OpenClaw випустила версію v2026.3.8 8 березня, додавши функції локального резервного копіювання стану, автоматичного транскрибування Talk Mode та режим LLM Context для пошуку у браузері Brave, виправивши кілька проблем. У розробці взяли участь 43 співробітники.

Команда дослідників Швейцарської федеральної технологічної інституції (ETH Zurich) протестувала здатність агентів LLM до досягнення консенсусу за Бейзантінською моделлю і виявила, що навіть без зловмисних вузлів ефективність досягнення консенсусу становить лише 41,6%. З збільшенням кількості вузлів ускладнюється досягнення згоди, а при додаванні зловмисних вузлів ситуація ще більше погіршується. Висновки дослідження вказують, що на даний момент агентам LLM ще не можна довіряти у питаннях надійного консенсусу, тому децентралізоване розгортання слід здійснювати з обережністю.

Засновник Eureka Labs Анджей Карпаты 8 березня відкрив проект autoresearch, який використовує модель «людина пише Markdown, AI пише код». Це дозволяє розробникам визначати напрямки досліджень за допомогою program.md, а штучний інтелект самостійно оптимізує код. Щогодини можна провести приблизно 12 експериментів, з яких у 83 випадках було 15 ефективних покращень. Проєкт базується на NVIDIA GPU і PyTorch, протестований на H100 і дотримується ліцензії MIT.

Clawnch та Bankr уклали стратегічну співпрацю, Bankr стане базовою платформою для випуску токенів та проектів Clawnch. Одночасно, LLM-інтерфейс Bankr стане ключовою частиною нового проекту Clawnch — OpenClawnch. Мета цієї співпраці — зміцнити інфраструктуру Clawnch, а витрати на випуск проектів будуть помірно підвищені.

Minara випустила Minara Skill v2, яка оновлює цифрові фінансові можливості AI Agent, підтримує управління мульти-ланцюговими активами, внесення коштів за допомогою кредитних карток та інші функції, а також реалізує Gasless-транзакції, знижуючи поріг входу. Одночасно, інтегруючи локальні LLM, покращує можливості приватних діалогів і прийняття торгових рішень.