LLM 任务

llm-task 是一个可选插件工具，用于运行纯 JSON 的 LLM 任务并返回结构化输出（可选择根据 JSON Schema 进行验证）。

这非常适合像 Lobster 这样的工作流引擎：你可以添加单个 LLM 步骤，而无需为每个工作流编写自定义 OpenClaw 代码。

启用插件

  1. 启用插件：
  1. {
  2.   "plugins": {
  3.     "entries": {
  4.       "llm-task": { "enabled": true }
  5.     }
  6.   }
  7. }
  1. 将工具加入允许列表（它以 optional: true 注册）：
  1. {
  2.   "agents": {
  3.     "list": [
  4.       {
  5.         "id": "main",
  6.         "tools": { "allow": ["llm-task"] }
  7.       }
  8.     ]
  9.   }
  10. }

配置（可选）

  1. {
  2.   "plugins": {
  3.     "entries": {
  4.       "llm-task": {
  5.         "enabled": true,
  6.         "config": {
  7.           "defaultProvider": "openai-codex",
  8.           "defaultModel": "gpt-5.2",
  9.           "defaultAuthProfileId": "main",
  10.           "allowedModels": ["openai-codex/gpt-5.2"],
  11.           "maxTokens": 800,
  12.           "timeoutMs": 30000
  13.         }
  14.       }
  15.     }
  16.   }
  17. }

allowedModels 是 provider/model 字符串的允许列表。如果设置了该项，任何不在列表中的请求都会被拒绝。

工具参数

  • prompt（字符串，必填）
  • input（任意类型，可选）
  • schema（对象，可选 JSON Schema）
  • provider（字符串，可选）
  • model（字符串，可选）
  • authProfileId（字符串，可选）
  • temperature（数字，可选）
  • maxTokens（数字，可选）
  • timeoutMs（数字，可选）

输出

返回 details.json，包含解析后的 JSON（如果提供了 schema，则会进行验证）。

示例：Lobster 工作流步骤

  1. openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{
  2.   "prompt": "Given the input email, return intent and draft.",
  3.   "input": {
  4.     "subject": "Hello",
  5.     "body": "Can you help?"
  6.   },
  7.   "schema": {
  8.     "type": "object",
  9.     "properties": {
  10.       "intent": { "type": "string" },
  11.       "draft": { "type": "string" }
  12.     },
  13.     "required": ["intent", "draft"],
  14.     "additionalProperties": false
  15.   }
  16. }'

安全注意事项

  • 该工具为纯 JSON 模式，指示模型仅输出 JSON（无代码围栏、无注释说明）。
  • 此次运行不会向模型暴露任何工具。
  • 除非使用 schema 进行验证，否则应将输出视为不可信。
  • 在任何有副作用的步骤（发送、发布、执行）之前设置审批流程。