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Lobster

Lobster est un shell de workflow qui permet à OpenClaw d’exécuter des séquences d’outils en plusieurs étapes comme une seule opération déterministe avec des points de contrôle d’approbation explicites. Lobster se situe un niveau d’écriture au-dessus du travail détaché en arrière-plan. Pour l’orchestration de flux au-dessus des tâches individuelles, consultez Task Flow (openclaw tasks flow). Pour le registre d’activité des tâches, consultez openclaw tasks.

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Hook

Votre assistant peut créer les outils qui le gèrent lui-même. Demandez un workflow, et 30 minutes plus tard vous avez un CLI ainsi que des pipelines qui s’exécutent comme un seul appel. Lobster est la pièce manquante : des pipelines déterministes, des approbations explicites et un état reprenable.

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Pourquoi

Aujourd’hui, les workflows complexes nécessitent de nombreux appels d’outils aller-retour. Chaque appel coûte des jetons, et le LLM doit orchestrer chaque étape. Lobster déplace cette orchestration dans un runtime typé :
  • Un appel au lieu de plusieurs : OpenClaw exécute un seul appel d’outil Lobster et obtient un résultat structuré.
  • Approbations intégrées : les effets de bord (envoyer un e-mail, publier un commentaire) interrompent le workflow jusqu’à approbation explicite.
  • Reprenable : les workflows interrompus renvoient un jeton ; approuvez puis reprenez sans tout réexécuter.

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Pourquoi un DSL plutôt que des programmes simples ?

Lobster est volontairement minimal. L’objectif n’est pas « un nouveau langage », mais une spécification de pipeline prévisible et adaptée à l’IA, avec approbations de premier plan et jetons de reprise.
  • L’approbation/reprise est intégrée : un programme normal peut solliciter un humain, mais il ne peut pas s’interrompre et reprendre avec un jeton durable sans que vous inventiez vous-même ce runtime.
  • Déterminisme + auditabilité : les pipelines sont des données, ils sont donc faciles à journaliser, comparer, rejouer et examiner.
  • Surface contrainte pour l’IA : une petite grammaire + des pipelines JSON réduisent les chemins de code « créatifs » et rendent la validation réaliste.
  • Politique de sécurité intégrée : délais d’expiration, plafonds de sortie, vérifications de sandbox et listes d’autorisation sont appliqués par le runtime, pas par chaque script.
  • Toujours programmable : chaque étape peut appeler n’importe quel CLI ou script. Si vous voulez du JS/TS, générez des fichiers .lobster à partir du code.

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Fonctionnement

OpenClaw lance le CLI local lobster en mode outil et analyse une enveloppe JSON depuis stdout. Si le pipeline se met en pause pour une approbation, l’outil renvoie un resumeToken pour que vous puissiez continuer plus tard.

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Modèle : petit CLI + pipelines JSON + approbations

Créez de petites commandes qui parlent JSON, puis enchaînez-les dans un seul appel Lobster. (Noms de commandes d’exemple ci-dessous — remplacez-les par les vôtres.) 
inbox list --json
inbox categorize --json
inbox apply --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
}
Si le pipeline demande une approbation, reprenez avec le jeton : 
{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}
L’IA déclenche le workflow ; Lobster exécute les étapes. Les portes d’approbation rendent les effets de bord explicites et auditables. Exemple : mapper des éléments d’entrée vers des appels d’outils : 
gog.gmail.search --query 'newer_than:1d' \
  | openclaw.invoke --tool message --action send --each --item-key message --args-json '{"provider":"telegram","to":"..."}'

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Étapes LLM uniquement en JSON (llm-task)

Pour les workflows qui nécessitent une étape LLM structurée, activez l’outil de plugin facultatif llm-task et appelez-le depuis Lobster. Cela permet au workflow de rester déterministe tout en vous laissant classifier/résumer/rédiger avec un modèle. Activez l’outil : 
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  },
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": { "allow": ["llm-task"] }
      }
    ]
  }
}
Utilisez-le dans un pipeline : 
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
  }
}'
Consultez LLM Task pour les détails et les options de configuration.

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Fichiers de workflow (.lobster)

Lobster peut exécuter des fichiers de workflow YAML/JSON avec les champs name, args, steps, env, condition et approval. Dans les appels d’outil OpenClaw, définissez pipeline sur le chemin du fichier. 
name: inbox-triage
args:
  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
Remarques :
  • stdin: $step.stdout et stdin: $step.json transmettent la sortie d’une étape précédente.
  • condition (ou when) peut contrôler des étapes selon $step.approved.

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Installer Lobster

Installez le CLI Lobster sur le même hôte que celui qui exécute la Gateway OpenClaw (voir le dépôt Lobster), et assurez-vous que lobster est sur le PATH.

