El equipo de OpenAI Codex reparó la vulnerabilidad de autenticación de OpenClaw, y el comportamiento del agente del modelo de OpenAI mejoró significativamente.

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Generación de resúmenes en curso
Noticias de ME News, 23 de abril (UTC+8), según el monitoreo de Dongcha Beating, el equipo de OpenAI Codex está concentrando sus esfuerzos en optimizar la experiencia del modelo OpenAI en OpenClaw. El responsable de ingeniería de Codex, Tibo Sottiaux, afirmó que el equipo está colaborando con el creador de OpenClaw, Peter Steinberger, y adelantó que habrá más avances la próxima semana. El responsable de producto de Codex, Nik Pash, descubrió un problema crítico durante la depuración: al configurar OpenClaw para usar el arnés de Codex con el modelo OpenAI, el proceso de autenticación falla y el sistema retrocede silenciosamente al arnés Pi, haciendo que los usuarios crean que el arnés de Codex funciona correctamente, cuando en realidad no es así. Pash presentó dos PR, uno para corregir el puente de autenticación y otro para evitar el retroceso silencioso. La diferencia en el comportamiento del agente antes y después de la corrección es significativa. Al usar el arnés Pi, el agente solo realiza un sondeo superficial en cada latido: lee el archivo de latido, verifica Discord, devuelve HEARTBEAT_OK e ignora el resto de instrucciones; a veces deduce que debe ejecutar una acción pero no emite una llamada de herramienta. Al cambiar al arnés de Codex, el agente entra en un ciclo de trabajo completo: lee el contexto del área de trabajo, analiza la lista de tareas, revisa el repositorio, realiza ediciones, intenta la validación, y los latidos posteriores pueden continuar con el progreso en lugar de repetir el trabajo. Pash indicó que el prompt del agente y la lógica del flujo de trabajo superior no se modificaron; la mejora proviene completamente del cambio del adaptador de tiempo de ejecución subyacente (arnés), es decir, la forma en que OpenClaw se comunica con la API del modelo. (Fuente: BlockBeats)
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