Según la supervisión de 1M AI News, la plataforma de asistentes de IA de código abierto OpenClaw lanzó la v2026.4.5, que incluye alrededor de 40 funciones nuevas y más de un centenar de correcciones, realizadas por más de 60 colaboradores. Esta es la primera gran actualización desde el primer gran ciclo tras el bloqueo de Anthropic a la integración de la suscripción de OpenClaw.
La función nueva más destacada es un sistema experimental de memoria de “soñar” (dreaming). En segundo plano, la memoria se integra en tres fases de colaboración: el sueño ligero filtra recuerdos de corto plazo, el sueño profundo se encarga de la escritura persistente, y la fase REM detecta asociaciones y extrae percepciones persistentes; cada una de las tres fases tiene un planificador independiente y puede ejecutarse automáticamente sin intervención humana, con la interfaz Dream Diary y herramientas de depuración. En el código fuente de Claude Code filtrado accidentalmente el 31 de marzo, también hay un conjunto de mecanismos llamado autoDream, que además se integra automáticamente en momentos de inactividad, elimina duplicados y elimina contradicciones de memoria. También emplea una arquitectura por capas similar: el índice se carga siempre, los temas se leen bajo demanda y el historial solo se busca sin cargarse.
Otra actualización similar es la optimización de caché de prompt. En esta versión, OpenClaw mejora la tasa de aciertos de caché mediante métodos como la disposición determinista de definiciones de herramientas de MCP, la huella digital normalizada de las indicaciones del sistema y la separación de listas de herramientas en línea, entre otros. Mientras tanto, el código fuente filtrado de Claude Code muestra que internamente utiliza límites estables/dinámicos de prompts para maximizar la reutilización de caché; el enfoque de optimización de ambos es casi idéntico. Boris Cherny, ingeniero de Claude Code, también es uno de los contribuyentes de esta mejora de caché de OpenClaw.
Sin embargo, el historial de desarrollo de las PR relacionadas con OpenClaw indica que el ciclo de desarrollo de estas funciones ocurrió mucho antes del incidente de filtración; completar una migración de un tamaño así en menos de una semana no es realista desde el punto de vista de la ingeniería. Es más probable que ambos proyectos, al resolver el mismo problema, hayan convergido hacia soluciones parecidas, y que la filtración diera por primera vez a los observadores una oportunidad de comparar directamente el diseño interno de ambos.
Otras actualizaciones principales incluyen: