不只是版本更新

台灣時間 3 月 22 日，OpenClaw 迎來了近期最大規模的版本更新 v2026.3.22，由項目創始人 @steipete 親自推動。社群直接把它叫做「需要專屬目錄的超級更新」。

這個稱號不是誇張——我去拉了 GitHub release notes，單次更新 312 條變更項目：18 條 breaking changes、74 條新功能改進、220 條 bug fixes，release notes 本身就有 323 行。

但如果你只看 release notes，會低估這件事。

因為 3.22 只是最新的一塊拼圖。把它跟這一個月的 3.2、3.7 beta、3.8～3.12 連起來看，其實是一場連續重構。

OpenClaw 正在從「可組裝的 Agent 框架」變成「內建 orchestration 的 Agent 作業系統」。

這件事的意義，比任何單一功能都大。

ClawHub：Agent 開始「自學」技能

本次更新最直觀的亮點是 ClawHub 插件市場正式成為預設的插件安裝源。

之前的 OpenClaw，插件主要靠 npm 安裝，你得手動找、手動裝、手動設定。現在不一樣了：

  • 自主擴充： Agent 可以自動搜索並拉取所需插件，不再受限於初始設定
  • 安全驗證： ClawHub 提供比 npm 更完整的技能包驗證機制，減少惡意代碼注入風險
  • 搜尋力爆發： 集成 Exa、Tavily、Firecrawl 等搜尋工具，支持精確日期過濾

用白話講：以前你養一隻蝦（OpenClaw Agent），要幫它一個一個裝工具。現在它自己會去市場上找需要的東西。

這聽起來像小事，但如果你跑過 OpenClaw 就知道——Agent 的能力上限，很大程度取決於它能調用多少工具。 ClawHub 把這個瓶頸打開了。

模型適配：GPT-5.4 全家桶與獨立推理

在模型支持方面，OpenClaw 展現了驚人的適配速度：

  • GPT-5.4 全系列： 原生支持 GPT-5.4、GPT-5.4-mini、GPT-5.4-nano
  • MiniMax M2.7： 原生集成，為中文語境下的 Agent 任務提供更強支持
  • Per-agent reasoning： 每個 Agent 可以有獨立的推理邏輯，不再共用全局設定

最後一點是真正值得關注的。

之前跑 multi-agent 時，所有 sub-agent 共用同一套推理設定。這在簡單場景沒問題，但當你需要「一個 Agent 負責搜尋、一個負責分析、一個負責寫報告」時，它們的推理深度和策略應該不同。

Per-agent reasoning 等於承認了一件事：multi-agent 不是「複製貼上同一個大腦」，而是「組建不同專長的團隊」。

SSH Sandbox：擺脫 Docker 的執行環境革命

v2026.3.22 引入了 OpenShell + SSH sandboxes 架構，取代了過去對 Docker 的依賴。

這個改變解決了幾個實際痛點：

問題 Docker 時代 SSH Sandbox
冷啟動時間 數秒到數十秒 近乎即時
資源消耗 需要完整容器運行時 輕量 SSH 連線
安全隔離 容器層級 受保護密鑰 + 證書
環境設定 需要 Dockerfile 直接使用

另一個容易被忽略的數字：會話超時從 600 秒（10 分鐘）延長到 48 小時。

10 分鐘的會話，基本上只能跑短任務。48 小時意味著 OpenClaw 開始支持長週期的自動化工作流——比如持續監控、定期報告生成、跨時區的協作任務。

這不是 feature，這是 使用場景的根本擴展。

3.2 版才是真正的架構轉折點

如果說 3.22 是「312 條變更的功能大禮包」，那 3.2 才是真正的架構分水嶺。

3.2 做了幾件 breaking change 等級的事：

1. 預設行為改了

新安裝會直接套用預設 tools 和 profiles，不再是「空白系統 + 自己組」。

這代表 OpenClaw 開始往標準化 Agent runtime 走。以前像是給你一堆零件自己拼，現在是出廠就能跑。

2. ACP Dispatch 預設開啟

Agent routing 和 sub-agent dispatch 直接內建，不用額外設定。

用技術語言說：multi-agent orchestration 從「框架外」搬到「框架內」。 之前你要用 LangChain、CrewAI 那種拼裝方式做 agent 協調，現在 OpenClaw 原生支持。

這其實是 multi-agent runtime native 化。

3. Plugin API 重寫

舊版：

1

registerHttpHandler(...)

