Tools
Attività LLM
llm-task è uno strumento Plugin opzionale che esegue un'attività LLM solo JSON e
restituisce un output strutturato (facoltativamente validato 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.
Abilita il Plugin
- Abilita il Plugin:
{ "plugins": { "entries": { "llm-task": { "enabled": true } } }}- Consenti lo strumento opzionale:
{ "tools": { "alsoAllow": ["llm-task"] }}Usa tools.allow solo quando vuoi la modalità allowlist restrittiva.
Configurazione (opzionale)
{ "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 è una allowlist di stringhe provider/model. Se impostata, qualsiasi richiesta
fuori dall'elenco viene rifiutata.
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 standard di OpenClaw, come low o medium.
Risultato
Restituisce details.json contenente il JSON analizzato (e lo valida rispetto a
schema quando fornito).
Esempio: passaggio di workflow Lobster
Limitazione importante
L'esempio seguente presume 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 incorporato incluso in OpenClaw, questo pattern di CLI annidata non è attualmente affidabile:
openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{ ... }'Finché Lobster incorporato non avrà un bridge supportato per questo flusso, preferisci una delle seguenti opzioni:
- chiamate dirette allo strumento
llm-taskfuori da Lobster, oppure - passaggi Lobster che non dipendono da chiamate
openclaw.invokeannidate.
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 }}'Note sulla sicurezza
- Lo strumento è solo JSON e istruisce il modello a produrre solo JSON (nessun blocco di codice, nessun commento).
- Nessuno strumento viene esposto al modello per questa esecuzione.
- Tratta l'output come non attendibile, a meno che tu non lo validi con
schema. - Inserisci le approvazioni prima di qualsiasi passaggio con effetti collaterali (send, post, exec).