LLM 任务插件

LLM 任务

llm-task 是一个 可选插件工具，它运行仅 JSON 的 LLM 任务并返回结构化输出（可选根据 JSON Schema 验证）。

这对于像 Lobster 这样的工作流引擎非常理想：您可以添加单个 LLM 步骤，而无需为每个工作流编写自定义 OpenClaw 代码。

启用插件

启用插件：

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  }
}

将工具列入白名单（它以 optional: true 注册）：

{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": { "allow": ["llm-task"] }
      }
    ]
  }
}

配置 (可选)

{
  "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 是 provider/model 字符串的白名单。如果设置，列表之外的任何请求都将被拒绝。

工具参数

prompt (字符串, 必填)
input (任意, 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

返回包含解析后的 JSON 的 details.json（并在提供 schema 时根据其验证）。

示例：Lobster 工作流步骤

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
  }
}'

安全说明

该工具是 仅 JSON 的，并指示模型仅输出 JSON（无代码围栏，无评论）。
此运行未向模型暴露任何工具。
除非您使用 schema 验证，否则将输出视为不可信。
将批准放在任何副作用步骤（发送、发布、执行）之前。