Tâche LLM

llm-task est un outil de Plugin facultatif qui exécute une tâche LLM uniquement en JSON et renvoie une sortie structurée (éventuellement validée avec JSON Schema).

C’est idéal pour les moteurs de workflow comme Lobster : vous pouvez ajouter une seule étape LLM sans écrire de code OpenClaw personnalisé pour chaque workflow.

Activer le Plugin

1. Activez le Plugin :

{  "plugins": {    "entries": {      "llm-task": { "enabled": true }    }  }}

2. Autorisez l’outil facultatif :

{  "tools": {    "alsoAllow": ["llm-task"]  }}

Utilisez tools.allow uniquement lorsque vous souhaitez un mode de liste d’autorisation restrictive.

Configuration (facultatif)

{  "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 est une liste d’autorisation de chaînes provider/model. Si elle est définie, toute requête hors de la liste est rejetée.

Paramètres de l’outil

• prompt (chaîne, obligatoire)
• input (n’importe quel type, facultatif)
• schema (objet, JSON Schema facultatif)
• provider (chaîne, facultatif)
• model (chaîne, facultatif)
• thinking (chaîne, facultatif)
• authProfileId (chaîne, facultatif)
• temperature (nombre, facultatif)
• maxTokens (nombre, facultatif)
• timeoutMs (nombre, facultatif)

thinking accepte les préréglages de raisonnement OpenClaw standard, comme low ou medium.

Sortie

Renvoie details.json contenant le JSON analysé (et le valide avec schema lorsqu’il est fourni).

Exemple : étape de workflow Lobster

Limitation importante

L’exemple ci-dessous suppose que la CLI Lobster autonome s’exécute dans un environnement où openclaw.invoke dispose déjà de l’URL Gateway et du contexte d’authentification corrects.

Pour l’exécuteur Lobster intégré fourni avec OpenClaw, ce modèle de CLI imbriquée n’est pas fiable actuellement :

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

Tant que Lobster intégré ne dispose pas d’un pont pris en charge pour ce flux, préférez soit :

• des appels directs à l’outil llm-task en dehors de Lobster, soit
• des étapes Lobster qui ne reposent pas sur des appels openclaw.invoke imbriqués.

Exemple de CLI Lobster autonome :

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  }}'

Notes de sécurité

• L’outil est uniquement en JSON et demande au modèle de produire uniquement du JSON (sans blocs de code, sans commentaire).
• Aucun outil n’est exposé au modèle pour cette exécution.
• Traitez la sortie comme non fiable sauf si vous la validez avec schema.
• Placez les approbations avant toute étape ayant des effets de bord (send, post, exec).

Connexe

• Niveaux de réflexion
• Sous-agents
• Commandes slash