord、Telegram、Slack、Mattermost 等平台，引入了重启后依然保留的频道/话题绑定机制。支持按主题（Topic）路由，例如在 Telegram 论坛群中，每个 Topic 可运行独立的 Agent。
• 工程化改进：
  • 新增精简版 Docker 多阶段构建（bookworm-slim），减少不必要的依赖，降低容器体积并提升启动速度。
  • 支持用于网关认证的 SecretRef。
  • 新增对 HEIF 图像格式的支持。
  • 修复了 Zalo 渠道相关问题。

关键结论

此次更新标志着 OpenClaw 从单纯的模型调用框架向高度可定制的 Agent 基础设施演进。通过开放上下文管理权限，开发者可根据具体业务场景定制记忆策略，从而在长周期任务中保持更高的智能水平与执行效率。