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Documentation Index

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llm-task 是一个可选插件工具，用于运行仅 JSON 的 LLM 任务，并返回结构化输出（可选地根据 JSON Schema 验证）。 这非常适合像 Lobster 这样的工作流引擎：你可以添加单个 LLM 步骤，而不必为每个工作流编写自定义 OpenClaw 代码。

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启用插件

  1. 启用插件：
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  }
}
  1. 允许可选工具：
{
  "tools": {
    "alsoAllow": ["llm-task"]
  }
}
仅当你想使用限制性允许列表模式时，才使用 tools.allow。

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配置（可选）

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "defaultProvider": "openai-codex",
          "defaultModel": "gpt-5.5",
          "defaultAuthProfileId": "main",
          "allowedModels": ["openai/gpt-5.4"],
          "maxTokens": 800,
          "timeoutMs": 30000
        }
      }
    }
  }
}
allowedModels 是 provider/model 字符串的允许列表。如果设置了它，列表之外的任何请求都会被拒绝。

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工具参数

  • prompt（字符串，必需）
  • input（任意，可选）
  • schema（对象，可选 JSON Schema）
  • provider（字符串，可选）
  • model（字符串，可选）
  • thinking（字符串，可选）
  • authProfileId（字符串，可选）
  • temperature（数字，可选）
  • maxTokens（数字，可选）
  • timeoutMs（数字，可选）
thinking 接受标准 OpenClaw 推理预设，例如 low 或 medium。

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输出

返回包含已解析 JSON 的 details.json（并在提供 schema 时对其进行验证）。

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示例：Lobster 工作流步骤

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重要限制

下面的示例假设独立版 Lobster CLI 正在一个环境中运行，其中 openclaw.invoke 已经具有正确的 Gateway 网关 URL/认证上下文。 对于 OpenClaw 内置的嵌入式 Lobster 运行器，这种嵌套 CLI 模式目前并不可靠： 
openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{ ... }'
在嵌入式 Lobster 为此流程提供受支持的桥接之前，请优先使用以下任一方式：
  • 在 Lobster 外部直接调用 llm-task 工具，或
  • 使用不依赖嵌套 openclaw.invoke 调用的 Lobster 步骤。
独立版 Lobster CLI 示例： 
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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安全说明

  • 该工具仅限 JSON，并指示模型只输出 JSON（没有代码围栏，没有评论）。
  • 本次运行不会向模型暴露任何工具。
  • 除非你使用 schema 进行验证，否则应将输出视为不可信。
  • 在任何会产生副作用的步骤（发送、发布、执行）之前放置审批。

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