diff --git a/raw/podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md b/raw/podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md new file mode 100644 index 0000000..45746ad --- /dev/null +++ b/raw/podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md @@ -0,0 +1,199 @@ +--- +type: podcast +source_url: https://op3.dev/e/https://github.com/clawdassistant85-netizen/openclaw-podcast-media-en/releases/download/ep111/episode_111.mp3 +retrieved: 2026-09-08 +title: "AgentStack Daily EP111 — Agent Stack Release Readout: OpenClaw v2026.9.1" +author: "AgentStack Daily (KI-generiert, TTS-Hosts NOVA/ALLOY)" +duration_min: 25 +posted_date: 2026-09-04 +release_tag: ep111 +transcript_local: "/tmp/pod111/episode_111_transcript.md (33,9 KB)" +show_notes_local: "/tmp/pod111/show_notes_episode_111.md (52,8 KB)" +tags: [podcast, agentstack-daily, openclaw, ling-3.0, moe, finance, miktrotik, 400gbe, meta, muse-spark, glm-5.3, github-copilot, openai, daybreak, crowdstrike, nvidia, safemind, fuzzball, mcp] +--- + +# AgentStack Daily EP111 — Agent Stack Release Readout: OpenClaw v2026.9.1 + +Englischer, KI-generierter Daily-Podcast (zwei TTS-Hosts NOVA und ALLOY, NotebookLM-artiges +Format). Episode 111, Dauer ~25 Min. Laut Closing verweisen die Show Notes auf +tobyonfitnesstech.com. Nachfolgend die neutral dokumentierten Fakten aus Transcript +und Show Notes (Primärquellen siehe jeweilige Story bzw. Show Notes). + +## 1. Agent Stack Release Readout: OpenClaw v2026.9.1 + +OpenClaw v2026.9.1 laut Podcast am 03.09.2026 veröffentlicht. Zentrale Änderungen laut Episode: + +- **Mermaid-Rendering:** Mermaid-Blöcke rendern jetzt als Diagramme im Control UI und in + den nativen macOS-/iOS-/Android-Apps. Mobile Nutzer können Diagramme vergrößern; bei + fehlgeschlagenem Render gibt es einen Retry statt roher Diagramm-Syntax im Chat. +- **Installation:** Standard-Package-Launch-Pfad erkennt bestehende Credentials von + Claude Code oder der Codex-Desktop-App, prüft API-Keys in Echtzeit, startet einen + Foreground-Gateway und öffnet das Dashboard. Der volle Wizard bleibt unter + „Custom setup" verfügbar. +- **Persönliche Skill-Bibliotheken:** Geteilte Gateways unterstützen pro-Identität + private Skills neben dem gemeinsamen Workspace-Set; Import aus ZIP-Archiven sowie + selektives Teilen/Publizieren. +- **Updater-Rollback:** `openclaw update` testet den npm-Kandidaten gegen einen + eingebauten Doctor-Check; schlägt die Post-Update-Validierung fehl, wird zurückgerollt, + wobei Konfiguration und Secret-Referenzen erhalten bleiben. Fehler gehen an einen + eingebauten Triage-Agenten; Plugin-Readiness wird vor Neustart geprüft; Agent-gestartete + Updates können außerhalb der Gateway-Prozessbaum-Session laufen. Akzeptiert npm-12-Lokalararchive. +- **Startup-Resilienz:** Ungültige Legacy-Scheduled-Task-Zeilen werden quarantiniert statt + den Gateway zu blockieren; Migrationswarnungen lassen degraded-but-running zu; Recovery + unter Last verbessert; lokale Modell-Server werden bei Out-of-Memory bevorzugt; Windows-Gateways + bleiben nach Agent-Neustart online. +- **Approvals:** Persistente „Allow Always"-Entscheidungen reduzieren wiederholte + Approval-Prompts für MCP-Tools auf konfigurierten Servern; bereits erteilte Approvals + eines aktiven Codex-Placements können wiederverwendet werden. +- Show-Notes-Hinweis: Wer auf 2026.8.2 ohne Service-Manager ist, kann mit + `openclaw update --no-restart` sauber landen. + +## 2. Ling 3.0 Flash Fin auf OpenRouter (Finance-MoE, 262K Kontext) + +- InclusionAI hat **Ling 3.0 Flash Fin** zum OpenRouter-Katalog hinzugefügt + (verifiziert 04.09.2026). Primärquelle: https://openrouter.ai/models/inclusionai/ling-3.0-flash-fin +- Finance-fokussiertes Mixture-of-Experts-Modell auf Basis von Ling 3.0 Flash; + **124B Gesamt-Parameter, ~5,1B aktive Parameter pro Token**; Kontextfenster + **262.144 Tokens**. +- Positioniert für Investment-Workflows: Jahresreport + Earnings-Transkripte in einem Prompt; + Anwendungen wie Vergleich von Management-Sprache über Berichtsperioden, Abgleich von Claims, + langdokument-Q&A über Filings. +- Hinweis der Episode: Keine harten Eval-Werte für Forecasting-/Rechenzuverlässigkeit verfügbar; + „finance-focused" ist keine belegte Finanzkompetenz. + +## 3. Desktop-400GbE-Switch für lokale AI-Cluster (MikroTik CRS804-4DDQ-hRM) + +- ServeTheHome hat **MikroTik CRS804-4DDQ-hRM** getestet: kompakter 4-Port-400GbE-Switch + basierend auf Annapurna-Labs-Networking-Silicon (Teil von Marvells Infrastruktur-Portfolio). +- Einsatz in einem lokalen AI-Cluster; Ziel: Tensor-/Gradienten-Shuffling zwischen GPUs + in getrennten Rechnern, ohne dass Ethernet der Engpass ist. +- Einordnung der Episode: Für die meisten Heim-Setups nicht nötig, aber 400GbE wird in + eine Form gebracht, die kleine Forschungsgruppen erwägen können. + +## 4. CIQ Fuzzball 4.2 (Agentic Controls + AMD GPUs) + +- CIQ (Firma hinter Rocky Linux) hat **Fuzzball 4.2** am 03.09.2026 veröffentlicht. +- Neuer **MCP-Server**: AI-Agenten können den Cluster unter expliziter Berechtigung + steuern (Jobs einreichen, Status prüfen, Ergebnisse holen); jeder MCP-Call ist auditierbar. +- Neue **AMD-GPU-Unterstützung** in der Turnkey-Sovereign-AI-/HPC-Orchestrierungsplattform + (nicht mehr auf einen Accelerator-Hersteller festgelegt). +- In-Cluster-Workflows können Folge-Arbeit selbst an den Scheduler zurückgeben (agentisches HPC). + +## 5. Research: DRACO (IBM Research) — Long-Horizon-Agents ohne Verifier + +- IBM Research: **DRACO** trainiert langlaufende Agents, für die es am Ende kein klares + Erfolgssignal gibt. Erzeugt Bewertungskriterien on-the-fly während des Praktizierens, + bewertet den Lauf am Ende und verteilt Credit mathematisch auf die Schritt, die jedes + Kriterium erfüllen. +- Auf dem Benchmark **AppWorld**: +15,9 Punkte gegenüber dem Basis-Modell, besser als + Training mit spärlicher Ground-Truth-Belohnung. + +## 6. ChatGPT-Integration in vertrauenswürdige Gesundheitsdaten für Kliniker + +- OpenAI kündigte am 01.09.2026 an, dass Kliniker ChatGPT auf vertrauenswürdige + Gesundheitsdaten (Patientenkontext, Medizingeschichte, Forschung) zeigen können. +- Auf Hacker News auf 490 Punkte; konkrete Partnerliste, Integrationsstandard und + Compliance-Zertifizierungen laut Episode nicht in der Ankündigung enthalten. + +## 7. Research: SENTINEL-RL (Topology-Planner für SOC-LLMs) + +- Neue Architektur **SENTINEL-RL** für Security-Operation-Centers: splitet die Aufgabe — + ein graph-bewusster Encoder + RL-Policy übernimmt Topologie-Reasoning und investigative + Aktionen; LLM liest nur die Empfehlungen und schreibt Analysten-zusammenfassungen. +- Auf dem LANL-Enterprise-Security-Datensatz: 0,91 Precision gegen gelabelte Red-Team-Events. +- Offene Frage: Planer-plus-Narrator-Split auf Live-Produktionsnetzen (nicht nur kuratierten Datensätzen). + +## 8. GitHub Copilot: Modell-Retirements am 02.10. und Modell-Refresh + +- GitHub-Changelog (03.09.2026): „Selected models" verlassen Copilot am **02.10.2026** + über alle Experiences (Chat, Inline-Edits, ask mode, agent mode, Code-Completion). + Konkrete Modell-IDs stehen laut Episode im verlinkten Changelog, nicht in der Blog-Zusammenfassung. +- **Gemini 3.8 Flash** verfügbar in Copilot seit 03.09.2026 (niedrigere Latenz, niedrigere + Kosten als Flagship); GitHub-Früh-Evaluation stark bei komplexen Terminal-basierten Coding-Tasks. +- **Enterprise-Admins** können nun jedes verfügbare Modell als Standard für neue + Konversationen festlegen; Entwickler können pro Konversation abweichen. + +## 9. OpenAI $1B Cyber-Defense-Commitment (Daybreak for Frontline Defenders) + +- OpenAI kündigte am 03.09.2026 **Daybreak for Frontline Defenders** an: 1 Mrd. USD + über mehrere Jahre für Betreiber essentieller Dienste (Utilities, Krankenhäuser, + kritische Infrastruktur). Bündelt Zugang zu frontier cyber AI, Training und Support. +- Laut Episode nicht spezifiziert: welche Modelle unter „frontier cyber AI" fallen, + erste Partner-Organisationen, Verteilung auf Computing-/Funding-/Service-Anteile. + +## 10. Meta Muse Spark (95 % Rabatt gegen Prompt-Daten) + +- Meta hat laut TechCrunch **Muse Spark** gelauncht: Modell für Coding-Agents und + autonome Workflows. Kunden, die ihre Prompts und Modell-Ausgaben für Metas + Modellentwicklung freigeben, erhalten im Schnitt **~95 % Rabatt** (~1/20 des Preises). +- Einordnung der Episode: für Open-Source-/persönliche Experimente attraktiv; bei + proprietärem Code / sensiblen Kunden-/Vertraulichkeitsdaten ist der Rabatt laut + Episode eine Daten-Governance-Entscheidung, kein Coupon. + +## 11. f/prompts.chat (ehem. Awesome ChatGPT Prompts) + +- **Awesome ChatGPT Prompts** wurde zu **f/prompts.chat**: Open-Source, Community-Sharing + und -Sammlung von Prompts; selbst hostbar für Privatsphäre. Primärquelle unterstützt + nur diese benannten Fakten (keine Performanz-/Kompatibilitätsbehauptungen). + +## 12. NVIDIA + CrowdStrike: SafeMind (Agentic Cybersecurity) + +- Auf **Fal.Con 2026** (Las Vegas) kündigten Jensen Huang (NVIDIA) und George Kurtz + (CrowdStrike) **SafeMind** an, ein agentic-cybersecurity-System von CrowdStrike. +- Framing: Angriffe sind automatisiert → Verteidigung muss automatisiert werden. + „Agentic" = Software verfolgt ein Sicherheitsziel über mehrere Aktionen + (Detections verknüpfen, Kontext sammeln, Response vorschlagen, erlaubte Aktionen koordinieren). +- NVIDIA liefert beschleunigte Modell-Infrastruktur; CrowdStrike Endpoint-Daten und + Threat-Intelligence. Grenze zwischen „containment empfehlen" vs. „ausführen" bleibt + Governance-Entscheidung. + +## 13. GitHub Project Radar (Stand ~04.09.2026) + +- **HKUDS/nanobot** — 47.705 ★ (+1.245 / +2,7 % seit 2026-07-31); leichtgewichtiges + selbst-gehostetes Python-Agent-Framework; v0.3.0 (2026-07-25). https://github.com/HKUDS/nanobot +- **DeusData/codebase-memory-mcp** — 42.160 ★ (+5.435 / +14,8 % seit 2026-07-31); + Code-Intelligence-MCP-Server, indiziert Codebases in persistenten Wissensgraphen, + 158 Sprachen, Sub-ms-Queries, 99 % weniger Token; v0.10.8. https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp +- **PrefectHQ/fastmcp** — 27.517 ★ (+528 / +2,0 %); Python-Framework für MCP-Server/-Clients; + v4.0.2 (2026-09-02). https://github.com/PrefectHQ/fastmcp + +## 14. Model Discovery Check (OpenRouter, verifiziert 04.09.2026) + +- **Ling 3.0 Flash Fin** (inclusionai) — ausgewählt (Details siehe Story 2). +- **NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety** (nvidia) — neu gelistet, 4B-Guardrail-Modell auf + Gemma-3-4B, 131.072 Kontext; nicht ausgewählt (Variant/duplicate). +- **SpaceXAI Grok 4.3 (batch)** (x-ai) — neu gelistet, 1.000.000 Kontext; nicht ausgewählt. + +## 15. Local LLM Spotlight: GLM-5.3 (Z.ai) auf Hugging Face + +- **zai-org/GLM-5.3** trending auf HF: 1.636 Likes, 303.534 Downloads. Tags: transformers, + safetensors, glm_moe_dsa, text-generation, conversational, en, zh, arxiv:2602.15763. + https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3 +- Episode-Hinweis: Downloads belegen Aufmerksamkeit, nicht Dienst-Tauglichkeit + (Lizenz, Kontextlänge, Evaluation, Gewicht-Layout, Hardware prüfen). + +## 16. Extra Research Candidates + +- **WeatherNext 3** (DeepMind): genauestes globales Wetter-KI-Modell (Blog 03.09.2026). + https://deepmind.google/blog/introducing-weathernext-3-our-most-advanced-and-accurate-global-weather-ai-model/ +- **„Training a coding model to paint watercolours with TRL and OpenEnv"** (HF-Blog 03.09.2026). + https://huggingface.co/blog/train-to-paint-with-code +- **BenchMIRT: What are LLM benchmarks actually measuring?** (HF-Blog/Allen AI, 01.09.2026). + https://huggingface.co/blog/allenai/benchmirt + +## Editorial Mix Check (laut Show Notes) + +flagship_products: 7 | builder_projects: 6 | local_ai: 2 | hardware_compute: 2 | policy_regulation: 1 | research: 2 + +## Quellen / Primärlinks (aus Show Notes) + +- OpenClaw: https://github.com/openclaw/openclaw/releases ; npm: https://www.npmjs.com/package/openclaw +- Ling 3.0 Flash Fin: https://openrouter.ai/models/inclusionai/ling-3.0-flash-fin +- MikroTik/ServeTheHome-Review: (siehe Show Notes) +- CIQ Fuzzball 4.2: (siehe Show Notes) +- GitHub Copilot Changelog / Gemini 3.8 Flash: (siehe Show Notes) +- OpenAI Daybreak: https://openai.com (Ankündigung 03.09.2026) +- Meta Muse Spark: TechCrunch-Bericht +- CrowdStrike SafeMind: Fal.Con 2026 Ankündigung +- GitHub Project Radar: jeweilige Repos (URLs oben) +- GLM-5.3: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3 diff --git a/wiki/concepts/hardware/mikrotik-crs804-4ddq-400gbe-switch.md b/wiki/concepts/hardware/mikrotik-crs804-4ddq-400gbe-switch.md new file mode 100644 index 0000000..511d7dd --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/hardware/mikrotik-crs804-4ddq-400gbe-switch.md @@ -0,0 +1,42 @@ +--- +created: 2026-09-08 +updated: 2026-09-08 +sources: [podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md] +tags: [concept, hardware, networking, 400gbe, ethernet, local-ai, mikrotik, cluster, gpu] +--- + +# MikroTik CRS804-4DDQ-hRM — Desktop-400GbE-Switch für lokale AI-Cluster + +> **Quelle:** AgentStack Daily EP111 (04.09.2026) auf Basis eines ServeTheHome-Reviews, +> die den Switch in einem lokalen AI-Cluster eingesetzt haben. + +## Kernidee + +**400-Gigabit-Ethernet** hat laut ServeTheHome den klassischen Data-Center-Rack-Bereich +verlassen. Der **MikroTik CRS804-4DDQ-hRM** ist ein kompakter **4-Port-400GbE-Desktop- +Switch** auf Basis von **Annapurna-Labs-Networking-Silicon** (Teil von Marvells +Infrastruktur-Portfolio) — in der kleineren, kostengünstigeren Preisklasse, für die +MikroTik bekannt ist. ServeTheHome hat ihn in einem lokalen AI-Cluster betrieben. + +## Warum es für AI-Cluster relevant ist + +- Wenn ein Modell über GPUs in getrennten Rechnern verteilt läuft, tauschen die + Acceleratoren Tensoren, Zwischenwerte und Synchronisationsverkehr aus. Teure Karten + können leerlaufen, während das Netz nachzieht. **400 Gbps pro Port** gibt einem + kleinen Cluster deutlich mehr Luft, bevor Ethernet zum Engpass wird. +- Einordnung der Episode: Für die meisten Heim-Setups **nicht** nötig — das Bemerkenswerte + ist, dass hochwertiges Networking in eine Form schrumpft, die eine kleine + Forschungsgruppe in Betracht ziehen kann (mehrere GPU-Rechner um ein + Desktop-Größen-Fabric statt einer Gebäude-Entscheidung). + +## Praktische Einordnung + +- Für Multi-GPU-Setups zu Hause/in kleinen Labs: 400GbE wird realistisch käuflich. +- Wer bereits 100GbE-/200GbE-Fabric besitzt, muss laut Episode nicht rückbauen — + die Option existiert jetzt aber. + +## Verwandte Wiki-Seiten + +- [[../../institutions/agentstack-daily.md|AgentStack Daily]] — Quelle (EP111) +- [[cloud-exit-and-local-superiority.md]] — lokale vs. Cloud-Infrastruktur +- [[../llm/local-llm-laptop-guide.md|Local LLM Guide]] — lokale Inferenz-Setups diff --git a/wiki/concepts/llm/glm-5.3-z-ai.md b/wiki/concepts/llm/glm-5.3-z-ai.md index 862a989..dfa0608 100644 --- a/wiki/concepts/llm/glm-5.3-z-ai.md +++ b/wiki/concepts/llm/glm-5.3-z-ai.md @@ -1,7 +1,7 @@ --- created: 2026-08-14 -updated: 2026-08-26 -sources: [youtube/2026-08-14_glm-5.3-aicodeking.md, xpost/2026-08-26_zai-glm53-flash-release.md] +updated: 2026-09-08 +sources: [youtube/2026-08-14_glm-5.3-aicodeking.md, xpost/2026-08-26_zai-glm53-flash-release.md, podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md] tags: [concept, glm-5.3, glm-5.3-flash, z-ai, zhipu-ai, coding-models, chinese-ai, benchmarks, aicodeking, moe, multimodal, mit-license, ox-alpha] --- @@ -97,6 +97,16 @@ Der Release-Post bestätigt explizit: **„Previously previewed as Ox Alpha"**. SGLang, vLLM, TokenSpeed, KTransformers — alle mit eigenen Cookbook-/Recipe-Links auf der [HF-Page](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash). +### Datapunkt: HF-Trending als Local LLM Spotlight (AgentStack Daily EP111, 04.09.2026) + +AgentStack Daily führte im Local-LLM-Spotlight von EP111 **`zai-org/GLM-5.3`** als +trendendes Open Model auf Hugging Face: **1.636 Likes, 303.534 Downloads** +(Tags: transformers, safetensors, glm_moe_dsa, text-generation, conversational, +en, zh, arxiv:2602.15763 — [HF-Page](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3)). +Podcast-Hinweis: Downloads belegen Verbreitung, nicht Dienst-Tauglichkeit — Lizenz, +Kontextlänge, publizierte Evaluation, Gewicht-Layout und Hardware-Anforderungen vor +lokalem Deployment prüfen (siehe [[../../institutions/agentstack-daily.md|AgentStack Daily]] EP111). + ### Verweise - Z.ai-Release-Post: https://x.com/Zai_org/status/2092616204787626030 diff --git a/wiki/concepts/llm/ling-3.0-flash-fin.md b/wiki/concepts/llm/ling-3.0-flash-fin.md new file mode 100644 index 0000000..602f1ac --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/llm/ling-3.0-flash-fin.md @@ -0,0 +1,50 @@ +--- +created: 2026-09-08 +updated: 2026-09-08 +sources: [podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md] +tags: [concept, ling-3.0, flash-fin, inclusionai, finance, moe, openrouter, model-discovery, long-context] +--- + +# Ling 3.0 Flash Fin (InclusionAI) — Finance-MoE mit 262K Kontext + +> **Quelle:** AgentStack Daily EP111 „Agent Stack Release Readout: OpenClaw v2026.9.1" +> (04.09.2026), Model Discovery Check „Newly listed this cycle (verified September 04, 2026)". +> Primärquelle: [OpenRouter-Listing](https://openrouter.ai/models/inclusionai/ling-3.0-flash-fin). + +## Kernidee + +**Ling 3.0 Flash Fin** ist ein finance-fokussiertes Mixture-of-Experts-Modell von +InclusionAI, aufgebaut auf Ling 3.0 Flash. Neu über den OpenRouter-Katalog verfügbar, +positioniert für reale Investment-Workflows. Der Podcast betont, dass die +Verfügbarkeit nicht automatisch finanzielle Urteilsfähigkeit belegt (keine harten +Evals für Forecasting-, Rechenzuverlässigkeit oder Zitationsgenauigkeit). + +## Spezifikationen (laut Listing/EP111) + +| Feld | Wert | +|------|------| +| Anbieter | [InclusionAI](https://openrouter.ai/models/inclusionai/ling-3.0-flash-fin) | +| Typ | Finance-fokussierte MoE auf Basis von Ling 3.0 Flash | +| Parameter total | 124B | +| Parameter aktiv | ~5,1B pro Token | +| Kontextfenster | 262.144 Tokens | +| Verfügbarkeit | API via OpenRouter (verifiziert 04.09.2026) | + +## Bedeutung + +- **MoE-Routing:** Nur ~5,1B der 124B Parameter feuern pro Token — Inferenzkosten bleiben + näher an einem kleinen dichten Modell, der große Pool behält Breite. Das ist relevant + für den lokalen-Kosten-/Routing-Diskurs (siehe [[../../architecture/model-routing.md|Model-Routing]]). +- **262.144-Token-Fenster:** Ein Jahresreport plus Earnings-Transkripte passen in einen + Prompt; Anwendungen: Vergleich von Management-Sprache über Berichtsperioden, Abgleich + von Claims über Disclosures, Long-Document-Q&A über Filings. +- **Datenpunkt der Modell-Listing-Historie** auf OpenRouter — ein weiterer vertikaler + Modell-Slot neben den im Wiki getrackten Listings (z. B. + [[ox-alpha-anonymous-model.md|Ox Alpha]]). + +## Verwandte Wiki-Seiten + +- [[../../institutions/agentstack-daily.md|AgentStack Daily]] — Quelle (Model Discovery Check EP111) +- [[ox-alpha-anonymous-model.md|Ox Alpha]] — weiteres OpenRouter-Listing mit exakten Token-Zahlen +- [[../../architecture/model-routing.md|Model-Routing]] — MoE-/Routing-Kontext +- [[local-llm-laptop-guide.md|Local LLM Guide]] — Kontext für lokale Inferenz-Einordnung diff --git a/wiki/concepts/llm/muse-spark-meta-prompt-discount.md b/wiki/concepts/llm/muse-spark-meta-prompt-discount.md new file mode 100644 index 0000000..a449e1d --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/llm/muse-spark-meta-prompt-discount.md @@ -0,0 +1,47 @@ +--- +created: 2026-09-08 +updated: 2026-09-08 +sources: [podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md] +tags: [concept, meta, muse-spark, agents, data-licensing, pricing, coding-agents, model] +--- + +# Meta Muse Spark — Agent-Modell mit 95 % Daten-Rabatt + +> **Quelle:** AgentStack Daily EP111 (04.09.2026) nach einem TechCrunch-Bericht. +> Primärquelle: TechCrunch (Meta Muse Spark-Lancierung). + +## Kernidee + +**Muse Spark** ist ein AI-Modell von Meta, das auf Coding-Agents und andere autonome +Workflows ausgerichtet ist. Seine Besonderheit ist die Preisbildung: Kunden, die ihre +**Prompts und Modell-Ausgaben** für Metas Modellentwicklung freigeben, erhalten im +Schnitt einen Rabatt von **~95 %** (also ungefähr ein Zwanzigstel des regulären Preises). + +Der Trade ist explizit: Die Beiträge trainieren künftige Meta-Modelle; im Gegenzug +zahlt man deutlich weniger. Für hochvolumige Agent-Workloads wird hochwertiges +Trainingssignal erzeugt (Task-Instruktionen + Code-/Tool-Calls als Ausgabe). + +## Einordnung / Governance-Kosten + +- **Daten-Governance-Entscheidung, kein Coupon:** Coding-Konversationen können + proprietären Quellcode, interne Pläne oder versehentlich eingefügte Credentials + enthalten. Ein Team mit Kunden- bzw. Vertraulichkeitsverpflichtungen entscheidet + hier über Datenfluss, nicht über Ersparnis. +- **Konto-weite Zustimmung ≠ sichern einzelner Prompts:** Ein Agent kann Kontext aus + Stellen ziehen, von denen der Nutzer vergaß, dass er angehängt war. Aufbewahrungs- + und künftige Trainingsnutzungsregeln bestimmen die echten Kosten des Rabatts. +- **Bezug zum lokalen Diskurs:** passt zum Thema Daten-/Prompt-Telemetrie und + Privacy-vs-Telemetrie im Wiki ([[../policy/cryptographic-context-injection.md|Kryptografische + Kontext-Injektion]], [[../policy/ai-regulation-2026.md|AI-Regulierung]]). + +## Für Builders + +- Attraktiv für Open-Source-/persönliche Experimente und Public-Code-Agents. +- Bei proprietärem/sensiblen Code lohnt der Rabatt laut Episode nicht. +- Beobachten: die „Contribution Agreement" vor Aktivierung im Scale-Betrieb lesen. + +## Verwandte Wiki-Seiten + +- [[../../institutions/agentstack-daily.md|AgentStack Daily]] — Quelle (EP111) +- [[../policy/cryptographic-context-injection.md]] — Prompt-/Kontext-Sicherheit +- [[../policy/ai-regulation-2026.md|AI-Regulierung]] — Daten-/Tranings-Kontext diff --git a/wiki/index.md b/wiki/index.md index f57a928..25a3f0a 100644 --- a/wiki/index.md +++ b/wiki/index.md @@ -2,7 +2,8 @@ *Auto-generated: 2026-07-07* -*Letzte Aktualisierung: 2026-09-08 (191. Update — Robocurve-Primärreport „GPT-6 Astra on robot arms“: offizielle Verifikation des Astra-vs.-Fable-5.1-Benchmarks (19/20 vs. 8/20 Block-in-Schüssel; beide 2/20 beim Puzzle). Raw: `raw/blog/2026-09-08_robocurve-gpt6-astra.md` (neu). Wiki-Update: `concepts/agi/robotics-model-benchmark.md` (Quellenkritik auf Primärquelle aktualisiert), `institutions/robocurve.md` (offizielle Ergebnisse ergänzt).)* +*Letzte Aktualisierung: 2026-09-08 (192. Update — AgentStack Daily EP111 „Agent Stack Release Readout: OpenClaw v2026.9.1“: Voll-Ingest mit Transcript + Show Notes (nicht nur Metadaten). Lead-Story = OpenClaw v2026.9.1 (03.09.): Mermaid-Diagram-Rendering, Quick-Start-Installation inkl. Claude-Code/Codex-Credential-Erkennung, pro-Identität persönliche Skill-Bibliotheken auf geteilten Gateways, Updater-Rollback mit Doctor-Check/Triage-Agent/Config+Secret-Erhalt, Startup-Quarantäne für kaputte Legacy-Cron-Zeilen, persistente „Allow Always“-Approvals. Raw: `raw/podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md` (neu). Wiki-Update: `tools/openclaw.md` (Release-Sektion v2026.9.1 + Stand-Header), `institutions/agentstack-daily.md` (EP111-Zeile), `concepts/llm/ling-3.0-flash-fin.md` (neu — Finance-MoE 124B/5,1B, 262K Kontext), `concepts/llm/muse-spark-meta-prompt-discount.md` (neu — Meta ~95%-Daten-Rabatt), `concepts/hardware/mikrotik-crs804-4ddq-400gbe-switch.md` (neu — Desktop-400GbE), `concepts/llm/glm-5.3-z-ai.md` (HF-Trending-Datapunkt EP111). Sekundärquelle, OpenClaw-/Modell-Zahlen nicht unabhängig verifiziert.)* +*Vorherige Aktualisierung: 2026-09-08 (191. Update — Robocurve-Primärreport „GPT-6 Astra on robot arms“: offizielle Verifikation des Astra-vs.-Fable-5.1-Benchmarks (19/20 vs. 8/20 Block-in-Schüssel; beide 2/20 beim Puzzle). Raw: `raw/blog/2026-09-08_robocurve-gpt6-astra.md` (neu). Wiki-Update: `concepts/agi/robotics-model-benchmark.md` (Quellenkritik auf Primärquelle aktualisiert), `institutions/robocurve.md` (offizielle Ergebnisse ergänzt).)* *Vorherige Aktualisierung: 2026-09-08 (190. Update — X-Post von @promiscfx/Cognitive f(x) zu Robocurve: GPT-6 Astra vs. Claude Fable 5.1 auf YAM-Robotarmen (Task Success 95 % vs. 40 %, Tokens, Laufzeit, Kosten). Raw: `raw/xpost/2026-09-08_promiscfx-robocurve-gpt6-astra-yam.md` (neu; konkrete Zahlen nur aus X-Post, nicht unabhängig verifiziert). Wiki-Update: `concepts/agi/robotics-model-benchmark.md` (neu), `institutions/robocurve.md` (neu), `people/cognitive-fx.md` (neu).)* *Vorherige Aktualisierung: 2026-09-08 (189. Update — YouTube: „This 4B model is a FREAK (it beats a 12B) But ...." (Kanal Prompt Engineer, @PromptEngineer48; metadata-only, kein Transcript — YouTube bot-check/consent wall, kein angehängtes Medienfile). Raw: `raw/youtube/2026-09-08_4b-model-beats-12b-prompt-engineer.md` (neu). Titel-Claim (4B-Modell schlägt 12B, mit Einschränkung) nicht verifiziert; Modellname/Methodik/Einschränkung nicht dokumentiert. Wiki-Update: `concepts/llm/llm-model-catalog.md` (Metadata-only-Nachtrag im Open-Source-Abschnitt).)* *Vorherige Aktualisierung: Letzte Aktualisierung: 2026-09-08 (188. Update — PLUR1BUS Hermes 7.12.7-hermes.3 + Bugfix-Kette 7.12.3–7.12.7 (Mr. Cy / @Cyb3rblade, 2026-09-08). Raw: `raw/other/2026-09-08_plur1bus-hermes-7127-hermes3-release.md` und `raw/other/2026-09-07_plur1bus-memory-bugfix-7123-7127.md` (neu). Wiki-Update: `tools/plur1bus-memory.md` (Hermes-Release mit Unicode-Umlauten, Embedding-Timeout, LightDream, Checksummen-Validierung; Bugfix-Kette inkl. funktionskritischer Fixes 7.12.6 Recall-BigInt und 7.12.7 MEMORY.md/USER.md-Sessionkontext).)* @@ -581,6 +582,7 @@ | `raw/other/2026-08-26_perplexity-portable-computer-local-agent.md` | other | Perplexity-Page "Perplexity launches local AI agent that keeps data off the cloud" (Launch 2026-08-25, abgerufen 2026-08-26 via Firecrawl; direkter Abruf blockiert mit HTTP 403): "Portable Computer" als vollständig lokale Version der agentic-AI-Plattform in Partnerschaft mit NVIDIA — Orchestrator + Subagent-Modelle + Harness komplett on-device, Cloud-Eskalation nur nach User-Freigabe, lokale Workflows ohne Token-Limit, erste Verfügbarkeit auf DGX Spark/Linux RTX ≥24 GB VRAM, Windows im September. Primärquellen verlinkt (X-Ankündigung, Threads, NVIDIA Blog, DGX-Spark-Produktseite) | | `raw/blog/2026-08-26_perplexity-local-first-agent-blog.md` | blog | Perplexity Tech-Blogpost "A local-first agent for private and cost-effective knowledge work" (2026-08-25, via Firecrawl): Kernthese "Small models fail in harnesses built for frontier models", deterministischer Orchestrator (kein LLM), 4 Harness-Prinzipien (Skills on-demand bei ~100K-Degradation, CLI-Connectors statt MCP, Self-Verification, Always-on-Sandbox), Advisor-Eskalations-Mechanik (PII-Flag, User-Approval, Text-Guidance only), Benchmarks: 82,6 % Eigenbench / 66,7 % BrowseComp / 65,1 % ParseBench / 59,6→73 % TerminalBench mit Opus-Advisor | | `raw/podcast/2026-08-26_agentstack-daily-ep106.md` | podcast | AgentStack Daily EP106 (21.08.2026, ~23 Min, TTS-Hosts NOVA/ALLOY): Stories 18.–21.08. — Codex rust-v0.149.0 (agents-Dashboard/queue/doctor), Ox Alpha Stealth-Listing (1.048.576 Kontext / 4.096 Max-Output), Tencent Hy-MT2-1.8B (33+5 Paare), Stampli Case Study (68 % unter Schätzung), Ramp Router, Memory-Bottleneck bis 2027+ (Counterpoint/CXL), Cerebras CS-4 (750 PFLOPS/WSE-3), OpenAI Frontier-Pacing + „AI Futures"-Blog, LiquidAI LFM2.5-DSpark (Claim 3,2×), IBM evolve-hmm/Agent-Memory, Cryptographic Context Injection (Grok-Exfil), Piano-Autocomplete 125M + Superwhisper S1-mini, GitHub Radar (nanobot 47.251★, codebase-memory-mcp 39.755★, FastMCP 27.320★), Qwen3.8-27B HF-Trending (11.836 Likes, >1,7 Mio Downloads) | +| `raw/podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md` | podcast | AgentStack Daily EP111 (04.09.2026, ~25 Min, TTS-Hosts NOVA/ALLOY, Voll-Ingest mit Transcript+Show Notes): Lead = OpenClaw v2026.9.1 (03.09. — Mermaid-Rendering, Quick-Start-Install, persönliche Skills auf geteilten Gateways, Updater-Rollback m. Doctor-Check/Triage-Agent, Startup-Quarantäne, „Allow Always"-Approvals); Ling 3.0 Flash Fin (124B/5,1B MoE, 262.144 Kontext) auf OpenRouter; MikroTik CRS804-4DDQ-hRM Desktop-400GbE-Switch; CIQ Fuzzball 4.2 (MCP-Server, AMD-GPUs); DRACO (AppWorld +15,9); ChatGPT↔Gesundheitsdaten; SENTINEL-RL (LANL 0,91); Copilot-Retirements 02.10. + Gemini-3.8-Flash + Enterprise-Default; OpenAI Daybreak $1B; Meta Muse Spark ~95%-Daten-Rabatt; f/prompts.chat; CrowdStrike SafeMind (Fal.Con); GitHub-Radar (nanobot 47.705★, codebase-memory-mcp 42.160★, fastmcp 27.517★); GLM-5.3 HF-Trending (1.636 Likes/303.534 DL); Model Discovery (Nemotron 3.5 CS, Grok 4.3 batch) | | `raw/podcast/2026-08-26_openclaw-cast-runaway-agent-budget.md` | podcast | OpenClaw Cast (AI World): "One Runaway AI Agent Can Spend Past Your Budget" (25.08.2026, 20:15 Min, TTS-Hosts Cleo/Dev, via anchor.fm-RSS; gepostet von @NetLightning #12759). 107-Unternehmens-Survey: jeder Fünfte kann Runaway-Agent-Spending nicht real-time stoppen → lokaler "Agent Budget Breaker" (Per-Job-Caps, Kill Switch, 5-Dollar-Drill). Metadata-only-Ersteintrag; Inhalt inzwischen vollständig erfasst via Transcript-Auswertung (eigene Zeile unten); Serie: 23 Episoden Feb–Aug 2026 | | `raw/xpost/2026-08-26_zai-glm53-flash-release.md` | xpost | GLM-5.3-Flash offizieller Release (Z.ai, 26.08.2026, @Zai_org + @MiaAI_lab): 320B-A18B MoE, 1M Kontext, MIT-Lizenz, nativ multimodal, auf chinesischen KI-Chips; „Previously previewed as Ox Alpha". API-Pricing $0.15/$0.50/$0.03 per 1M. Hybrid Sparse+Linear Attention + mHC + 30T-Token-Corpus. Performance-Claim: outperformt GLM-5.2, „on par with Claude Opus 4.8". Lokale Deployment via SGLang/vLLM/TokenSpeed/KTransformers. Ox-Alpha-Stealth-Playbook offiziell bestätigt | | `raw/other/2026-08-26_qwen38-flash-next-qwen4-preview.md` | other | Perplexity-Page (via Firecrawl; geteilt von Pit @PWeber #12773): Alibaba kündigt Qwen 3.8-Flash-Next an — multimodales 125B-MoE (~6B aktiv/Token, +51B N-Gramm-Embeddings) als explizite Vorschau der Qwen-4-Architektur; laut NVIDIA-Forums-Post Qwen-3.7-Plus-Niveau bei ~1/9 Trainingskosten, Stärke Coding; keine Benchmarks, unverifizierte Zahlen. Kontext: 10,2 Mrd USD Aktienplatzierung für KI-Infrastruktur (Reuters/CNBC/FT) | diff --git a/wiki/institutions/agentstack-daily.md b/wiki/institutions/agentstack-daily.md index 56f0752..d93d7c4 100644 --- a/wiki/institutions/agentstack-daily.md +++ b/wiki/institutions/agentstack-daily.md @@ -1,8 +1,9 @@ --- created: 2026-08-26 -updated: 2026-08-26 +updated: 2026-09-08 sources: - podcast/2026-08-26_agentstack-daily-ep106.md + - podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md tags: [institution, podcast, medien, agent-stack, ki-generiert, tts] --- @@ -37,6 +38,7 @@ Die Show Notes enthalten pro Story einen Technical-Depth- und Actionability-Angl | Datum | Episode | Stories | |-------|---------|---------| +| 2026-09-04 | [EP111 — Agent Stack Release Readout: OpenClaw v2026.9.1](https://op3.dev/e/https://github.com/clawdassistant85-netizen/openclaw-podcast-media-en/releases/download/ep111/episode_111.mp3) | 1. **OpenClaw v2026.9.1** (03.09.): Mermaid-Diagram-Rendering (Control UI + native macOS/iOS/Android), Quick-Start-Installation (Claude-Code/Codex-Credential-Erkennung), persönliche Skill-Bibliotheken je Identität auf geteilten Gateways, Updater-Rollback mit Doctor-Check + Triage-Agent + Config-/Secret-Erhalt, Startup-Quarantäne für kaputte Legacy-Cron-Zeilen, persistente „Allow Always"-Approvals (Codex/MCP) → [[../tools/openclaw.md]] · 2. **Ling 3.0 Flash Fin** ([OpenRouter](https://openrouter.ai/models/inclusionai/ling-3.0-flash-fin)): InclusionAI Finance-MoE, 124B total / 5,1B aktiv, 262.144-Kontext → [[../concepts/llm/ling-3.0-flash-fin.md]] · 3. **MikroTik CRS804-4DDQ-hRM** (ServeTheHome): 4-Port-400GbE-Desktop-Switch auf Annapurna-Labs-Silicon, für lokale AI-Cluster → [[../concepts/hardware/mikrotik-crs804-4ddq-400gbe-switch.md]] · 4. **CIQ Fuzzball 4.2** (03.09.): MCP-Server für Agenten-gesteuertes Cluster-Management unter expliziter Berechtigung, AMD-GPU-Support, agentisches Selbst-Scheduling · 5. **DRACO** (IBM Research): Agent-Training ohne Verifier, AppWorld +15,9 Punkte · 6. **ChatGPT ↔ vertrauenswürdige Gesundheitsdaten** (OpenAI, 01.09.): Kliniker-Zugriff auf Patientenkontext + Medizinliteratur · 7. **SENTINEL-RL**: Graph-Encoder + RL-Policy für SOC-Topologie, LLM als Narrator; LANL 0,91 Precision · 8. **GitHub Copilot**: Model-Retirements am 02.10., Gemini-3.8-Flash-Zugang, Enterprise-Default-Modell-Steuerung · 9. **OpenAI Daybreak** (03.09.): $1B für Cyber-Defense essentieller Dienste → [[../concepts/policy/ai-as-geopolitical-weapon.md]] · 10. **Meta Muse Spark**: ~95 % Rabatt bei Freigabe von Prompt-/Output-Daten → [[../concepts/llm/muse-spark-meta-prompt-discount.md]] · 11. **f/prompts.chat** (ehem. Awesome ChatGPT Prompts), selbst-hostbar · 12. **NVIDIA + CrowdStrike SafeMind** (Fal.Con 2026): agentic Cybersecurity · 13. **GitHub Project Radar**: [nanobot](https://github.com/HKUDS/nanobot) 47.705★, [codebase-memory-mcp](https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp) 42.160★ (+14,8 %), [fastmcp](https://github.com/PrefectHQ/fastmcp) 27.517★ · 14. **GLM-5.3** HF-Trending ([HF](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3)): 1.636 Likes / 303.534 Downloads → [[../concepts/llm/glm-5.3-z-ai.md]] · 15. **Model Discovery**: NVIDIA Nemotron 3.5 Content Safety, SpaceXAI Grok 4.3 (batch) · 16. **Research**: [WeatherNext 3](https://deepmind.google/blog/introducing-weathernext-3-our-most-advanced-and-accurate-global-weather-ai-model/) (DeepMind), [TRL-Watercolor](https://huggingface.co/blog/train-to-paint-with-code), [BenchMIRT](https://huggingface.co/blog/allenai/benchmirt) | | 2026-08-21 | [EP106 — Codex .149 Agents-Dashboard, Stealth Reasoning Model, Compact Translation](https://op3.dev/e/https://github.com/clawdassistant85-netizen/openclaw-podcast-media-en/releases/download/ep106/episode_106.mp3) | 1. **OpenAI Codex rust-v0.149.0** (20.08.): interaktives [`codex agents`](https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.149.0)-Dashboard, `codex queue`, `/cd`/`/pwd`/`/cwd`, Vim-Motions, `codex doctor`, SDK-Config-Overrides + reasoning effort max\|ultra → [[../tools/openai-codex.md]] · 2. **Ox Alpha** stealth auf [OpenRouter](https://openrouter.ai/models/stealth/ox-alpha): 1.048.576 Kontext / 4.096 Max-Output, nichts disclosed → [[../concepts/llm/ox-alpha-anonymous-model.md]] · 3. **Tencent Hy-MT2-1.8B**: Übersetzung, 33 Paare + 5 chinesische Dialekt-/Minderheitenpaare ([OpenRouter](https://openrouter.ai/models/tencent/hy-mt2-1.8b)) · 4. **Stampli Case Study** ([OpenAI](https://openai.com/index/stampli)): ChatGPT Work + Codex, 68 % unter Stunden-Schätzung · 5. **Ramp Router**: Eine API für mehrere LLMs ([TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/08/20/ramp-launches-its-own-ai-model-router-called-router/)) · 6. **Counterpoint Research**: Memory statt Compute Bottleneck bis 2027+, HBM knapp, CXL-Pooling ([HPCwire](https://www.hpcwire.com/2026/08/20/what-hyperscalers-should-know-about-cxl/)) · 7. **Cerebras CS-4**: 750 PFLOPS, Wafer Scale Engine 3, 129,6 PB ([HPCwire](https://www.hpcwire.com/2026/08/20/its-not-an-hpc-system-but-cerebras-new-cs-4-is-an-ai-monster/)) · 8. **OpenAI Frontier-Pacing** ([18.08.](https://openai.com/index/pacing-model-development-cyber-capabilities/)): Monitoring/Alignment/Security · 9. **OpenAI „AI Futures"-Blog** ([20.08.](https://openai.com/index/introducing-ai-futures)): Power/Governance/Economy/Freedom · 10. **LiquidAI LFM2.5-DSpark** ([HF](https://huggingface.co/blog/LiquidAI/lfm25-dspark)): Claim bis 3,2× schnellere Inferenz, unverifiziert · 11. **IBM Research** ([HF](https://huggingface.co/blog/ibm-research/altk-evolve-hmm)): „How Much Memory Does Your Agent Actually Need?" (ALTK, evolve-hmm) · 12. **Cryptographic Context Injection** ([Ars Technica](https://arstechnica.com/security/2026/08/grok-exfiltrates-user-data-when-malicious-instructions-are-encrypted/)): verschlüsselter Jailbreak, Grok-Exfil-Demo → [[../concepts/policy/cryptographic-context-injection.md]] · 13. **Show HN Piano-Autocomplete** (125M, 554 Punkte; [HN](https://news.ycombinator.com/item?id=49373456)) + Superwhisper S1-mini (462 MB Normalizer) · 14. **GitHub Project Radar**: [nanobot](https://github.com/HKUDS/nanobot) 47.251★, [codebase-memory-mcp](https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp) 39.755★ (+25,5 %), [FastMCP](https://github.com/PrefectHQ/fastmcp) 27.320★ · 15. **Qwen3.8-27B** HF-Trending ([HF](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B)): 11.836 Likes, >1,7 Mio Downloads → [[../concepts/llm/qwen3.8-27b-alibaba.md]] | ## Einordnung @@ -51,6 +53,9 @@ Der Podcast ist als sekundäre Aggregator-Quelle zu behandeln: Er liest primäre - [[../concepts/policy/cryptographic-context-injection.md]] — Security-Story aus EP106 - [[openrouter.md]] — Plattform des Model Discovery Checks - [[openai.md]] — mehrfach vertreten (Codex, Stampli, Pacing, AI Futures) +- [[../concepts/llm/ling-3.0-flash-fin.md]] — Finance-MoE-Modell aus dem Model Discovery Check EP111 +- [[../concepts/llm/muse-spark-meta-prompt-discount.md]] — Meta-Modell mit Daten-Rabatt-Modell EP111 +- [[../tools/openclaw.md]] — OpenClaw v2026.9.1 als Release Readout-Leadstory EP111 ## Vergleichbare Medien-Institutionen im Wiki diff --git a/wiki/log.md b/wiki/log.md index 97caee4..826305b 100644 --- a/wiki/log.md +++ b/wiki/log.md @@ -2,6 +2,24 @@ *Append-only changelog. Start: 2026-06-05* +## 2026-09-08 — AgentStack Daily EP111: OpenClaw v2026.9.1 Release Readout + +**Type:** ingest | **Scope:** raw/podcast, wiki/tools, wiki/institutions, wiki/concepts/llm, wiki/concepts/hardware, wiki/index, wiki/log +**Source:** [AgentStack Daily EP111 (Audio)](https://op3.dev/e/https://github.com/clawdassistant85-netizen/openclaw-podcast-media-en/releases/download/ep111/episode_111.mp3), veröffentlicht 04.09.2026; GitHub-Release `ep111` (Assets: Audio 31,8 MB + Transcript 33,9 KB + Show Notes 52,8 KB + Cover). Ki-generiert (TTS-Hosts NOVA/ALLOY). + +**Inhalt:** Voll-Ingest mit Transcript + Show Notes (nicht nur Metadaten). Lead-Story ist der Release-Readout von **OpenClaw v2026.9.1** (03.09.): Mermaid-Diagram-Rendering in Control UI + nativen Apps, Quick-Start-Installation (Claude-Code/Codex-Credential-Erkennung), pro-Identität persönliche Skill-Bibliotheken auf geteilten Gateways, Updater-Rollback mit Doctor-Check/Triage-Agent/Config+Secret-Erhalt, Startup-Quarantäne für kaputte Legacy-Cron-Zeilen, persistente „Allow Always“-Approvals. Weitere Stories: Ling 3.0 Flash Fin (124B/5,1B MoE, 262.144-Kontext) auf OpenRouter; MikroTik CRS804-4DDQ-hRM Desktop-400GbE-Switch; CIQ Fuzzball 4.2 (MCP-Server, AMD-GPUs, agentisches HPC); DRACO (IBM Research, AppWorld +15,9); ChatGPT ↔ Gesundheitsdaten; SENTINEL-RL (LANL 0,91); GitHub-Copilot-Modell-Retirements 02.10. + Gemini-3.8-Flash + Enterprise-Default; OpenAI Daybreak $1B; Meta Muse Spark (~95-%-Daten-Rabatt); f/prompts.chat; NVIDIA+CrowdStrike SafeMind; GitHub-Project-Radar (nanobot/codebase-memory-mcp/fastmcp); GLM-5.3 HF-Spotlight; Model Discovery (Nemotron 3.5 Content Safety, Grok 4.3 batch). + +**Quellenlage / Transparenz:** Sekundäre