新版：

1

registerHttpRoute({ path, auth, match, handler })

Plugin 不再只是 function hook，而是變成完整的 API layer——有 auth、有 routing。

換句話說：Plugin 正在微服務化。

4. CLI 運維成熟化

新增 openclaw config validate，更完整的部署前檢查流程。

這件事很關鍵，因為它意味著 OpenClaw 開始往 production infrastructure 靠，而不是停留在開發者工具。

一個月的演進脈絡：四條主線

如果只看 3.22 或 3.2 的單點更新，會錯過全貌。把這一個月串起來，有四條清晰的主線：

主線一：安全模型系統化

2 月底（v2026.2.23）就開始了：SSRF policy 改預設、security hardening、prompt 與 execution 風險修補。

重點轉變是：從「模型會亂來所以要 patch」變成「系統邊界本身要能控制」。

主線二：Agent Runtime 內建 Orchestration

從 2.19 到 3.2，ACP dispatch、agent routing、lifecycle control 陸續加入。

OpenClaw 正在變成 Agent OS——不只是讓 Agent 跑起來，而是管理 Agent 的生老病死。

主線三：Plugin / Context 全面模組化

3.7 beta 引入 ContextEngine plugin interface，context 可以 plug / unplug，同時修了 200+ bug。

這代表記憶（Memory）和上下文（Context）從 hardcode 變成 plugin system。你可以換記憶引擎，就像換資料庫一樣。

主線四：平台化能力

3.8～3.12 補上了 backup/restore CLI、agent lifecycle API（create/update/delete）、web_search provider（Grok）。

這些都是「企業會需要的東西」。

跟 Claude Code 的路線差異——不，應該說「吞噬」

看到這裡，你可能會問：OpenClaw 跟 Claude Code 的差別到底在哪？

我之前在套殼 2.0 那篇文章分析過，Claude Code 走的是「極致克制」路線——它把整台電腦當成狀態空間，但刻意不做持續性、不做可觀測性、不做跨設備控制。

但 3.22 的 release notes 讓我看到一個更激進的事實：OpenClaw 不只是走相反方向，它正在把對手直接吞進來。

這次更新裡有幾條不太起眼但意義巨大的變更：

  • Plugins/bundles: add compatible Codex, Claude, and Cursor bundle discovery/install support — OpenClaw 現在可以直接安裝 Claude Code、Codex、Cursor 的 skill bundles，把它們的能力映射成自己的 skills
  • Plugins/marketplaces: add Claude marketplace registry resolution — 直接對接 Claude 的 marketplace，你在 Claude 生態裡的插件，OpenClaw 也能裝
  • Models/Anthropic Vertex: add core anthropic-vertex provider support — 通過 Google Vertex AI 直接調用 Claude 模型

這三條加起來，意思很清楚：OpenClaw 把 Claude Code、Codex、Cursor 都當成自己的「器官」來用了。

你的 Claude Code skills？OpenClaw 能裝。你的 Codex 工作流？OpenClaw 能跑。你的 Cursor 擴充套件？OpenClaw 能用。

這就是社群所說的全面「龍蝦化」——OpenClaw 這隻蝦，正在把整個 AI coding 工具鏈的能力都長到自己身上。

加上 ACP dispatch 讓 sub-agent 可以原生路由、Feishu/Telegram/Discord/Matrix 全通道 ACP 綁定、per-agent reasoning 獨立推理——它不只是在「包裝」這些工具，而是在建一個能調度所有 AI coding 工具的統一 runtime。

這讓原本的「Claude Code vs OpenClaw」對比表需要重寫：

維度 Claude Code OpenClaw（3.22 之後）
設計哲學 Unix 哲學，做好一件事 全包式 Agent OS
對其他工具的態度 MCP 標準協議，各自獨立 直接吞進來當 bundle
Orchestration 不內建，靠外部工具 ACP dispatch 原生支持
記憶系統 CLAUDE.md（極簡） SOUL.md + AGENTS.md + ContextEngine（可插拔）
Plugin 生態 MCP（標準協議） ClawHub + Claude marketplace + npm
通道支持 Terminal Telegram / Discord / Feishu / Matrix / Android / Web
安全模型 沙箱 + 權限確認 SSH sandbox + SSRF policy + env sandbox
適合場景 開發者日常工作 長期運行的全通道 Agent

