> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs2.openclaw.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# LLM 작업

`llm-task`는 JSON 전용 LLM 작업을 실행하고 구조화된 출력을 반환하는 **선택적 Plugin 도구**입니다(선택적으로 JSON Schema로 검증 가능).

이는 Lobster 같은 워크플로 엔진에 적합합니다. 각 워크플로마다 사용자 지정 OpenClaw 코드를 작성하지 않고도 단일 LLM 단계를 추가할 수 있습니다.

## Plugin 활성화

1. Plugin을 활성화합니다.

```json theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  }
}
```

2. 선택적 도구를 허용합니다.

```json theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  "tools": {
    "alsoAllow": ["llm-task"]
  }
}
```

제한적 허용 목록 모드를 원할 때만 `tools.allow`를 사용하세요.

## 구성(선택 사항)

```json theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  "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`는 `provider/model` 문자열의 허용 목록입니다. 설정하면 목록 밖의 모든 요청은 거부됩니다.

## 도구 매개변수

* `prompt`(문자열, 필수)
* `input`(임의 값, 선택 사항)
* `schema`(객체, 선택적 JSON Schema)
* `provider`(문자열, 선택 사항)
* `model`(문자열, 선택 사항)
* `thinking`(문자열, 선택 사항)
* `authProfileId`(문자열, 선택 사항)
* `temperature`(숫자, 선택 사항)
* `maxTokens`(숫자, 선택 사항)
* `timeoutMs`(숫자, 선택 사항)

`thinking`은 `low` 또는 `medium` 같은 표준 OpenClaw 추론 프리셋을 허용합니다.

## 출력

파싱된 JSON이 포함된 `details.json`을 반환합니다(`schema`가 제공되면 이에 대해 검증).

## 예시: Lobster 워크플로 단계

### 중요한 제한 사항

아래 예시는 **독립 실행형 Lobster CLI**가 `openclaw.invoke`에 이미 올바른 Gateway URL/인증 컨텍스트가 있는 환경에서 실행된다고 가정합니다.

OpenClaw 내부의 번들 **임베디드** Lobster 러너에서는 이 중첩 CLI 패턴이 **현재 안정적으로 동작하지 않습니다**.

```lobster theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{ ... }'
```

임베디드 Lobster가 이 흐름을 위한 지원되는 브리지를 갖추기 전까지는 다음 중 하나를 선호하세요.

* Lobster 외부에서 직접 `llm-task` 도구 호출, 또는
* 중첩 `openclaw.invoke` 호출에 의존하지 않는 Lobster 단계.

독립 실행형 Lobster CLI 예시:

```lobster theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
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
  }
}'
```

## 안전 참고 사항

* 이 도구는 **JSON 전용**이며 모델에 JSON만 출력하도록 지시합니다(코드 펜스나 해설 없음).
* 이 실행에서는 모델에 어떤 도구도 노출되지 않습니다.
* `schema`로 검증하지 않는 한 출력을 신뢰할 수 없는 것으로 취급하세요.
* 부작용이 있는 단계(전송, 게시, 실행) 앞에는 승인을 배치하세요.

## 관련 항목

* [사고 수준](/ko/tools/thinking)
* [하위 에이전트](/ko/tools/subagents)
* [슬래시 명령](/ko/tools/slash-commands)
