六天。三个版本。4.5、4.7、4.10、4.11。
如果说 3.31–4.2 是围城——龙虾学会自保——那 4.5 到 4.11 讲的就是披甲之后的事。它开始做东西、记东西。从前那只只会回答问题的龙虾，现在会拍视频、写音乐，还会抢在你开口之前把合适的上下文塞进它的回复里。
视频生成升级为一等工具
4.5 之前，视频是个副业。你可以通过插件把链路凑出来，但既没有统一的工具名，也没有 provider 注册表，更谈不上 fallback 链。这一局翻篇了。
video_generate 现在是内置工具。Agent 调用它的方式和调用 image_generate 一模一样。结果以附件媒体的形式返回，通过当前会话所在的任何通道交付——Telegram、Discord、Slack、iMessage，哪条都行。
首发内置的 provider：xAI（grok-imagine-video）、阿里云百炼 Wan、Runway。4.10 通过 fal provider 接入了 Seedance 2.0，时长、分辨率、音频、seed 全部支持。4.11 又加上了纯 URL 方式的素材交付、参考音频输入、逐资产的角色提示，还有 adaptive 宽高比——这样 provider 能暴露更丰富的模式，同时不至于把巨型文件硬塞进内存。
4.7 落地了跨 auth provider 的图像、音乐、视频自动 fallback。切换时意图被完整保留。尺寸、宽高比、分辨率、时长这些提示如果当前 provider 不完全支持，会被映射到最接近的合法值，而不是直接报错。第一个 provider 接不住的请求，会被翻译成下一个能听懂的形态。
音乐生成同样如此
同一个版本，同一套路数。music_generate 现在是内置工具，首发内置 Google Lyria 和 MiniMax 两个 provider。异步跟踪，音频跑完了再回传。provider 不支持的可选提示——比如 Lyria 上的 durationSeconds——会被忽略并抛一条警告，而不是让整个请求挂掉。
想全部在本地跑？4.5 内置的 ComfyUI 工作流插件同时覆盖 image_generate、video_generate，以及走工作流的 music_generate，本地 ComfyUI 和 Comfy Cloud 两头都能跑。提示词注入、可选的参考图上传、实时测试、产物下载——全套闭环。
`openclaw infer`：一个 CLI 收编所有推理
4.7 把 openclaw infer 正式铺成了走 provider 的推理工作流的总入口。模型、媒体、网页、embedding 任务全在同一条命令下。转写支持逐请求覆盖 prompt 和 language。网页搜索和网页抓取的行为，和 agent 运行时下跑出来的一模一样。
如果你之前一直在拿一堆一次性脚本在聊天循环之外跑推理，这就是它们的替代品。
Active Memory：龙虾开始主动记事
这一条，用户感知最强。
4.10 之前，记忆是你要主动调的东西。"记住我喜欢暗色模式。""在记忆里搜一下那个 API key 的流程。"龙虾会照做，但前提是你先得记得让它做。
Active Memory 把这事翻了过来。这是一个可选插件，每一轮在主回复之前，跑一个专门的记忆 sub-agent。这个 sub-agent 会自动把偏好、过往细节和相关上下文拉进 prompt 里。你不用记着要记。
它可以调：message 范围、recent 范围、或者全上下文模式，激进到什么程度你自己定。/verbose 能让你实时看正在被拉进来的东西是什么。高级 prompt 覆盖和 thinking 覆盖留给微调用。需要 debug 某一次具体的记忆决策时，还可以显式打开 transcript 持久化。
4.12 又收紧了一圈。即便有 mx-claw 这类包装层介入，召回操作也会绑定在解析后的 channel 上。词法 fallback 排序有所改进。Active Memory 的结果现在走的是隐藏的、不可信的 prompt 前缀路径，而不再直接写进 system prompt——这样在 gateway 的 debug 日志里你能一字不差地看到模型真正收到了什么。
Codex 有了自己的 provider
4.10 把 Codex 从 OpenAI provider 的路径里拆了出来。codex/gpt-<em class="italic text-slate-200"> 模型现在走 Codex 自己管的认证、原生线程、模型发现和 compaction，全部通过一个由插件拥有的 app-server harness。openai/gpt-</em> 继续留在标准的 OpenAI provider 上。
实际效果：你的 Codex 订阅不会再和你的 OpenAI API key 打架。认证 profile 各走各的。模型列表直接取自 Codex 自己的目录。4.14 又在此之上加了对 gpt-5.4-pro 的前向兼容——在上游目录还没同步之前，Codex 的定价和配额就已经能看到了。
LM Studio 现在是内置 provider
4.12 内置了一个 LM Studio provider。首次配置引导、运行时模型发现、流式预加载、记忆搜索 embedding——一整条一等公民通道。如果你用 LM Studio 跑本地模型，不用再把它配成一个通用的 OpenAI 兼容 endpoint、然后祈祷能力探测能跑通了。
一些值得一提的小事
- •Arcee AI provider（4.7）：Trinity 目录、OpenRouter 支持、配置引导。
- •Gemma 4 支持（4.7）：显式的 thinking-off 语义通过 Gemma 兼容包装层完整保留。
- •内置 Qwen、Fireworks AI、StepFun（4.5）——外加 MiniMax TTS、Ollama Web Search、MiniMax Search 这几套集成。
- •Amazon Bedrock（4.5）：推理 profile 自动发现，请求区域自动注入。IAM 认证走凭据链即可，不需要再手动 export
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK。 - •Compaction provider 注册表（4.7）：插件可以替换内置的总结流水线。provider 失败时自动 fallback 回 LLM 总结。
- •持久化的 compaction 检查点（4.7）：Sessions UI 上新增 branch/restore 操作，可以查看和恢复 compaction 之前的状态。
这一轮的整体形状
三条主题，并行推进：
- 1.做东西。 视频、音乐、本地工作流。从前那只只会回答问题的龙虾，现在能产出在聊天之外也能独立存在的东西。
- 2.记东西。 Active Memory 把记忆从一个你要去调的东西，变成了一个自己调自己的东西。
- 3.更干净的边界。 Codex 有了自己的车道。LM Studio 升为一等公民。provider 的认证不再跨上下文串味。
这一轮里没有哪个单独叫得出名字的旗舰功能。它是一连串单看都很增量、合在一起就改变龙虾手感的升级。要视频，就给视频。顺口提一次偏好，它就记住。Codex 和 OpenAI GPT 来回切，认证不打架。
六天，三个版本，一只从"它能做事"走到了"它在替你做事"的龙虾。