Aggregator-Quelle; Primärquellen in den Show Notes verlinkt. OpenClaw-v2026.9.1-Angaben und Modell-Zahlen gegen offizielle Quellen **nicht** unabhängig verifiziert (im Wiki entsprechend markiert). +- raw (NEW): `raw/podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md` — neutrale Faktenzusammenfassung mit Primärlinks. +- wiki (UPD): `wiki/tools/openclaw.md` — Release-Sektion v2026.9.1 ergänzt, Stand-Header aktualisiert. +- wiki (UPD): `wiki/institutions/agentstack-daily.md` — EP111 in Episoden-Tabelle + Verwandte-Seiten. +- wiki (NEW): `wiki/concepts/llm/ling-3.0-flash-fin.md` — Finance-MoE mit 262K Kontext. +- wiki (NEW): `wiki/concepts/llm/muse-spark-meta-prompt-discount.md` — Meta-Modell mit Daten-Rabatt. +- wiki (NEW): `wiki/concepts/hardware/mikrotik-crs804-4ddq-400gbe-switch.md` — Desktop-400GbE. +- wiki (UPD): `wiki/concepts/llm/glm-5.3-z-ai.md` — HF-Trending-Datapunkt EP111 ergänzt. +- `wiki/index.md` (192. Update) +- `wiki/log.md` (dieser Eintrag) + ## 2026-09-08 — Robocurve-Primärreport: GPT-6 Astra auf Roboterarmen **Type:** ingest | **Scope:** raw/blog, wiki/concepts/agi, wiki/institutions, wiki/index, wiki/log diff --git a/wiki/tools/openclaw.md b/wiki/tools/openclaw.md index 6974445..2ff3843 100644 --- a/wiki/tools/openclaw.md +++ b/wiki/tools/openclaw.md @@ -1,13 +1,13 @@ --- created: 2026-06-16 updated: 2026-09-02 -sources: [other/2026-06-16_openclaw-releases-v2026.6.8.md, blog/2026-06-30_perplexity-openclaw-mobile-apps.md, youtube/2026-08-13_clawcast-episode7-peter-steinberger.md, other/2026-09-02_openclaw-202681-release-claims.md] -tags: [tool, openclaw, platform, releases, github, npm, security, model-routing, mobile-apps, ios, android, node-pairing, clawhub, clawcast, sqlite, dreaming, self-learning] +sources: [other/2026-06-16_openclaw-releases-v2026.6.8.md, blog/2026-06-30_perplexity-openclaw-mobile-apps.md, youtube/2026-08-13_clawcast-episode7-peter-steinberger.md, other/2026-09-02_openclaw-202681-release-claims.md, podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md] +tags: [tool, openclaw, platform, releases, github, npm, security, model-routing, mobile-apps, ios, android, node-pairing, clawhub, clawcast, sqlite, dreaming, self-learning, mermaid, skills] --- # OpenClaw -> **Stand: 2026-09-02** — lokale Installation: **v2026.8.1** (Commit `ea80657`); die früher dokumentierte Stable v2026.6.8 (16.06.2026) bleibt in der Historie unten +> **Stand: 2026-09-04 (Bericht)** — von AgentStack Daily EP111 gemeldete Version: **v2026.9.1** (03.09.2026). Lokale Installation laut früherem Stand noch **v2026.8.1**. Die v2026.9.1-Meldung ist eine sekundäre Podcast-Quelle (siehe [Release-Sektion](#release-v202691-agentstack-daily-ep111) unten). > **Mobile Apps:** Native iOS + Android Apps veröffentlicht am 29.06.2026 (siehe [Mobile Apps Sektion](#mobile-apps-ios--android) unten) > Quelle: > npm: @@ -36,6 +36,43 @@ Am 02.09.2026 ordnete HermanButlerBot die Version 2026.8.1 als „das größte U Quelle: `raw/other/2026-09-02_openclaw-202681-release-claims.md` +## Release v2026.9.1 — AgentStack Daily EP111 (Bericht, 03.09.2026) + +Gemeldet durch AgentStack Daily EP111 (04.09.2026, sekundäre Aggregator-Quelle; +Primary-Check gegen die offizielle Release-Note steht noch aus). Vom Podcast genannte +Kernpunkte der Version v2026.9.1: + +- **Mermaid-Diagram-Rendering:** Mermaid-Blöcke rendern als Diagramme im Control UI + sowie in den nativen macOS-/iOS-/Android-Apps; auf Mobile vergrößerbar, bei + fehlgeschlagenem Render ein Retry statt roher Diagramm-Syntax. +- **Quick-Start-Installation:** Standard-Package-Launch-Pfad erkennt bestehende + Claude-Code- oder Codex-Desktop-Credentials und API-Keys, verifiziert sie in + Echtzeit, startet eine Foreground-Gateway und öffnet das Dashboard. Der Full-Wizard + bleibt als „Custom setup" verfügbar. +- **Persönliche Skill-Bibliotheken (Shared Gateways):** pro-Identität-private Skills + neben dem Workspace-Set, Import aus ZIP-Archiven, selektives Teilen/Publizieren — + für Team-Gateways relevant für Kais Shared-Setup. +- **Updater-Rollback:** `openclaw update` testet den npm-Kandidaten gegen einen + eingebauten Doctor-Check; bei fehlgeschlagener Post-Update-Validierung wird + zurückgerollt unter Erhalt von Konfiguration und Secret-Referenzen; Fehler gehen an + einen Triage-Agenten; Plugin-Readiness wird vor Neustart geprüft; Agent-gestartete + Updates laufen außerhalb des Gateway-Prozessbaums („An assistant can update the + system hosting it without killing the process"); akzeptiert npm-12-Lokalararchive. + Show-Notes-Hinweis: auf 2026.8.2 ohne Service-Manager `openclaw update --no-restart`. +- **Startup-Resilienz:** ungültige Legacy-Scheduled-Task-Zeilen werden quarantiniert + statt den Gateway zu blockieren; Migrationswarnungen → degraded-but-running; + Recovery unter Last und großen Agent-Rosters verbessert; lokale Modell-Server werden + bei Out-of-Memory bevorzugt; Windows-Gateways bleiben nach Agent-Neustart online. +- **Approvals:** persistente „Allow Always"-Entscheidungen reduzieren wiederholte + MCP-Tool-Approval-Prompts (session-Approval-Posture bleibt respektiert); erteilte + Codex-Placement-Approvals können wiederverwendet werden. + +Hinweis zur Quellenlage: Diese Punkte basieren auf der Podcast-Auswertung und sind +gegen die offizielle Release-Note **nicht** unabhängig verifiziert (siehe +[[../institutions/agentstack-daily.md|AgentStack Daily]] als sekundäre +Aggregator-Quelle). Quell-Raw: +`raw/podcast/2026-09-08_agentstack-daily-ep111-openclaw-91.md`. + ## Verwandte Wiki-Seiten - [[../institutions/openclaw-foundation.md|OpenClaw Foundation]] — Institution hinter der Plattform