English简体中文繁體中文日本語EspañolPortuguês (BR)한국어DeutschFrançaisالعربيةItalianoTiếng ViệtNederlandsTürkçeУкраїнськаBahasa IndonesiaPolskiفارسیไทย
View as MarkdownView this page as plain textOpen in ChatGPTAsk questions about this pageOpen in ClaudeAsk questions about this pageOpen in PerplexityAsk questions about this page

Tools

Homar

Lobster to powłoka przepływów pracy, która pozwala OpenClaw uruchamiać wieloetapowe sekwencje narzędzi jako pojedynczą, deterministyczną operację z jawnymi punktami kontrolnymi zatwierdzeń.

Lobster jest warstwą autorską ponad odłączoną pracą w tle. Informacje o orkiestracji przepływów ponad pojedynczymi zadaniami znajdziesz w Task Flow (openclaw tasks flow). Informacje o rejestrze aktywności zadań znajdziesz w openclaw tasks.

Punkt zaczepienia

Twój asystent może zbudować narzędzia, które zarządzają nim samym. Poproś o przepływ pracy, a 30 minut później masz CLI oraz potoki uruchamiane jednym wywołaniem. Lobster jest brakującym elementem: deterministyczne potoki, jawne zatwierdzenia i wznawialny stan.

Dlaczego

Obecnie złożone przepływy pracy wymagają wielu wywołań narzędzi w obie strony. Każde wywołanie kosztuje tokeny, a LLM musi orkiestratorować każdy krok. Lobster przenosi tę orkiestrację do typowanego środowiska uruchomieniowego:

  • Jedno wywołanie zamiast wielu: OpenClaw uruchamia jedno wywołanie narzędzia Lobster i otrzymuje ustrukturyzowany wynik.
  • Wbudowane zatwierdzenia: Efekty uboczne (wysłanie e-maila, opublikowanie komentarza) zatrzymują przepływ pracy do czasu jawnego zatwierdzenia.
  • Wznawialność: Zatrzymane przepływy pracy zwracają token; zatwierdź i wznów bez ponownego uruchamiania wszystkiego.

Dlaczego DSL zamiast zwykłych programów?

Lobster jest celowo mały. Celem nie jest „nowy język”, lecz przewidywalna, przyjazna dla AI specyfikacja potoku z pierwszorzędną obsługą zatwierdzeń i tokenów wznowienia.

  • Zatwierdzanie/wznawianie jest wbudowane: Zwykły program może poprosić człowieka o decyzję, ale nie potrafi wstrzymać się i wznowić z trwałym tokenem bez tworzenia takiego środowiska uruchomieniowego od podstaw.
  • Determinizm + audytowalność: Potoki są danymi, więc łatwo je logować, porównywać, odtwarzać i sprawdzać.
  • Ograniczona powierzchnia dla AI: Mała gramatyka + przekazywanie JSON ograniczają „kreatywne” ścieżki kodu i czynią walidację realistyczną.
  • Wbudowana polityka bezpieczeństwa: Limity czasu, limity wyjścia, kontrole piaskownicy i listy dozwolonych elementów są egzekwowane przez środowisko uruchomieniowe, a nie przez każdy skrypt.
  • Nadal programowalne: Każdy krok może wywołać dowolny CLI lub skrypt. Jeśli chcesz JS/TS, generuj pliki .lobster z kodu.

Jak to działa

OpenClaw uruchamia przepływy pracy Lobster w procesie za pomocą osadzonego runnera. Nie jest uruchamiany zewnętrzny podproces CLI; silnik przepływu pracy wykonuje się wewnątrz procesu Gateway i zwraca bezpośrednio kopertę JSON. Jeśli potok zostanie wstrzymany w celu zatwierdzenia, narzędzie zwróci resumeToken, aby można było kontynuować później.

Wzorzec: mały CLI + potoki JSON + zatwierdzenia

Buduj małe polecenia, które komunikują się przez JSON, a następnie łącz je w pojedyncze wywołanie Lobster. (Nazwy przykładowych poleceń poniżej — zastąp je własnymi).

bash
inbox list --jsoninbox categorize --jsoninbox apply --json
json
{  "action": "run",  "pipeline": "exec --json --shell 'inbox list --json' | exec --stdin json --shell 'inbox categorize --json' | exec --stdin json --shell 'inbox apply --json' | approve --preview-from-stdin --limit 5 --prompt 'Apply changes?'",  "timeoutMs": 30000}

Jeśli potok zażąda zatwierdzenia, wznów go z tokenem:

json
{  "action": "resume",  "token": "<resumeToken>",  "approve": true}

AI wyzwala przepływ pracy; Lobster wykonuje kroki. Bramki zatwierdzeń utrzymują efekty uboczne jako jawne i audytowalne.

