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OpenClaw presenta una importante actualización con compatibilidad con GPT-5.4 y sustitución de memoria en caliente

OpenClaw presenta una importante actualización con compatibilidad con GPT-5.4 y sustitución de memoria en caliente

8 de mayo de 2026
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El tan esperado proyecto de agente de código abierto OpenClaw ha lanzado su versión principal 2026.3.7. Esta versión introduce nuevas y potentes capacidades, como el complemento Context Engine y la vinculación de canales distribuidos, al tiempo que añade compatibilidad total con el último modelo insignia de OpenAI, GPT-5.4.

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OpenClaw ha superado ya las 280 000 estrellas en GitHub. El equipo de desarrollo señala que el proyecto está evolucionando de un marco de agentes experimental a un «sistema operativo de agentes» listo para producción, diseñado para ofrecer una alta persistencia y escalabilidad.

Entre los aspectos más destacados de esta actualización se incluyen:

Complemento Context Engine: una nueva interfaz de Context Engine permite a los desarrolladores integrar RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizado o algoritmos de compresión sin pérdidas. Esto aborda el problema de la «pérdida de memoria» en conversaciones largas de los agentes, lo que permite un funcionamiento autónomo fiable a largo plazo.

Compatibilidad nativa con GPT-5.4 y Gemini: La actualización integra GPT-5.4, que demostró un rendimiento superior en comparación con las herramientas nativas oficiales en el benchmark OOLONG. También incluye optimizaciones profundas para los modelos de la serie Google Gemini 3.1.

Enlace persistente de canales: mediante el protocolo ACP, los agentes pueden establecer conexiones profundas y persistentes con canales en Discord o Telegram. Estas conexiones sobreviven a los reinicios del servidor, lo que permite a los agentes «recordar» el contexto y el progreso de conversaciones anteriores para ofrecer un servicio verdaderamente continuo.

Optimización de la experiencia con modelos locales: Se ha reestructurado la salida de streaming para modelos locales como Ollama. Este cambio separa claramente el «proceso de razonamiento» interno del modelo de su respuesta final, evitando que los borradores de razonamiento intermedios perturben la experiencia del usuario.

En las pruebas de rendimiento, la nueva versión de OpenClaw, combinada con el complemento lossless-claw, ofreció resultados impresionantes al procesar contextos extremadamente largos. Alcanzó una puntuación de 74,8 en tareas de comprensión de textos largos, superando a las soluciones de la competencia.

A medida que crece la popularidad de OpenClaw, sus aplicaciones se están expandiendo más allá de la programación hacia áreas como el análisis bursátil, la generación de informes y la ofimática. Un número cada vez mayor de usuarios lo está implementando como un «empleado virtual» rentable para gestionar las tareas rutinarias diarias.

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