OpenAI Codex Team behebt OpenClaw-Authentifizierungsfehler und verbessert das Verhalten von Agenten deutlich

Gate News-Nachricht, 23. April — Das OpenAI-Codex-Team konzentriert sich auf die Optimierung des OpenAI-Modell-Erlebnisses in OpenClaw; Codex-Engineering-Lead Tibo Sottiaux arbeitet mit dem OpenClaw-Ersteller Peter Steinberger zusammen. Codex-Produktlead Nik Pash entdeckte einen kritischen Authentifizierungsfehler: Wenn OpenClaw so konfiguriert war, dass es die Codex-Engine mit OpenAI-Modellen nutzt, schlug der Authentifizierungsvorgang fehl und das System fiel still auf die Pi-Engine zurück. Dadurch hatten Nutzer den Eindruck, die Codex-Engine funktioniere normal, obwohl dies nicht der Fall war.

Pash reichte zwei Pull Requests ein, um das Problem zu adressieren: einen, um die Authentifizierungs-Bridge zu beheben, und einen weiteren, um das stille Fallback zu verhindern. Die Verbesserungen beruhen ausschließlich auf dem Wechsel des zugrunde liegenden Runtime-Adapters (harness), der steuert, wie OpenClaw mit der Modell-API kommuniziert, während Prompt und Logik des Agenten auf höherer Ebene unverändert blieben.

Das Verhalten des Agents zeigte deutliche Unterschiede vor und nach der Behebung. Mit der Pi-Engine führte der Agent bei jedem Heartbeat oberflächliches Polling aus: Er las Heartbeat-Dateien, prüfte Discord, gab HEARTBEAT_OK zurück und ignorierte andere Anweisungen. Manchmal leitete er Operationen ab, die ausgeführt werden sollten, konnte jedoch keine Tool-Calls ausführen. Nach dem Wechsel auf die Codex-Engine betrat der Agent eine vollständige Work-Loop: Er las den Workspace-Kontext, analysierte Aufgabenlisten, prüfte Repositories, führte Änderungen aus und versuchte eine Verifizierung. Nachfolgende Heartbeats konnten den Fortschritt fortsetzen, statt die Arbeit zu wiederholen.