Message de Gate News, 23 avril — L’équipe OpenAI Codex se concentre sur l’optimisation de l’expérience du modèle OpenAI dans OpenClaw, avec le responsable de l’ingénierie Codex Tibo Sottiaux travaillant en collaboration avec le créateur d’OpenClaw Peter Steinberger. Le responsable produit Codex Nik Pash a découvert une faille d’authentification critique : lorsque OpenClaw était configuré pour utiliser l’outil d’exécution Codex avec des modèles OpenAI, le processus d’authentification échouait et le système revenait silencieusement à l’outil d’exécution Pi, amenant les utilisateurs à croire que l’outil d’exécution Codex fonctionnait normalement alors qu’il ne le faisait pas.
Pash a soumis deux requêtes d’extraction pour traiter le problème : l’une pour corriger le bridge d’authentification et l’autre pour empêcher le repli silencieux. Les améliorations proviennent entièrement du changement de l’adaptateur d’exécution sous-jacent (harness) qui régit la manière dont OpenClaw communique avec l’API du modèle, tandis que la configuration de l’agent et la logique de workflow de niveau supérieur sont restées inchangées.
Le comportement de l’agent a montré des différences marquées avant et après la correction. Avec l’outil d’exécution Pi, l’agent effectuait un polling superficiel à chaque battement : lecture des fichiers de battement, vérification de Discord, renvoi de HEARTBEAT_OK, et ignorance des autres instructions. Il déduisait parfois des opérations à exécuter mais ne parvenait pas à émettre des appels d’outils. Après le passage à l’outil d’exécution Codex, l’agent est entré dans une boucle de travail complète : lecture du contexte de l’espace de travail, analyse des listes de tâches, vérification des dépôts, exécution des modifications et tentative de vérification. Les battements suivants pouvaient reprendre les progrès plutôt que répéter le travail.
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Les améliorations de performance sont considérables : le chargement des plugins utilise désormais Jiti natif, réduisant le temps de démarrage de 82 % à 90 %, tandis que l’exécution de doctor --non-interactive a diminué d’environ 74 %. Le niveau de réflexion par défaut pour les modèles d’inférence a été relevé de désactivé/faible à moyen, permettant des sorties de raisonnement par défaut pour les configurations non modifiées. D’autres correctifs incluent le fait que les appels d’agent multi-tours de Kimi K2.6 n’interrompent plus en raison d’une corruption de l’ID tool_call, une meilleure gestion de la mémoire des sous-processus Linux avec un ajustement automatique de oom_score_adj, et un nouveau système de récupération de configuration last-known-good pour empêcher que les crashs de Gateway ne soient causés par des écrasements accidentels de configuration.
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