OpenClaw lanzó la versión v2026.3.8 el 8 de marzo, que incluye funciones como copia de seguridad del estado local, transcripción automática en Modo Hablar y modo LLM Context para búsqueda en Brave, además de corregir varios problemas. En total, participaron 43 contribuyentes en el desarrollo.

El equipo de investigación de la ETH Zurich probó la capacidad de consenso bizantino del Agente LLM, y descubrió que incluso sin nodos maliciosos, la tasa de consenso efectiva es solo del 41.6%. A medida que aumentan los nodos, la dificultad para alcanzar un acuerdo se incrementa, y la situación empeora aún más con la incorporación de nodos maliciosos. La conclusión del estudio señala que, en su estado actual, el Agente LLM no es confiable en términos de consenso fiable, y la implementación descentralizada debe abordarse con precaución.

El fundador de Eureka Labs, Andrej Karpathy, lanzó el 8 de marzo el proyecto de código abierto autoresearch, que adopta el modelo de "humano escribe Markdown, IA escribe código". Permite a los desarrolladores definir las direcciones de investigación a través de program.md y que la IA optimice el código de forma autónoma. Se pueden realizar aproximadamente 12 experimentos por hora, y en 83 experimentos realizados, 15 mostraron mejoras efectivas. El proyecto está basado en GPU de NVIDIA y PyTorch, ha sido probado en H100 y sigue la licencia MIT.

Clawnch y Bankr alcanzan una cooperación estratégica, Bankr se convertirá en la plataforma subyacente para Clawnch y su emisión de tokens. Además, la puerta de enlace LLM de Bankr será una parte central del nuevo proyecto de Clawnch, OpenClawnch. Esta colaboración tiene como objetivo fortalecer la infraestructura de Clawnch, y las tarifas de emisión del proyecto se ajustarán de manera moderada.

Minara ha lanzado Minara Skill v2, mejorando la capacidad de finanzas digitales del Agente AI, soportando gestión de activos en múltiples cadenas, depósitos con tarjeta de crédito y otras funciones, además de lograr transacciones sin gas, reduciendo la barrera de entrada. Al mismo tiempo, integra LLM local para mejorar la privacidad en conversaciones y la toma de decisiones de trading.