3月23日深夜，OpenClaw 发布了 v2026.3.22 更新。这不是一次常规的版本迭代——从安全架构到插件系统，从模型默认项到网关启动速度，从浏览器连接到平台覆盖，这次更新几乎在每一条线上都有实质变化。作为深度用户，我认真读完了整篇 changelog，给你梳理出真正值得关注的重点。

3月23日深夜，OpenClaw 发布了 v2026.3.22 更新。这不是一次常规的版本迭代——从安全架构到插件系统，从模型默认项到网关启动速度，从浏览器连接到平台覆盖，这次更新几乎在每一条线上都有实质变化。作为深度用户，我认真读完了整篇 changelog，给你梳理出真正值得关注的重点。

摘要：本文验证了基于本地开源模型和OpenClaw的数字人视频生产流水线，包含文案生成、TTS音频合成、场景合成和视频生成四个关键步骤。该方案采用本地部署，避免了云服务按次计费的高成本，批量生产成本仅相当于电费。测试显示，整套流程能稳定输出生产级质量的视频，其中音色克隆还原度达85%+，场景合成支持人脸特征保留。文章提供了详细的技术流程、目录结构和参数经验值，证实本地模型完全能支撑规模化数字人视频

摘要：本文记录了配置OpenClaw子Agent（CodingAgent）使用Opencode编程的全过程。首先添加子Agent并配置调用权限，然后定位Opencode路径并设置环境变量。接着为程序员Agent编写SystemPrompt规范工作流程，安装oh-my-opencode插件增强功能。最后通过重启Gateway使配置生效，并测试SQLite用户管理功能的实现。整个过程解决了Openco

📢 AI记忆系统革新：从「上下文爆炸」到「精准召回」 传统AI记忆系统面临三大痛点：上下文膨胀（无关信息淹没关键内容）、成本爆炸（高Token消耗）和精准度下降。OpenClaw推出的lossless-claw和QMD技术通过混合引擎（BM25+向量+重排序）实现突破： lossless-claw：通过DAG摘要图谱管理会话内记忆，动态组装上下文，支持回溯原始消息，Token削减95%+，响应速

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