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LLM Task

llm-task は、JSON 専用の LLM タスクを実行し、 構造化出力を返す任意の plugin toolです（必要に応じて JSON Schema に対して検証可能です）。 これは Lobster のようなワークフローエンジンに最適です。各ワークフローごとにカスタムの OpenClaw コードを書かなくても、 単一の LLM ステップを追加できます。

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plugin を有効にする

  1. plugin を有効にします:
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  }
}
  1. tool を allowlist に追加します（optional: true で登録されます）:
{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": { "allow": ["llm-task"] }
      }
    ]
  }
}

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設定（任意）

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "defaultProvider": "openai-codex",
          "defaultModel": "gpt-5.4",
          "defaultAuthProfileId": "main",
          "allowedModels": ["openai-codex/gpt-5.4"],
          "maxTokens": 800,
          "timeoutMs": 30000
        }
      }
    }
  }
}
allowedModels は provider/model 文字列の allowlist です。設定されている場合、 一覧外のリクエストは拒否されます。

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tool パラメーター

  • prompt（文字列、必須）
  • input（任意、任意）
  • schema（オブジェクト、任意の JSON Schema）
  • provider（文字列、任意）
  • model（文字列、任意）
  • thinking（文字列、任意）
  • authProfileId（文字列、任意）
  • temperature（数値、任意）
  • maxTokens（数値、任意）
  • timeoutMs（数値、任意）
thinking は、low や medium などの標準的な OpenClaw 推論プリセットを受け付けます。

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出力

解析済み JSON を含む details.json を返します（schema が指定されている場合はそれに対して検証も行います）。

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例: Lobster ワークフローステップ

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
  }
}'

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安全に関する注意

  • この tool はJSON 専用であり、モデルには JSON のみを出力するよう指示します（コードフェンスなし、説明文なし）。
  • この実行では、モデルに対して tools は公開されません。
  • schema で検証しない限り、出力は信頼できないものとして扱ってください。
  • 副作用のあるステップ（send、post、exec）の前に承認を入れてください。