龙虾最大痛点被官方插件升级量子位

报！龙虾更新了！OpenClaw v2026.3.7 上线 GPT-5.4+Gemini 3.1，上下文插件成核心亮点

刚刚，热门 AI 智能体框架 OpenClaw 推出最新测试版（2026.3.7），光速集成了 OpenAI 和 Google 两家的最新模型 ——GPT-5.4 与 Gemini 3.1 Flash-Lite，带来更强的核心算力支撑。

此次更新还同步落地多项实用功能，具体包括：

ACP 绑定在重启后依然可保留

精简版 Docker 多阶段构建

用于网关认证的 SecretRef

可插拔的上下文引擎（pluggable context engine）

支持 HEIF 图像格式

修复 Zalo 渠道问题

其中，可插拔的上下文引擎被网友评为 “本次更新最大亮点”，不少开发者直言：“相比于纠结跑哪个模型，上下文管理才是 Agent 的真正瓶颈。”

细心的用户还发现，官方更新日志中直接点名了一款插件案例 ——lossless-claw，它正是上下文引擎插件化的典型应用。

核心升级：上下文管理插件化，解决 “记性差” 痛点

本次 OpenClaw 更新可归纳为三大核心方向：上下文管理插件化、Agent 路由能力升级（频道、topic、独立 session）、部署与插件工程化（Docker multi-stage、SecretRef、安全策略），其中上下文管理插件化最受关注。

根据官方 changelog，此次更新新增了 ContextEngine 插件插槽，该接口提供完整的生命周期钩子，包括 bootstrap（启动）、ingest（摄入）、assemble（组装）、compact（压缩）、afterTurn（轮次后）、prepareSubagentSpawn（子 Agent 生成准备）、onSubagentEnded（子 Agent 结束）。这意味着，插件可在上下文生成、压缩、拼接及子 Agent 生命周期管理的各个阶段介入，实现完全定制化的上下文策略。

用该功能 PR 作者 Josh Lehman 的话总结：“你其实不需要一个 Agent 记忆系统，你需要的是不会被重置的上下文。”

在此之前，OpenClaw 的上下文管理逻辑是 “写死的”—— 对话过长时如何压缩历史、如何拼接上下文、何时丢弃旧信息，均由系统内部固定实现，插件无法介入。这也导致了此前常见的问题：

对话变长后，系统压缩上下文时可能偏离要求（如只列 bullet point）

Agent 逐渐忘记之前的计划

忘记自己修改过的文件

任务后期模型 “变笨”

而新的上下文插件机制彻底改变了这一现状，不同插件可实现不同的上下文管理策略，系统核心不再绑定固定压缩逻辑，插件可自主控制上下文压缩、组装及子 Agent 生命周期，让 “龙虾” 的 “记性” 显著变好。

lossless-claw：“永不丢失上下文” 的解决方案

官方重点推荐的 lossless-claw 插件，展示了上下文管理的全新思路。传统 Agent 系统中，对话过长时会直接丢弃旧内容，而 lossless-claw 的核心逻辑是 “完整保留 + 智能关联”：

将旧对话持久化到 SQLite 数据库，按对话主题组织；

对旧消息块生成摘要（使用配置的 LLM）；

将摘要压缩为更高层级节点，形成 DAG（有向无环图）；

每轮对话时，将 “摘要 + 最近原始消息” 组合为上下文；

提供 lcm_grep、lcm_describe、lcm_expand 等工具，让 Agent 可搜索、回溯历史原文。

这意味着，多轮对话中的原始消息会被完整保留，系统通过摘要与原始消息保持关联，Agent 随时可展开摘要查看原文，理论上实现 “上下文永远不会丢失”。据作者透露，该思路源自论文《LCM: Lossless Context Management》。

在 OOLONG benchmark 测试中，使用同一模型时，lossless-claw 得分 74.8，超过 Claude Code 的 70.3；且上下文越长，优势越明显，在所有测试的上下文长度下，lossless-claw 得分均高于后者。PR 作者 Josh Lehman 表示，他已在 OpenClaw 上实际运行该插件一周，“说它表现很好，都算是低估了”。

其他重要更新：路由强化 + 部署优化

除上下文插件外，此次更新还有两大重点升级：

1. Agent 路由系统强化

针对 Discord、Telegram、Slack、Mattermost 等平台，引入持久化线程绑定机制，即使系统重启，Agent 与频道或话题的绑定关系依然保留；

支持按主题路由 Agent：例如在 Telegram 中，每个 topic 可运行独立 Agent，同一个群组内可同时存在多个执行不同任务的 Agent，互不干扰。

2. 部署与工程化优化

推进 iOS App Store 发布准备，移动端版本正在筹备中；

精简 Docker 构建，新增 bookworm-slim 版本，通过 Slim 镜像减少冗余依赖，使容器体积更小、启动速度更快，更适配服务器大规模部署。