OpenClaw v2026.2.17リリース、100万トークン対応とサブエージェント生成でエージェント開発が加速

オープンソースのAIエージェントフレームワーク「OpenClaw」の大規模アップデートとなるv2026.2.17がリリースされた。Anthropicモデルでの100万トークンコンテキストのベータ対応と、チャットからの直接的なサブエージェント生成機能が核となる進化だ。一方で、Slack、Telegram、Discord、iOSといった多様なプラットフォームに向けたネイティブ連携の強化も同時に進んでおり、単なるチャットボット開発ツールから、複雑なワークフローを各環境に深く埋め込むための基盤へと変貌を遂げつつある。ただし、これだけの多機能化は、小規模な単一タスクを想定するユーザーには過剰かもしれない。

OpenClaw v2026.2.17の核となる2つの進化

今回のアップデートは、AIエージェントの「能力」と「働き方」の両面を拡張する。

1. 超大規模コンテキストへの対応：Anthropic 100万トークンベータ

公式のリリース情報によれば、OpenClaw v2026.2.17はAnthropicのOpusおよびSonnetモデルにおいて、100万トークンのコンテキストウィンドウをベータ機能としてサポートを開始した。これにより、これまで扱えなかった極めて長いドキュメント（例えば、数百ページに及ぶ技術仕様書、長大なコードベース、長期間のチャットログなど）の一括処理や、膨大な背景情報を前提とした高度な推論が、OpenClaw上で可能になる道筋が開けた。大規模言語モデル（LLM）のコンテキスト長競争が過熱する中、オープンソースフレームワークが迅速にこれを取り込んだ意義は大きい。

2. 動的エージェント生成：チャットからのサブエージェント起動

もう一つの重要な機能が、チャットインターフェースから直接、特定のタスク専用の「サブエージェント」を生成・起動できる機能だ。ユーザーはメインのエージェントとの会話中に、「このデータ分析を専門に行うエージェントを作ってほしい」や「カスタマーサポート用の応答を担当するエージェントを立ち上げて」といった指示を出すだけで、目的に特化した新しいエージェントインスタンスをその場でスポーンさせられる。これにより、複雑なタスクを専門サブエージェントに委譲する階層型・チーム型のエージェントシステムを、対話的に構築する流れが格段にスムーズになる。

マルチプラットフォームへの深いネイティブ統合

OpenClawの特徴は、単に複数のメッセージングアプリと連携するだけでなく、各プラットフォームのネイティブ機能を積極的に活用してユーザー体験を高める点にある。今回のアップデートはその方針を強く推し進めている。

公式情報によると、Slackではchat.startStreamを利用したネイティブなテキストストリーミングをサポートし、従来のAPIコールバック方式よりも滑らかで速い応答表示を実現した。Telegramではインラインボタンにprimary/success/dangerなどのスタイルを適用できるようになり、UIの視認性と操作性が向上。さらにユーザーのメッセージへのリアクションをシステムイベントとして捕捉できるようになり、「👍」リアクションをトリガーに処理を開始する、といったインタラクションが設計可能になった。

Discordでは、インタラクティブコンポーネント（ボタン等）の再利用性が高められ、ボタン単位で実行を許可するユーザーを制限するホワイトリスト機能が追加された。これにより、管理コマンドなど重要な操作を特定メンバーのみに許可するといった細かい権限制御が可能となる。また、モバイル環境では、iOSの共有シートから直接OpenClawにテキストを送信できる共有拡張機能が実装され、アプリ切り替えなしのシームレスな利用が促進される。背景での音声聴取や割り込みへの耐性強化も、実用的な音声インターフェースとしての完成度を高める。

具体的な活用シーン：どう使えるのか

これらの新機能を組み合わせることで、どのようなユースケースが可能になるのか。一例を考えてみよう。

ある開発チームが、Slack上でOpenClawエージェントをプロジェクトのサポートに使っているとする。新しい機能の要件が100ページを超えるPDFで共有されたとき、ユーザーはそのファイルをエージェントに投げる。100万トークンコンテキスト対応により、エージェントは文書全体を理解した上で、「要約を作成するサブエージェント」「実装に必要な技術的課題を抽出するサブエージェント」「スケジュール見積もりを行うサブエージェント」の3つを生成することを提案する。ユーザーが同意すると、チャット内で3つのサブエージェントが起動し、それぞれが並行してタスクを処理し始める。各サブエージェントの進捗は、Discord風のスタイル付けされたボタン（例：処理中は青色、完了は緑色）でTelegramチャットに表示され、プロジェクトマネージャーはリアクションでフィードバックを送る。このように、大規模文書処理、動的エージェント編成、ネイティブなUI/UXが一体となったワークフローが構築できる。

オープンソースエージェントフレームワークとしての立ち位置

市場にはクラウドAPIを中心とした様々なAIエージェント構築サービスが存在する。多くのサービスが提供する標準的なチャットAPI連携と比べ、OpenClawの強みはオープンソースであるが故のカスタマイズ性と、各プラットフォームへの「深い食い込み」にある。GitHubリポジトリが20.5万スターを数え、活発に開発が続けられていること（v2026.2.15に続く迅速なアップデート）は、コミュニティの支持と進化の速度を物語っている。

今回のアップデートは、単なる機能追加の羅列ではなく、「より大きな文脈を理解し、より自律的で複雑なタスクを、より多くの場所で自然に実行する」という一貫したベクトルに沿った進化だ。特にサブエージェント生成機能は、エージェント自身がエージェントを生み出すというメタ的な操作性を提供し、開発者の想像力の幅を大きく広げる可能性を秘めている。

まとめ：誰が今すぐ試すべきか

OpenClaw v2026.2.17は、Anthropicの最新モデルを利用して大規模文書処理や複雑な推論タスクに取り組みたい開発者、SlackやTelegram、Discordといった既存の業務プラットフォーム内に、単なるチャットボットを超えた高度で自律的なAIアシスタントを統合したいチームに特に価値がある。また、マルチエージェントシステムのプロトタイピングや研究を行っている技術者にとって、サブエージェント生成機能は強力な実験ツールとなるだろう。

逆に、単一の簡単なQ&Aボットや、限定されたタスクのみを目的とする場合、本バージョンの多機能さはむしろ冗長に映るかもしれない。しかし、AIエージェントの可能性をビジネスやプロダクトに本格的に織り込もうとするならば、その拡張性とネイティブ統合の深度は他ツールを凌駕する選択理由となり得る。オープンソースであるため、自らの手でカスタマイズを重ね、理想の「デジタル従業員」を育てていくための土壌として、OpenClawの今回の進化は無視できない一歩だ。