Przykład: mapowanie elementów wejściowych na wywołania narzędzi:

bash
gog.gmail.search --query 'newer_than:1d' \  | openclaw.invoke --tool message --action send --each --item-key message --args-json '{"provider":"telegram","to":"..."}'

Kroki LLM tylko JSON (llm-task)

Dla przepływów pracy, które wymagają ustrukturyzowanego kroku LLM, włącz opcjonalne narzędzie pluginu llm-task i wywołuj je z Lobster. Dzięki temu przepływ pracy pozostaje deterministyczny, a jednocześnie pozwala klasyfikować, streszczać i szkicować za pomocą modelu.

Włącz narzędzie:

json
{  "plugins": {    "entries": {      "llm-task": { "enabled": true }    }  },  "agents": {    "list": [      {        "id": "main",        "tools": { "alsoAllow": ["llm-task"] }      }    ]  }}

Ważne ograniczenie: osadzony Lobster kontra openclaw.invoke

Dołączony Plugin Lobster uruchamia przepływy pracy w procesie wewnątrz Gateway. W tym trybie osadzonym openclaw.invoke nie dziedziczy automatycznie adresu URL Gateway ani kontekstu uwierzytelnienia dla zagnieżdżonych wywołań narzędzi CLI OpenClaw.

Oznacza to, że ten wzorzec nie jest obecnie niezawodny w osadzonym runnerze:

lobster
openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{ ... }'

Używaj przykładu poniżej tylko wtedy, gdy uruchamiasz samodzielny CLI Lobster w środowisku, w którym openclaw.invoke jest już skonfigurowane z prawidłowym kontekstem Gateway/uwierzytelnienia.

Użyj go w samodzielnym potoku CLI Lobster:

lobster
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  }}'

Jeśli dziś używasz osadzonego pluginu Lobster, preferuj jedno z poniższych:

  • bezpośrednie wywołanie narzędzia llm-task poza Lobster albo
  • kroki inne niż openclaw.invoke wewnątrz potoku Lobster, dopóki nie zostanie dodany obsługiwany osadzony most.

Szczegóły i opcje konfiguracji znajdziesz w LLM Task.

Pliki przepływu pracy (.lobster)

Lobster może uruchamiać pliki przepływu pracy YAML/JSON z polami name, args, steps, env, condition i approval. W wywołaniach narzędzi OpenClaw ustaw pipeline na ścieżkę pliku.

yaml
name: inbox-triageargs:  tag:    default: "family"steps:  - id: collect    command: inbox list --json  - id: categorize    command: inbox categorize --json    stdin: $collect.stdout  - id: approve    command: inbox apply --approve    stdin: $categorize.stdout    approval: required  - id: execute    command: inbox apply --execute    stdin: $categorize.stdout    condition: $approve.approved

Uwagi:

  • stdin: $step.stdout i stdin: $step.json przekazują wyjście wcześniejszego kroku.
  • condition (lub when) może bramkować kroki na podstawie $step.approved.

Instalacja Lobster

Dołączone przepływy pracy Lobster uruchamiają się w procesie; osobny plik binarny lobster nie jest wymagany. Osadzony runner jest dostarczany z pluginem Lobster.

Jeśli potrzebujesz samodzielnego CLI Lobster do developmentu lub zewnętrznych potoków, zainstaluj go z repozytorium Lobster i upewnij się, że lobster znajduje się w PATH.

Włącz narzędzie

Lobster jest opcjonalnym narzędziem pluginu (domyślnie niewłączonym).

Zalecane (addytywne, bezpieczne):

json
{  "tools": {    "alsoAllow": ["lobster"]  }}

Albo per agent:

json
{  "agents": {    "list": [      {        "id": "main",        "tools": {          "alsoAllow": ["lobster"]        }      }    ]  }}

Unikaj używania tools.allow: ["lobster"], chyba że zamierzasz działać w restrykcyjnym trybie listy dozwolonych elementów.

Przykład: Triage e-maili

Bez Lobster:

Code
User: "Check my email and draft replies"→ openclaw calls gmail.list→ LLM summarizes→ User: "draft replies to #2 and #5"→ LLM drafts→ User: "send #2"→ openclaw calls gmail.send(repeat daily, no memory of what was triaged)

Z Lobster:

json
{  "action": "run",  "pipeline": "email.triage --limit 20",  "timeoutMs": 30000}

Zwraca kopertę JSON (skróconą):

json
{  "ok": true,  "status": "needs_approval",  "output": [{ "summary": "5 need replies, 2 need action" }],  "requiresApproval": {    "type": "approval_request",    "prompt": "Send 2 draft replies?",    "items": [],    "resumeToken": "..."  }}

Użytkownik zatwierdza → wznów:

json
{  "action": "resume",  "token": "<resumeToken>",  "approve": true}

Jeden przepływ pracy. Deterministyczny. Bezpieczny.

