LLM Task

llm-task는 JSON 전용 LLM 작업을 실행하고 구조화된 출력을 반환하는 선택적 플러그인 도구입니다(선택적으로 JSON Schema에 대해 검증됨).

이는 Lobster와 같은 워크플로 엔진에 이상적입니다: 각 워크플로에 대해 사용자 지정 OpenClaw 코드를 작성하지 않고 단일 LLM 단계를 추가할 수 있습니다.

플러그인 활성화

  1. 플러그인 활성화:
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  }
}
  1. 도구를 allowlist에 추가 (optional: true로 등록됨):
{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": { "allow": ["llm-task"] }
      }
    ]
  }
}

구성 (선택사항)

{
  "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
        }
      }
    }
  }
}

allowedModels는 provider/model 문자열의 allowlist입니다. 설정된 경우 목록 외부의 모든 요청은 거부됩니다.

도구 매개변수

  • prompt (문자열, 필수)
  • input (임의, 선택사항)
  • schema (객체, 선택적 JSON Schema)
  • provider (문자열, 선택사항)
  • model (문자열, 선택사항)
  • authProfileId (문자열, 선택사항)
  • temperature (숫자, 선택사항)
  • maxTokens (숫자, 선택사항)
  • timeoutMs (숫자, 선택사항)

출력

파싱된 JSON을 포함하는 details.json을 반환합니다(제공된 경우 schema에 대해 검증됨).

예제: Lobster 워크플로 단계

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
  }
}'

안전 참고사항

  • 도구는 JSON 전용이며 모델에 JSON만 출력하도록 지시합니다(코드 펜스 없음, 주석 없음).
  • 이 실행에서는 모델에 도구가 노출되지 않습니다.
  • schema로 검증하지 않는 한 출력을 신뢰할 수 없는 것으로 처리하세요.
  • 부작용이 있는 단계(send, post, exec) 전에 승인을 배치하세요.
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