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Activer l’outil

Lobster est un outil de plugin facultatif (il n’est pas activé par défaut). Recommandé (additif, sûr) : 
{
  "tools": {
    "alsoAllow": ["lobster"]
  }
}
Ou par agent : 
{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": {
          "alsoAllow": ["lobster"]
        }
      }
    ]
  }
}
Évitez d’utiliser tools.allow: ["lobster"] sauf si vous avez l’intention d’exécuter en mode restrictif par liste d’autorisation. Remarque : les listes d’autorisation sont facultatives pour les plugins optionnels. Si votre liste d’autorisation ne nomme que des outils de plugin (comme lobster), OpenClaw garde les outils principaux activés. Pour restreindre les outils principaux, incluez aussi les outils ou groupes principaux que vous voulez dans la liste d’autorisation.

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Exemple : tri des e-mails

Sans Lobster : 
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)
Avec Lobster : 
{
  "action": "run",
  "pipeline": "email.triage --limit 20",
  "timeoutMs": 30000
}
Renvoie une enveloppe JSON (tronquée) : 
{
  "ok": true,
  "status": "needs_approval",
  "output": [{ "summary": "5 need replies, 2 need action" }],
  "requiresApproval": {
    "type": "approval_request",
    "prompt": "Send 2 draft replies?",
    "items": [],
    "resumeToken": "..."
  }
}
L’utilisateur approuve → reprise : 
{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}
Un seul workflow. Déterministe. Sûr.

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Paramètres de l’outil

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run

Exécuter un pipeline en mode outil. 
{
  "action": "run",
  "pipeline": "gog.gmail.search --query 'newer_than:1d' | email.triage",
  "cwd": "workspace",
  "timeoutMs": 30000,
  "maxStdoutBytes": 512000
}
Exécuter un fichier de workflow avec des arguments : 
{
  "action": "run",
  "pipeline": "/path/to/inbox-triage.lobster",
  "argsJson": "{\"tag\":\"family\"}"
}

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resume

Continuer un workflow interrompu après approbation. 
{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}

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Entrées facultatives

  • cwd : Répertoire de travail relatif pour le pipeline (doit rester dans le répertoire de travail du processus courant).
  • timeoutMs : Tuer le sous-processus s’il dépasse cette durée (par défaut : 20000).
  • maxStdoutBytes : Tuer le sous-processus si stdout dépasse cette taille (par défaut : 512000).
  • argsJson : Chaîne JSON transmise à lobster run --args-json (fichiers de workflow uniquement).

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Enveloppe de sortie

Lobster renvoie une enveloppe JSON avec l’un des trois statuts suivants :
  • ok → terminé avec succès
  • needs_approval → mis en pause ; requiresApproval.resumeToken est requis pour reprendre
  • cancelled → explicitement refusé ou annulé
L’outil expose l’enveloppe à la fois dans content (JSON mis en forme) et details (objet brut).

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Approbations

Si requiresApproval est présent, examinez l’invite et décidez :
  • approve: true → reprendre et poursuivre les effets de bord
  • approve: false → annuler et finaliser le workflow
Utilisez approve --preview-from-stdin --limit N pour joindre un aperçu JSON aux demandes d’approbation sans colle personnalisée jq/heredoc. Les jetons de reprise sont désormais compacts : Lobster stocke l’état de reprise du workflow dans son répertoire d’état et renvoie une petite clé de jeton.

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OpenProse

OpenProse se marie bien avec Lobster : utilisez /prose pour orchestrer une préparation multi-agent, puis exécutez un pipeline Lobster pour des approbations déterministes. Si un programme Prose a besoin de Lobster, autorisez l’outil lobster pour les sous-agents via tools.subagents.tools. Consultez OpenProse.

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Sécurité

  • Sous-processus local uniquement — aucun appel réseau depuis le plugin lui-même.
  • Pas de secrets — Lobster ne gère pas OAuth ; il appelle les outils OpenClaw qui le font.
  • Compatible sandbox — désactivé lorsque le contexte de l’outil est sandboxé.
  • Renforcé — nom d’exécutable fixe (lobster) sur le PATH ; délais d’expiration et plafonds de sortie appliqués.

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Dépannage

  • lobster subprocess timed out → augmentez timeoutMs, ou divisez un pipeline long.
  • lobster output exceeded maxStdoutBytes → augmentez maxStdoutBytes ou réduisez la taille de sortie.
  • lobster returned invalid JSON → assurez-vous que le pipeline s’exécute en mode outil et n’affiche que du JSON.
  • lobster failed (code …) → exécutez le même pipeline dans un terminal pour inspecter stderr.

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En savoir plus

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Étude de cas : workflows de la communauté

Un exemple public : un CLI de « second cerveau » + des pipelines Lobster qui gèrent trois coffres Markdown (personnel, partenaire, partagé). Le CLI produit du JSON pour les statistiques, les listes de boîte de réception et les analyses d’ancienneté ; Lobster enchaîne ces commandes dans des workflows comme weekly-review, inbox-triage, memory-consolidation et shared-task-sync, chacun avec des portes d’approbation. L’IA gère le jugement (catégorisation) lorsqu’elle est disponible et revient à des règles déterministes dans le cas contraire.

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Voir aussi