LLM Task

llm-task は、JSON のみの LLM タスクを実行し、 構造化された出力を返す（オプションで JSON Schema に対して検証）オプションのプラグインツール です。

これは Lobster のようなワークフローエンジンに最適です：各ワークフローのためにカスタム OpenClaw コードを書かずに、単一の LLM ステップを追加できます。

プラグインの有効化

  1. プラグインを有効化します：
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  }
}
  1. ツールを許可リストに追加します（optional: true で登録されています）：
{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": { "allow": ["llm-task"] }
      }
    ]
  }
}

設定（オプション）

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "defaultProvider": "openai-codex",
          "defaultModel": "gpt-5.2",
          "defaultAuthProfileId": "main",
          "allowedModels": ["openai-codex/gpt-5.2"],
          "maxTokens": 800,
          "timeoutMs": 30000
        }
      }
    }
  }
}

allowedModels は provider/model 文字列の許可リストです。設定されている場合、リスト外のリクエストは拒否されます。

ツールパラメータ

  • prompt（string、必須）
  • input（any、オプション）
  • schema（object、オプションの JSON Schema）
  • provider（string、オプション）
  • model（string、オプション）
  • authProfileId（string、オプション）
  • temperature（number、オプション）
  • maxTokens（number、オプション）
  • timeoutMs（number、オプション）

出力

解析された JSON を含む details.json を返します（提供された場合は schema に対して検証します）。

例：Lobster ワークフローステップ

openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{
  "prompt": "Given the input email, return intent and draft.",
  "input": {
    "subject": "Hello",
    "body": "Can you help?"
  },
  "schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "intent": { "type": "string" },
      "draft": { "type": "string" }
    },
    "required": ["intent", "draft"],
    "additionalProperties": false
  }
}'

安全性に関する注意

  • ツールは JSON のみ で、モデルに JSON のみを出力するように指示します（コードフェンスなし、コメントなし）。
  • この実行ではモデルにツールは公開されません。
  • schema で検証しない限り、出力を信頼できないものとして扱います。
  • 副作用を伴うステップ（send、post、exec）の前に承認を配置します。
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