LLM 任务

llm-task 是一个可选插件工具，运行仅限 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: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

1. 启用插件:

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

2. 将工具加入白名单(它使用 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。如果设置了， 列表之外的任何请求都将被拒绝。

工具参数

• prompt (字符串, 必需)
• 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

返回包含解析后的 JSON 的 details.json(当提供 schema 时会进行验证)。

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
  }
}'

安全注意事项

• 该工具仅限 JSON，并指示模型仅输出 JSON(无代码围栏，无注释)。
• 此次运行不会向模型公开任何工具。
• 除非使用 schema 进行验证，否则将输出视为不可信。
• 在任何具有副作用的步骤(发送、发布、执行)之前放置审批。