OpenClaw 6月1日更新 – 引入 Skill Workshop,支持 MiniMax M3

大家好， OpenClaw 又发布更新了， 这次的版本日期是 6月1日。 帮大家整理了一下，内容没有深入太多细节，后面有时间再把值得深聊的点专门写内容和大家详细展开。

不过这次更新，Web UI 的界面确实改进了不少。下面就是这次帮大家整理的几个重点，这里面的几个新特性我还没有全都亲自试用过，但是它们的特性我看过了一遍。 后面抽时间更深入的时候后，再和大家做进一步的分享。

所以这次大家可以先了解一下概览， 是否值得更新，就根据自己的实际情况了。

Skill Workshop：给 AI 的能力加一道门卫

这次更新最值得注意的新功能，是 Skill Workshop 的完整落地。

简单来说，Skill Workshop 是一套受控的技能创建流程。它规定了：如果 AI 想给自己或为你添加新技能，不能直接写入 SKILL.md 文件，必须先创建一个”提案”（Proposal），等你在 Control UI 中审批通过之后，技能才会正式生效。

具体来说，你在 Control UI 里会看到一个类似看板的界面，列出所有 pending 状态的技能提案。有一个”Today 视图”直接告诉你”接下来该审批哪一个”，也有搜索和文件预览功能。对每个提案，你可以选择 Apply（通过）、Reject（拒绝）或 Quarantine（先隔离，让 AI 修改后再审）。

这套机制的核心意义在于：如果你是多 agent 或者团队使用，不希望 AI 随意扩展自己的能力边界，这个审批流程就是一道安全阀。纯个人使用的话，直接改文件本身没有任何限制，Skill Workshop 的约束只针对 AI 的行为。

多渠道消息稳定性大幅提升

这次更新花了大量 PR 修复消息投递的稳定性，覆盖 OpenClaw 的大部分聊天工具 Channel。

根本解决的问题是：agent 在处理较长对话时，偶尔会出现工具调用中断、媒体上传重试失败等问题，导致消息卡住或重复发送。这次做了更干净的中断恢复机制。对于日常重度依赖这些渠道的用户来说，这些改进会直接影响使用体验。

如果你常用手机上的 iOS 版应用，这次 iOS 端的推送和实时通话质量也有专门优化，托管推送中继和 WebSocket ping 路径都做了调整，移动端的稳定性会明显更好。

MiniMax M3 模型支持

OpenClaw 内置的 MiniMax provider 现在支持 MiniMax M3，这是 MiniMax 系列最新的推理模型。配置好 MiniMax provider 之后，minimax/MiniMax-M3 可以直接作为聊天模型使用，支持文本和图片输入。如果你在用 MiniMax 的 OAuth 或 API Key 认证路径，可以尝试切换到这个更新的模型。

两个新官方插件

@openclaw/copilot：这是 GitHub Copilot 的运行时集成插件。过去 OpenClaw 可以直接调用 Copilot 的 API，这次多了一种选择——可以把某些 Copilot agent 的控制权”委托”给 Copilot 自家的 CLI/SDK 来管理，OpenClaw 在外围做编排。适合已经重度使用 GitHub Copilot 工作流的用户。

@openclaw/tokenjuice：官方以插件形式独立发布，主要用于 Copilot/Tokenjuice 的打包集成，方便对接更广泛的生态。

Workboard：多 agent 协作的项目看板

这是这次比较前瞻的一个新功能。Workboard 引入了一套多 agent 规划与执行的编排原语。

可以把它理解成：为 AI agents 打造的项目看板。一个”规划 agent”负责拆解任务、分配给不同角色的 specialist agent，其他 agent 完成工作后更新任务状态，形成一个自动化的团队协作流。对于有复杂长周期任务（比如持续的内容运营、长期项目追踪）的用户，Workboard 让 OpenClaw 不再只是一个对话工具，而能成为一个有记忆、有分工、有追踪的 AI 工作平台。

其他值得注意的改进

控制台输入体验上也有一些细节优化：打字时上下文保留、发送后输入框清空、首次输出延迟追踪等，让日常对话更顺滑。

消息队列方面，iMessage 监控状态和 inbound 队列逐步迁移到 SQLite 后端，减少重启后的重复文件系统扫描，长期使用响应会更快。

此外，插件的 SecretRef 清单配置能力更完整，技能的核心索引也做了集中管理，运行时效率更高。

总结

整体来看，v2026.6.1 是一个”修内功 + 铺新路”的版本。修的是多渠道稳定性、移动端体验和性能；铺的是 Skill Workshop 和 Workboard 这两条更长期的能力跑道。如果你日常高频使用 OpenClaw，这次的稳定性提升是直接受益的；如果对 AI 自动化有更复杂的规划，Workboard 值得关注跟进。

Github 更新说明原文：https://github.com/openclaw/openclaw/releases/tag/v2026.6.1

后面我会抽时间实际用一下这两个新特性，然后和大家再做进一步的分享，如果这次分享有不准确的地方，也欢迎大家指正，希望对你有帮助。