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llm-task एक वैकल्पिक plugin टूल है जो JSON-only LLM कार्य चलाता है और संरचित आउटपुट लौटाता है (वैकल्पिक रूप से JSON Schema के विरुद्ध सत्यापित)। यह Lobster जैसे वर्कफ़्लो इंजन के लिए आदर्श है: आप हर वर्कफ़्लो के लिए कस्टम OpenClaw कोड लिखे बिना एक LLM चरण जोड़ सकते हैं।

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Plugin सक्षम करें

  1. Plugin सक्षम करें:
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  }
}
  1. वैकल्पिक टूल की अनुमति दें:
{
  "tools": {
    "alsoAllow": ["llm-task"]
  }
}
tools.allow का उपयोग केवल तब करें जब आप प्रतिबंधात्मक allowlist मोड चाहते हों।

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कॉन्फ़िग (वैकल्पिक)

{
  "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, provider/model स्ट्रिंग्स की allowlist है। यदि सेट हो, तो सूची के बाहर का कोई भी अनुरोध अस्वीकार कर दिया जाता है।

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टूल पैरामीटर

  • prompt (string, आवश्यक)
  • input (any, वैकल्पिक)
  • schema (object, वैकल्पिक JSON Schema)
  • provider (string, वैकल्पिक)
  • model (string, वैकल्पिक)
  • thinking (string, वैकल्पिक)
  • authProfileId (string, वैकल्पिक)
  • temperature (number, वैकल्पिक)
  • maxTokens (number, वैकल्पिक)
  • timeoutMs (number, वैकल्पिक)
thinking मानक OpenClaw reasoning presets स्वीकार करता है, जैसे low या medium।

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आउटपुट

details.json लौटाता है, जिसमें पार्स किया गया JSON होता है (और प्रदान किए जाने पर schema के विरुद्ध सत्यापित करता है)।

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उदाहरण: Lobster वर्कफ़्लो चरण

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महत्वपूर्ण सीमा

नीचे दिया गया उदाहरण मानता है कि standalone Lobster CLI ऐसे वातावरण में चल रहा है जहाँ openclaw.invoke के पास पहले से सही gateway URL/auth context है। OpenClaw के अंदर बंडल किए गए embedded Lobster runner के लिए, यह nested CLI पैटर्न वर्तमान में विश्वसनीय नहीं है: 
openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{ ... }'
जब तक embedded Lobster में इस प्रवाह के लिए समर्थित bridge नहीं होता, इनमें से किसी एक को प्राथमिकता दें:
  • Lobster के बाहर सीधे llm-task टूल कॉल, या
  • ऐसे Lobster चरण जो nested openclaw.invoke कॉल पर निर्भर नहीं होते।
Standalone Lobster CLI उदाहरण: 
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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सुरक्षा नोट्स

  • यह टूल JSON-only है और मॉडल को केवल JSON आउटपुट करने का निर्देश देता है (कोई कोड fence नहीं, कोई commentary नहीं)।
  • इस run के लिए मॉडल को कोई टूल उजागर नहीं किया जाता।
  • जब तक आप schema से सत्यापित न करें, आउटपुट को अविश्वसनीय मानें।
  • किसी भी side-effecting चरण (send, post, exec) से पहले approvals रखें।

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