LLM Task
llm-task — это опциональный инструмент плагина, который выполняет задачу LLM только для JSON и возвращает структурированный вывод (опционально валидированный по JSON Schema).
Это идеально для движков рабочих процессов, таких как Lobster: вы можете добавить один шаг LLM без написания пользовательского кода OpenClaw для каждого рабочего процесса.
Включите плагин
- Включите плагин:
{
"plugins": {
"entries": {
"llm-task": { "enabled": true }
}
}
}
- Добавьте инструмент в список разрешений (он зарегистрирован с optional: true):
{
"agents": {
"list": [
{
"id": "main",
"tools": { "allow": ["llm-task"] }
}
]
}
}
Конфигурация (необязательно)
{
"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 — это список разрешений строк provider/model. Если установлен, любой запрос вне списка отклоняется.
Параметры инструмента
- prompt (строка, обязательно)
- input (любой, необязательно)
- schema (объект, необязательная JSON Schema)
- provider (строка, необязательно)
- model (строка, необязательно)
- authProfileId (строка, необязательно)
- temperature (число, необязательно)
- maxTokens (число, необязательно)
- timeoutMs (число, необязательно)
Вывод
Возвращает details.json, содержащий разобранный JSON (и валидирует по schema, когда предоставлено).
Пример: Шаг рабочего процесса Lobster
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
}
}'
Примечания безопасности
- Инструмент только для JSON и инструктирует модель выводить только JSON (без блоков кода, без комментариев).
- Инструменты не предоставляются модели для этого запуска.
- Рассматривайте вывод как недоверенный, если вы не валидируете с помощью schema.
- Поместите одобрения перед любым шагом с побочными эффектами (отправка, публикация, exec).