哪個好？這已經不是「好不好」的問題了。

Claude Code 是一把精準的手術刀。OpenClaw 想做的是整個手術室。

如果你的需求是「讓 AI 幫我寫 code、改 bug、做 DevOps」，Claude Code 的克制依然是優勢——簡單、快、不會搞出一堆你不理解的狀態。

但如果你的需求是「部署一個 7×24 跑的客服 Agent、能自動學新技能、能跟其他 Agent 協作、還能同時調度 Claude 和 GPT-5.4 做不同任務」——OpenClaw 正在用 312 條更新告訴你：它想做這件事，而且它動真格的。

對企業落地的意義

我在NemoClaw 那篇提過，企業落地 Agent 卡在三件事：資料怎麼控、行為怎麼控、流程怎麼控。

這一個月 OpenClaw 的更新，其實在逐一回應：

  • 資料怎麼控 → SSH sandbox 隔離 + SSRF policy
  • 行為怎麼控 → ACP dispatch + per-agent reasoning + config validate
  • 流程怎麼控 → agent lifecycle API + backup/restore + audit log

不是說這些已經足夠讓企業直接用。但方向很明確：OpenClaw 知道自己要進企業，而且正在補該補的東西。

搭配 NVIDIA 的 NemoClaw 在 GTC 上的亮相，可以看出整個生態正在形成一個共識：

Agent 不能只在 Demo 裡跑，必須有 production-grade 的 runtime。

坦白說

講了這麼多利好，該潑點冷水。

第一，生態還是很早期。 ClawHub 上的插件數量和品質，跟 npm 或 VS Code marketplace 完全不在同一個量級。「Agent 自學新技能」聽起來很酷，但實際上可用的技能包還不夠多。

第二，穩定性是個問號。 光 3.22 一個版本就有 18 條 breaking changes，一個月內連續做架構級重構（3.2 改預設行為、3.7 重寫 context engine、3.22 換執行環境），對正在 production 跑的用戶來說是災難。社群已經有人抱怨升級後 Agent 行為完全不同。

第三，「Agent OS」是願景，不是現實。 現在的 OpenClaw 離真正的 OS 還有很長的路。沒有完整的權限管理、沒有資源排程、沒有多租戶隔離。把它叫做 OS 有點像是把毛胚屋叫做智慧住宅。

第四，Token 成本問題沒解決。 我之前拆解過 OpenClaw 的 Token 消耗，SOUL.md + AGENTS.md 的全量載入設計，在 GPT-5.4 上只會更貴。ClawHub 插件越多、context 越豐富，帳單越嚇人。

第五，跟 Claude Code 的競爭還沒真正開始。 Anthropic 在 MCP 協議上的佈局、Claude Code 持續的產品打磨、加上模型本身的能力提升——OpenClaw 的「全包」路線能不能跑贏 Claude Code 的「極致克制」，現在下結論太早。

不過話說回來，方向是對的。

Agent 確實需要比「框架」更多的東西。它需要 orchestration、需要 lifecycle management、需要安全邊界、需要持久化。這些東西，總得有人做。

OpenClaw 選擇自己全做。Claude Code 選擇讓生態來補。最後誰贏，可能不取決於技術，而是取決於哪邊的生態更快成熟。

常見問題 Q&A

Q: 升級到 v2026.3.22 需要注意什麼？

狀態目錄從 ~/.moltbot 遷移到了 ~/.openclaw，升級前務必備份。另外 Plugin API 也改了，舊的 registerHttpHandler 需要遷移到新的 registerHttpRoute 格式。

Q: SSH Sandbox 跟 Docker 比，安全性有沒有降低？

不同層級的隔離。Docker 是容器級隔離，SSH sandbox 靠密鑰和證書保護。對大多數場景夠用，但如果你需要完整的 OS 級隔離（比如跑不信任的第三方代碼），Docker 還是更適合。

Q: 現在適合把 OpenClaw 用在 production 嗎？

看場景。如果是內部工具（客服 bot、報告生成），可以謹慎嘗試。如果是面向客戶的關鍵服務，建議再等 2-3 個版本穩定下來。一個月三次 breaking change 的節奏，不適合 production。

Q: OpenClaw 跟 Claude Code 該選哪個？

不是二選一。Claude Code 適合開發者日常（寫 code、debug、DevOps），OpenClaw 適合長期運行的自動化 Agent。很多人兩個都用——用 Claude Code 開發，用 OpenClaw 部署 Agent。

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