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OpenClaw v2026.4.12：Proveedor integrado de LM Studio, acceso directo a modelos grandes locales
Noticias de ME News, 14 de abril (UTC+8), la herramienta de IA de código abierto OpenClaw lanza la versión v2026.4.12.
El enfoque de esta versión es ampliar las formas de acceso a modelos y canales: agregar un proveedor integrado en LM Studio para que los modelos locales estén disponibles de inmediato; en el canal de Feishu, se añade un proceso de escaneo para crear robots, simplificando la integración empresarial.
Anteriormente, LM Studio requería que los usuarios configuraran manualmente la dirección y el nombre del modelo a través de una interfaz compatible con OpenAI.
En esta versión, se actualiza a un proveedor integrado que soporta el descubrimiento automático de modelos cargados en LM Studio, pre-carga en flujo, y búsqueda de memoria basada en vectores incrustados localmente, que se puede usar tras la configuración.
El canal de Feishu anteriormente requería crear manualmente una aplicación en la plataforma abierta de Feishu y configurar la URL de devolución, un proceso largo.
La nueva versión permite crear robots escaneando un código en un solo paso, reduciendo la barrera de entrada para los usuarios empresariales.
Otros cambios orientados a los usuarios:
Mejoras en el runtime de GPT-5/5.4, separando la construcción de prompts y la lógica de reintentos, haciendo que tareas de larga duración sean más estables
Reconstrucción en la carga de plugins, activando solo los componentes necesarios declarados en la lista al inicio, sin cargar plugins irrelevantes en tiempo de ejecución
La mejora del plugin de Memoria Activa de la versión anterior, ajustó el comportamiento de búsqueda, cambiando la recuperación de memoria a modo de búsqueda por defecto, mejorando la precisión entre canales
En cuanto a seguridad, se corrigieron tres vulnerabilidades, todas marcadas como detectadas con asistencia de IA: la lista de aprobadores vacía puede evadir la verificación de permisos, busybox/toybox puede ser utilizado para escapar del intérprete, y la detección insuficiente del envoltorio de shell puede permitir la inyección de variables de entorno.
(Fuente: github)