Tugas LLM

llm-task adalah alat Plugin opsional yang menjalankan tugas LLM khusus JSON dan mengembalikan keluaran terstruktur (opsional divalidasi terhadap JSON Schema).

Ini ideal untuk mesin alur kerja seperti Lobster: Anda dapat menambahkan satu langkah LLM tanpa menulis kode OpenClaw kustom untuk setiap alur kerja.

Aktifkan Plugin

1. Aktifkan Plugin:

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

2. Izinkan alat opsional:

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

Gunakan tools.allow hanya ketika Anda menginginkan mode daftar izin yang restriktif.

Konfigurasi (opsional)

{  "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 adalah daftar izin string provider/model. Jika diatur, permintaan apa pun di luar daftar akan ditolak.

Parameter alat

• prompt (string, wajib)
• input (apa pun, opsional)
• schema (objek, JSON Schema opsional)
• provider (string, opsional)
• model (string, opsional)
• thinking (string, opsional)
• authProfileId (string, opsional)
• temperature (angka, opsional)
• maxTokens (angka, opsional)
• timeoutMs (angka, opsional)

thinking menerima preset penalaran OpenClaw standar, seperti low atau medium.

Keluaran

Mengembalikan details.json yang berisi JSON yang telah diurai (dan memvalidasi terhadap schema jika disediakan).

Contoh: langkah alur kerja Lobster

Batasan penting

Contoh di bawah mengasumsikan CLI Lobster mandiri berjalan di lingkungan tempat openclaw.invoke sudah memiliki URL Gateway/konteks autentikasi yang benar.

Untuk runner Lobster tertanam yang dibundel di dalam OpenClaw, pola CLI bertingkat ini saat ini belum andal:

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

Sampai Lobster tertanam memiliki bridge yang didukung untuk alur ini, sebaiknya gunakan salah satu dari:

• panggilan alat llm-task langsung di luar Lobster, atau
• langkah Lobster yang tidak bergantung pada panggilan openclaw.invoke bertingkat.

Contoh CLI Lobster mandiri:

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  }}'

Catatan keamanan

• Alat ini khusus JSON dan menginstruksikan model untuk hanya menghasilkan JSON (tanpa code fence, tanpa komentar).
• Tidak ada alat yang diekspos ke model untuk proses ini.
• Perlakukan keluaran sebagai tidak tepercaya kecuali Anda memvalidasinya dengan schema.
• Tempatkan persetujuan sebelum langkah apa pun yang memiliki efek samping (send, post, exec).

Terkait

• Tingkat thinking
• Sub-agen
• Perintah slash