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OpenClaw大更新!Skills、MCP Apps齐升级,用户却喊累了

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编辑|Neo、山辉


在无人在意的角落,OpenClaw 又更新了。

刚刚,OpenClaw 正式发布 v2026.10.1。按照官方公布的数据,这次更新汇集了 402 位贡献者的工作,涉及 2425 个 PR、3055 次提交。



  • 更新文档:https://docs.openclaw.ai/releases/2026.10.1

新功能里最值得关注的有两项:Agent能主动查找已经安装的 Skills,聊天窗口旁边也能直接打开可交互的 MCP Apps。

除此之外,OpenClaw 还带来了异地完整备份、更简单的 Mac 安装流程,已经覆盖自动化、会话管理和模型工具的一系列改进。

截至文章发布,OpenClaw 的这条发补贴浏览量只有约 3.4 万,与年初全民「养虾」的氛围相比,喧闹早已不复存在。

那么,离开公众关注中心之后,OpenClaw 究竟在往什么方向发展?

Agent 现在会自己找 Skills 了

Skills 作为 Agent 的技能说明书,越来越多地参与到开发者的日常工作。将特定任务需要遵循的流程、工具使用方法和注意事项写进 SKILL.md,Agent 便可以在执行相关工作时读取这些指令。

但当安装的 Skills 越来越多,如何找到正确的技能也成了问题。

此前,OpenClaw 会在 Prompt 中提供可用技能的目录,帮助 Agent 了解自己拥有哪些能力。随着技能数量增加,这份目录需要占用更多上下文空间,并受到 Prompt 预算限制。

这次更新后,Agent 可以在执行任务时主动搜索技能,再按需读取对应的完整说明。

新增的 skills_search 支持检索已安装 Skills 的名称、描述和指令内容;找到合适的技能之后,再通过 skills_read 读取完整的 SKILL.md。

例如,当用户交代涉及文件处理或特定工具的任务时,Agent 可以先确认当前环境里有没有相关技能,再决定后续操作。

这套机制适用于支持的嵌入式 Agent、Code Mode 和 Codex 会话。

聊天框旁边,直接打开 App

另一项值得关注的更新来自 MCP Apps。

MCP 让 AI 系统能够连接外部工具和服务,而 MCP Apps 则进一步为这些工具提供可交互的界面。

现在,兼容的 MCP Apps 可以在 OpenClaw 的聊天区域旁边打开。用户无需仅靠文字描述所有操作,而是可以直接使用应用提供的表单、选择内容,并将其添加到下一轮对话中。



对于受支持的工作区文件,MCP Apps 还可以提供查看和编辑功能。

交互过程中,应用也可以向其所属 MCP 服务器请求调用工具。涉及授权的操作会显示确认选项,用户可以选择单次允许、在当前应用视图打开期间允许,或者拒绝。

这意味着,OpenClaw 的聊天窗口可以承载更丰富的交互:用户通过自然语言交代任务,再通过旁边的应用界面查看内容、填写参数或者确认操作。

完整备份,现在可以存到云端了

除了 Skills 检索和 MCP Apps,OpenClaw 还扩展了完整备份功能。

用户现在可以将备份保存到外接硬盘、已挂载的存储设备或 Cloudflare R2,而不再局限于 OpenClaw 所在的设备。

新版还支持定时备份和自动清理旧备份。恢复时,系统会先将数据写入新的暂存目录,而不是直接覆盖现有环境,降低恢复过程中出现问题的风险。

对于需要长期运行的 Agent 来说,配置、数据库和凭据能否妥善保存,并在设备故障后恢复同样重要。

除此之外, OpenClaw 还对桌面端、Code Mode、Workboark 和自动化任务进行了改进。

Mac 桌面应用现在内置了运行环境,新用户不必再单独安装 Node.js 或命令行工具;Code Mode 支持保存少量 JSON 数据,供后续执行或重启后继续使用;Workboard 则引入了基于规则和任务状态的会话管理方式。



自动化方面,新版改进了任务搜索、运行记录查询和失败处理机制,让用户更容易追踪任务执行情况,并处理反复失败的任务。

此外,模型目录现在可以在不重启 OpenClaw 的情况下更新,Web 界面也增加了对话暂时隐藏、离线草稿保存等功能。

修复与优化同样占据了此次更新的不小篇幅,主要涉及安装维护、消息收发、记忆功能、Skills、模型适配、自动化调度,以及安全与隐私等方面。

更新还在继续,用户已经累了

就在这次更新的前几天,Reddit 上一篇名为「真的受够了更新 OpenClaw」的帖子,表达了不少用户的疲惫。

发帖者坦言,自己很清楚 OpenClaw 的独特之处:能够在本地模型上运行,让用户真正掌握 Agent 的控制权。但频繁更新带来的兼容性问题实在令人厌倦,几乎每次升级都要花时间修复环境。

最终,他决定转向 Grok Bot、Muse 和 Dots。即使每月可能多花 200 美元,比起维护 OpenClaw 消耗的时间,这笔钱也花得值得。



而留下的这部分坚持「养虾」的用户,这次也未必能顺利升级。

在新版发布帖下,有网友抱怨自己仍然卡在 9.9 版本,即使让 ChatGPT 帮忙也无法完成更新。



另一位用户表示遇到了同样的问题,还有人直言,自己很想重新将 OpenClaw 或 Hermes 作为日常使用的 Agent 框架,但接连不断的更新总是在破坏已有的自定义工作流程。



Github 上也出现了类似的故障报告。一位用户尝试从 v2026.9.5 升级到 v2026.10.1,结果更新失败,Codex 插件仍停留在旧版本。Gateway 看似正常运行,Agent 却无法完成任何一轮回复。

  • Github:https://github.com/openclaw/openclaw/issues/168748

这些或许也解释了,为什么曾经热闹非凡的「养虾热」逐渐降温。

最初吸引人们的是让 AI 自主完成工作的想象,而实际使用之后,部署、维护、Token 成本和稳定性一步步打碎美好幻想。

与此同时,越来越多的 AI 产品开始提供类似能力,用户也有了更多选择。

比起不断进化的龙虾,用户更需要一只不用操心的龙虾。

https://x.com/openclaw/status/2109347136328417718

https://docs.openclaw.ai/releases/2026.10.1

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