OpenClaw 发布版本更新,新增 QQ Bot 集成,提升亚太用户使用友好度
ChainCatcher 消息,据官方消息,今晨 OpenClaw 2026.3.31 版本发布。新版本新增 QQ 机器人集成(支持私聊、群聊和公会聊天及媒体)、LINE 媒体发送功能,以及真实后台任务流管理(可列出、查看和取消任务),提升了自动化可靠性。
本次版本更新突出强调亚洲市场扩展,包括更好的中、日、韩文上下文、记忆和 TTS 支持,以及 WhatsApp 表情反应和 Matrix 房间历史流式传输,旨在覆盖 Slack 或 Discord 之外的开发者沟通渠道。
本次更新获得社区广泛好评,但少数用户反馈更新后出现 Exec 审批提示过多 / Approval 问题、极少数用户反馈更新后偶发崩溃或不稳定现象。
-- 价格
本内容仅供参考,不构成任何金融、投资、法律或税务建议。文中提及的任何活动、奖励、线上活动或相关信息,不应被视为对购买、出售或交易任何加密资产的推荐、招揽或邀请。加密资产具有高波动性,存在价值损失风险。WEEX服务、产品及相关活动的可用性可能因地区而异。用户在参与前有责任确保符合当地适用法律法规。
猜你喜欢

硅谷VC实地观察中国创业:更严苛的资本环境,孕育出更凶悍的公司

OpenClaw 创始人:新版本将升级采用 MCP,可替代 Anthropic 消息通道
AOT Matrix 的实战进化:WEEX AI Trading Hackathon 下的双脑量化系统
在加密市场这一典型的“非平稳系统”中,策略失效往往不是因为模型不够复杂,而是因为它们并未真正经历真实市场的约束:剧烈波动、流动性断层、执行延迟、风控边界…… 这也是 WEEX 发起 AI Trading Hackathon 的核心初衷——不比概念,只看在真实交易环境中的可落地能力。在 WEEX AI Trading Hackathon 的备赛过程中,参赛团队 AOT Matrix 展现了前沿 AI 量化能力,通过 V4.4 双脑协同架构,实现了从底层逻辑到执行层的全面优化,充分体现了平台对创新与实战能力的双重考量。

预赛选手解读——AOT Matrix:左脑分析,右脑决策的AI交易系统
在 WEEX AI Trading Hackathon 的参赛项目中,AOT Matrix 的系统设计选择了一条相对克制、但在真实交易环境下更难走的路径。在备赛初期,他们便围绕AI 在交易系统中的角色边界做出了明确取舍。围绕这一决策逻辑、系统架构的多次重构,以及在 WEEX 真实交易环境与工程约束下的实践过程,我们对 AOT Matrix 进行了采访。

债务:财政部将再次发行在选举前到期的债券以更新约12.6万亿比索

SQD将验证过的链上数据添加到Google Cloud BigQuery

Term Finance 在估计损失850万美元后关闭 Meta Vaults

Cryptoquant对比特币的风险:基恩·朱称其面临的主要打击

哥斯达黎加司法调查机构突袭“猫”别名的儿子财产,案件扩大

高盛在比特币突破之际支持加密货币股票

美元定期存款:投资2000美元能赚多少钱

比特币现货需求:自2025年10月创纪录以来未曾出现的信号

Cofund发布超过24个比特币契约案例的互动地图

通过中介购买加密货币将向非专业投资者开放

沙特牵头麦加协议,石油美元体系面临新的信任考验

48小时内10亿美元:X准备在动态中推出加密货币交易功能

外汇市场:零售交易者如何适应2026年波动的市场

特朗普击败美联储:阿联酋交易热潮如何爆发

LayerZero推出ATLAS交易引擎

智利请求美国引渡两名洗钱近1900万美元的委内瑞拉人

Moon Pursuit Capital:加密货币投资者应优先考虑系统化策略而非美联储预测

MEXC股票期货交易量在亚洲第二季度激增超过3300%

灯塔行动:14000条线索交给调查人员打击儿童色情网络

币安创始人使用《辛普森一家》代号,前员工分享

加密货币:Solana ETF创下年度最大单日流入

雷·达里奥警告美国债务危机,推荐黄金和比特币作为保护措施

Xbox与PlayStation重新审视其多平台战略,重申独占性的重要性

新电影《生化危机》将把动作带入第一人称视角

便宜贷款的成本是多少?

采访:Aptos CEO谈AI代理、稳定币与机器交易
硅谷VC实地观察中国创业:更严苛的资本环境,孕育出更凶悍的公司
OpenClaw 创始人:新版本将升级采用 MCP,可替代 Anthropic 消息通道
AOT Matrix 的实战进化:WEEX AI Trading Hackathon 下的双脑量化系统
在加密市场这一典型的“非平稳系统”中,策略失效往往不是因为模型不够复杂,而是因为它们并未真正经历真实市场的约束:剧烈波动、流动性断层、执行延迟、风控边界…… 这也是 WEEX 发起 AI Trading Hackathon 的核心初衷——不比概念,只看在真实交易环境中的可落地能力。在 WEEX AI Trading Hackathon 的备赛过程中,参赛团队 AOT Matrix 展现了前沿 AI 量化能力,通过 V4.4 双脑协同架构,实现了从底层逻辑到执行层的全面优化,充分体现了平台对创新与实战能力的双重考量。
预赛选手解读——AOT Matrix:左脑分析,右脑决策的AI交易系统
在 WEEX AI Trading Hackathon 的参赛项目中,AOT Matrix 的系统设计选择了一条相对克制、但在真实交易环境下更难走的路径。在备赛初期,他们便围绕AI 在交易系统中的角色边界做出了明确取舍。围绕这一决策逻辑、系统架构的多次重构,以及在 WEEX 真实交易环境与工程约束下的实践过程,我们对 AOT Matrix 进行了采访。






