OpenClaw merilis versi v2026.3.8 pada 8 Maret, menambahkan fitur cadangan status lokal, Mode Bicara untuk transkripsi otomatis, dan mode LLM Context pencarian web Brave, serta memperbaiki beberapa masalah. Total ada 43 kontributor yang terlibat dalam pengembangan.

Tim peneliti ETH Zurich menguji kemampuan konsensus Byzantine dari LLM Agent dan menemukan bahwa bahkan tanpa node jahat, tingkat konsensus yang efektif hanya sebesar 41,6%. Seiring bertambahnya node, kesulitan mencapai kesepakatan meningkat, dan setelah menambahkan node jahat, situasinya semakin memburuk. Kesimpulan penelitian menunjukkan bahwa saat ini LLM Agent belum dapat diandalkan dalam hal konsensus yang andal, dan penerapan desentralisasi harus dilakukan dengan hati-hati.

Pendiri Eureka Labs, Andrej Karpathy, merilis proyek open source autoresearch pada 8 Maret, menggunakan mode "Manusia menulis Markdown, AI menulis kode", memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan arah penelitian melalui program.md, dan AI secara otomatis mengoptimalkan kode. Setiap jam dapat melakukan sekitar 12 eksperimen, dari 83 eksperimen yang ditampilkan, 15 di antaranya menunjukkan peningkatan yang efektif. Proyek ini berbasis NVIDIA GPU dan PyTorch, telah diuji pada H100 dan mengikuti lisensi MIT.

Clawnch dan Bankr menjalin kemitraan strategis, Bankr akan menjadi platform dasar untuk penerbitan token dan proyek Clawnch. Selain itu, gateway LLM Bankr akan menjadi bagian inti dari proyek baru Clawnch, OpenClawnch. Kerja sama ini bertujuan untuk memperkuat infrastruktur Clawnch, dan biaya penerbitan proyek akan sedikit dinaikkan.

Minara merilis Minara Skill v2, meningkatkan kemampuan keuangan digital AI Agent, mendukung pengelolaan aset multi-chain, deposit kartu kredit, dan fitur lainnya, serta mewujudkan transaksi Gasless, menurunkan ambang penggunaan. Selain itu, mengintegrasikan LLM lokal untuk meningkatkan kemampuan percakapan pribadi dan pengambilan keputusan transaksi.