Parametry narzędzia

run

Uruchom potok w trybie narzędzia.

json
{  "action": "run",  "pipeline": "gog.gmail.search --query 'newer_than:1d' | email.triage",  "cwd": "workspace",  "timeoutMs": 30000,  "maxStdoutBytes": 512000}

Uruchom plik przepływu pracy z argumentami:

json
{  "action": "run",  "pipeline": "/path/to/inbox-triage.lobster",  "argsJson": "{\"tag\":\"family\"}"}

resume

Kontynuuj zatrzymany przepływ pracy po zatwierdzeniu.

json
{  "action": "resume",  "token": "<resumeToken>",  "approve": true}

Opcjonalne dane wejściowe

  • cwd: Względny katalog roboczy potoku (musi pozostać w katalogu roboczym Gateway).
  • timeoutMs: Przerwij przepływ pracy, jeśli przekroczy ten czas trwania (domyślnie: 20000).
  • maxStdoutBytes: Przerwij przepływ pracy, jeśli wyjście przekroczy ten rozmiar (domyślnie: 512000).
  • argsJson: Ciąg JSON przekazywany do lobster run --args-json (tylko pliki przepływu pracy).

Koperta wyjścia

Lobster zwraca kopertę JSON z jednym z trzech statusów:

  • ok → zakończono pomyślnie
  • needs_approval → wstrzymano; requiresApproval.resumeToken jest wymagany do wznowienia
  • cancelled → jawnie odrzucono lub anulowano

Narzędzie udostępnia kopertę zarówno w content (ładnie sformatowany JSON), jak i details (surowy obiekt).

Zatwierdzenia

Jeśli obecne jest requiresApproval, sprawdź komunikat i zdecyduj:

  • approve: true → wznów i kontynuuj efekty uboczne
  • approve: false → anuluj i sfinalizuj przepływ pracy

Użyj approve --preview-from-stdin --limit N, aby dołączyć podgląd JSON do żądań zatwierdzenia bez własnego kleju jq/heredoc. Tokeny wznowienia są teraz kompaktowe: Lobster przechowuje stan wznowienia przepływu pracy w swoim katalogu stanu i zwraca mały klucz tokenu.

OpenProse

OpenProse dobrze współdziała z Lobster: użyj /prose, aby orkiestratorować przygotowanie wieloagentowe, a następnie uruchom potok Lobster dla deterministycznych zatwierdzeń. Jeśli program Prose potrzebuje Lobster, zezwól na narzędzie lobster dla podagentów przez tools.subagents.tools. Zobacz OpenProse.

Bezpieczeństwo

  • Tylko lokalnie w procesie — przepływy pracy wykonują się wewnątrz procesu Gateway; sam plugin nie wykonuje wywołań sieciowych.
  • Brak sekretów — Lobster nie zarządza OAuth; wywołuje narzędzia OpenClaw, które to robią.
  • Świadomy piaskownicy — wyłączony, gdy kontekst narzędzia jest w piaskownicy.
  • Utwardzony — limity czasu i limity wyjścia egzekwowane przez osadzonego runnera.

Rozwiązywanie problemów

  • lobster timed out → zwiększ timeoutMs albo podziel długi potok.
  • lobster output exceeded maxStdoutBytes → zwiększ maxStdoutBytes albo zmniejsz rozmiar wyjścia.
  • lobster returned invalid JSON → upewnij się, że potok działa w trybie narzędzia i wypisuje tylko JSON.
  • lobster failed → sprawdź logi Gateway pod kątem szczegółów błędu osadzonego runnera.

Dowiedz się więcej

Studium przypadku: przepływy pracy społeczności

Jeden publiczny przykład: CLI „drugiego mózgu” + potoki Lobster, które zarządzają trzema skarbcami Markdown (osobistym, partnera, współdzielonym). CLI emituje JSON dla statystyk, list skrzynki odbiorczej i skanów nieaktualnych treści; Lobster łączy te polecenia w przepływy pracy takie jak weekly-review, inbox-triage, memory-consolidation i shared-task-sync, każdy z bramkami zatwierdzeń. AI obsługuje osąd (kategoryzację), gdy jest dostępna, a gdy nie jest, wraca do deterministycznych reguł.

Powiązane

Was this useful?