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llm-task è uno strumento plugin opzionale che esegue un’attività LLM solo JSON e restituisce output strutturato (facoltativamente convalidato rispetto a JSON Schema). È ideale per motori di workflow come Lobster: puoi aggiungere un singolo passaggio LLM senza scrivere codice OpenClaw personalizzato per ogni workflow.

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Abilitare il plugin

  1. Abilita il plugin:
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  }
}
  1. Consenti lo strumento opzionale:
{
  "tools": {
    "alsoAllow": ["llm-task"]
  }
}
Usa tools.allow solo quando vuoi la modalità allowlist restrittiva.

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Configurazione (opzionale)

{
  "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 è una allowlist di stringhe provider/model. Se impostata, qualsiasi richiesta fuori dall’elenco viene rifiutata.

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Parametri dello strumento

  • prompt (stringa, obbligatorio)
  • input (qualsiasi, opzionale)
  • schema (oggetto, JSON Schema opzionale)
  • provider (stringa, opzionale)
  • model (stringa, opzionale)
  • thinking (stringa, opzionale)
  • authProfileId (stringa, opzionale)
  • temperature (numero, opzionale)
  • maxTokens (numero, opzionale)
  • timeoutMs (numero, opzionale)
thinking accetta i preset di ragionamento OpenClaw standard, come low o medium.

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Output

Restituisce details.json contenente il JSON analizzato (e lo convalida rispetto a schema quando fornito).

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Esempio: passaggio di workflow Lobster

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Limitazione importante

L’esempio seguente presuppone che la CLI Lobster standalone sia in esecuzione in un ambiente in cui openclaw.invoke ha già l’URL del gateway e il contesto di autenticazione corretti. Per il runner Lobster embedded incluso in OpenClaw, questo pattern CLI annidato non è attualmente affidabile: 
openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{ ... }'
Finché Lobster embedded non avrà un bridge supportato per questo flusso, preferisci:
  • chiamate dirette allo strumento llm-task al di fuori di Lobster, oppure
  • passaggi Lobster che non dipendono da chiamate openclaw.invoke annidate.
Esempio di CLI Lobster standalone: 
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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Note sulla sicurezza

  • Lo strumento è solo JSON e istruisce il modello a produrre solo JSON (senza blocchi di codice, senza commenti).
  • Nessuno strumento viene esposto al modello per questa esecuzione.
  • Considera l’output non attendibile a meno che tu non lo convalidi con schema.
  • Inserisci approvazioni prima di qualsiasi passaggio con effetti collaterali (send, post, exec).

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