Skip to main content
llm-task adalah alat Plugin opsional bawaan yang menjalankan satu panggilan LLM khusus JSON dan mengembalikan keluaran terstruktur, yang secara opsional divalidasi terhadap JSON Schema. Alat ini menyediakan langkah LLM bagi mesin alur kerja seperti Lobster tanpa memerlukan kode OpenClaw khusus untuk setiap alur kerja.

Mengaktifkan

  1. Aktifkan Plugin:
  1. Izinkan alat:
alsoAllow menambahkan llm-task di atas profil alat aktif tanpa membatasi alat inti lainnya. Gunakan tools.allow hanya jika Anda menginginkan mode daftar izin yang restriktif.

Konfigurasi (opsional)

allowedModels adalah daftar izin berisi string provider/model; permintaan untuk model lain akan ditolak. Semua kunci lainnya merupakan nilai cadangan per panggilan yang digunakan ketika panggilan alat tidak menyertakan parameter tersebut.

Parameter alat

Keluaran

Mengembalikan details.json (JSON yang telah diuraikan dan divalidasi terhadap skema), beserta details.provider dan details.model yang menunjukkan penyedia dan model yang benar-benar dijalankan.

Contoh: langkah alur kerja Lobster

Batasan penting

Contoh di bawah ini mengasumsikan bahwa CLI Lobster mandiri berjalan di lingkungan tempat openclaw.invoke telah memiliki konteks URL Gateway/autentikasi yang benar. Untuk pelaksana Lobster tertanam bawaan di dalam OpenClaw, pola CLI bertingkat ini saat ini belum andal:
Hingga Lobster tertanam memiliki jembatan yang didukung untuk alur ini, sebaiknya gunakan salah satu dari berikut:
  • panggilan alat llm-task langsung di luar Lobster, atau
  • langkah Lobster yang tidak bergantung pada panggilan openclaw.invoke bertingkat.
Contoh CLI Lobster mandiri:

Catatan keamanan

  • Khusus JSON: model diinstruksikan untuk hanya mengembalikan nilai JSON, tanpa pagar kode dan tanpa komentar.
  • Tanpa alat: eksekusi yang mendasarinya menonaktifkan alat, sehingga model tidak dapat melakukan panggilan keluar di tengah tugas.
  • Perlakukan keluaran sebagai tidak tepercaya kecuali Anda memvalidasinya menggunakan schema.
  • Tempatkan persetujuan sebelum setiap langkah yang menimbulkan efek samping (mengirim, memposting, mengeksekusi) dan menggunakan keluaran ini.

Terkait