Attività LLM

llm-task è uno strumento plugin opzionale che esegue un'attività LLM solo JSON e restituisce output strutturato (facoltativamente convalidato 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.

Abilitare il plugin

1. Abilita il plugin:

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

2. 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",          "defaultModel": "gpt-5.5",          "defaultAuthProfileId": "main",          "allowedModels": ["openai/gpt-5.5"],          "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 OpenClaw standard, come low o medium.

Output

Restituisce details.json contenente il JSON analizzato (e lo convalida rispetto a schema quando fornito).

Esempio: passaggio di workflow Lobster

Limitazione importante

L'esempio seguente presuppone 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 embedded incluso in OpenClaw, questo pattern CLI annidato non è attualmente affidabile:

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

Finché Lobster embedded non avrà un bridge supportato per questo flusso, preferisci:

• chiamate dirette allo strumento llm-task al di fuori di Lobster, oppure
• passaggi Lobster che non dipendono da chiamate openclaw.invoke annidate.

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 (senza blocchi di codice, senza commenti).
• Nessuno strumento viene esposto al modello per questa esecuzione.
• Considera l'output non attendibile a meno che tu non lo convalidi con schema.
• Inserisci approvazioni prima di qualsiasi passaggio con effetti collaterali (send, post, exec).

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