L’équipe OpenAI Codex corrige un bug d’authentification d’OpenClaw et améliore considérablement le comportement de l’agent

Message de Gate News, 23 avril — L’équipe OpenAI Codex se concentre sur l’optimisation de l’expérience du modèle OpenAI dans OpenClaw, avec le responsable de l’ingénierie Codex Tibo Sottiaux travaillant en collaboration avec le créateur d’OpenClaw Peter Steinberger. Le responsable produit Codex Nik Pash a découvert une faille d’authentification critique : lorsque OpenClaw était configuré pour utiliser l’outil d’exécution Codex avec des modèles OpenAI, le processus d’authentification échouait et le système revenait silencieusement à l’outil d’exécution Pi, amenant les utilisateurs à croire que l’outil d’exécution Codex fonctionnait normalement alors qu’il ne le faisait pas.

Pash a soumis deux requêtes d’extraction pour traiter le problème : l’une pour corriger le bridge d’authentification et l’autre pour empêcher le repli silencieux. Les améliorations proviennent entièrement du changement de l’adaptateur d’exécution sous-jacent (harness) qui régit la manière dont OpenClaw communique avec l’API du modèle, tandis que la configuration de l’agent et la logique de workflow de niveau supérieur sont restées inchangées.

Le comportement de l’agent a montré des différences marquées avant et après la correction. Avec l’outil d’exécution Pi, l’agent effectuait un polling superficiel à chaque battement : lecture des fichiers de battement, vérification de Discord, renvoi de HEARTBEAT_OK, et ignorance des autres instructions. Il déduisait parfois des opérations à exécuter mais ne parvenait pas à émettre des appels d’outils. Après le passage à l’outil d’exécution Codex, l’agent est entré dans une boucle de travail complète : lecture du contexte de l’espace de travail, analyse des listes de tâches, vérification des dépôts, exécution des modifications et tentative de vérification. Les battements suivants pouvaient reprendre les progrès plutôt que répéter le travail.