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llm-task ist ein optionales Plugin-Tool, das eine reine JSON-LLM-Aufgabe ausführt und strukturierte Ausgabe zurückgibt (optional gegen JSON Schema validiert). Dies ist ideal für Workflow-Engines wie Lobster: Sie können einen einzelnen LLM-Schritt hinzufügen, ohne für jeden Workflow eigenen OpenClaw-Code zu schreiben.

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Plugin aktivieren

  1. Aktivieren Sie das Plugin:
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  }
}
  1. Erlauben Sie das optionale Tool:
{
  "tools": {
    "alsoAllow": ["llm-task"]
  }
}
Verwenden Sie tools.allow nur, wenn Sie den restriktiven Allowlist-Modus nutzen möchten.

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Konfiguration (optional)

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "defaultProvider": "openai",
          "defaultModel": "gpt-5.5",
          "defaultAuthProfileId": "main",
          "allowedModels": ["openai/gpt-5.5"],
          "maxTokens": 800,
          "timeoutMs": 30000
        }
      }
    }
  }
}
allowedModels ist eine Allowlist von provider/model-Strings. Wenn sie gesetzt ist, wird jede Anfrage außerhalb der Liste abgelehnt.

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Tool-Parameter

  • prompt (String, erforderlich)
  • input (beliebig, optional)
  • schema (Objekt, optionales JSON Schema)
  • provider (String, optional)
  • model (String, optional)
  • thinking (String, optional)
  • authProfileId (String, optional)
  • temperature (Zahl, optional)
  • maxTokens (Zahl, optional)
  • timeoutMs (Zahl, optional)
thinking akzeptiert die standardmäßigen OpenClaw-Reasoning-Voreinstellungen, wie low oder medium.

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Ausgabe

Gibt details.json zurück, das das geparste JSON enthält (und gegen schema validiert, wenn angegeben).

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Beispiel: Lobster-Workflow-Schritt

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Wichtige Einschränkung

Das folgende Beispiel setzt voraus, dass die eigenständige Lobster-CLI in einer Umgebung läuft, in der openclaw.invoke bereits den richtigen Gateway-URL-/Auth-Kontext hat. Für den gebündelten eingebetteten Lobster-Runner innerhalb von OpenClaw ist dieses verschachtelte CLI-Muster derzeit nicht zuverlässig: 
openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{ ... }'
Bis eingebettetes Lobster eine unterstützte Bridge für diesen Ablauf hat, bevorzugen Sie entweder:
  • direkte llm-task-Tool-Aufrufe außerhalb von Lobster oder
  • Lobster-Schritte, die nicht auf verschachtelte openclaw.invoke-Aufrufe angewiesen sind.
Beispiel für die eigenständige Lobster-CLI: 
openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{
  "prompt": "Given the input email, return intent and draft.",
  "thinking": "low",
  "input": {
    "subject": "Hello",
    "body": "Can you help?"
  },
  "schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "intent": { "type": "string" },
      "draft": { "type": "string" }
    },
    "required": ["intent", "draft"],
    "additionalProperties": false
  }
}'

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Sicherheitshinweise

  • Das Tool ist nur JSON und weist das Modell an, nur JSON auszugeben (keine Code-Fences, kein Kommentar).
  • Für diesen Durchlauf werden dem Modell keine Tools bereitgestellt.
  • Behandeln Sie die Ausgabe als nicht vertrauenswürdig, sofern Sie sie nicht mit schema validieren.
  • Platzieren Sie Genehmigungen vor jedem Schritt mit Seiteneffekten (Senden, Posten, Ausführen).

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