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OpenClaw v2026.4.29 publié : la mémoire mise à niveau vers « Wiki des personnages », l'agent apprend à suivre activement ses engagements
Selon le suivi Beating, le moniteur, l’assistant AI personnel open source OpenClaw (GitHub 367K étoiles) a publié la version v2026.4.29, une deuxième mise à jour en deux jours. La plus grande évolution pour les utilisateurs concerne le système de mémoire et le système de messages.
La mémoire a évolué d’une simple récupération basée sur la recherche vers un wiki de perception des personnages : l’agent peut automatiquement construire des fiches de personnages, suivre des graphes de relations interpersonnelles, chaque mémoire étant accompagnée d’une source traçable et d’une étiquette de type de preuve. Active Memory a ajouté un filtrage par ID de conversation, permettant aux opérateurs d’activer la récupération de mémoire uniquement pour des conversations spécifiques ; les sous-agents ne suppriment plus le contenu déjà récupéré en cas de timeout, mais renvoient un résumé partiel de la récupération.
Le système de messages a ajouté la fonction « engagement ». L’agent extrait implicitement des promesses de suivi (comme « je te rappellerai demain » ou « vérifie le progrès la semaine prochaine ») dans la conversation, et les livre périodiquement via un mécanisme de heartbeat, avec une configuration indépendante des limites par agent et canal. La stratégie de mise en file d’attente lors de l’envoi de messages par l’utilisateur a également changé : elle passe du mode FIFO à un mode steer, où le modèle lit toutes les messages en attente en une seule fois lors de la limite d’inférence, réduisant ainsi les interruptions.
Autres changements : NVIDIA rejoint en tant que fournisseur de modèles intégrés, avec une clé API prête à l’emploi ; le nouveau plugin ajoute un stockage persistant d’état SQLite, évitant la perte de données lors des redémarrages ; au niveau de la sécurité, l’intégration de la règle OpenGrep permet la scan automatique et le téléchargement de rapports SARIF vers GitHub Code Scanning ; le chargement des plugins sous Windows est passé d’environ 39 secondes à environ 2 secondes ; le canal Slack a corrigé plus d’une dizaine de problèmes de débordement liés aux limites du Block Kit.