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LLM Task

llm-task는 JSON 전용 LLM 작업을 실행하고 구조화된 출력을 반환하는 선택적 plugin 도구입니다(선택적으로 JSON Schema로 검증 가능). 이것은 Lobster 같은 워크플로 엔진에 이상적입니다. 각 워크플로마다 별도의 OpenClaw 코드를 작성하지 않고도 단일 LLM 단계를 추가할 수 있습니다.

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plugin 활성화

  1. plugin을 활성화합니다:
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  }
}
  1. 도구를 allowlist에 추가합니다(optional: true로 등록됨):
{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": { "allow": ["llm-task"] }
      }
    ]
  }
}

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설정(선택 사항)

{
  "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
        }
      }
    }
  }
}
allowedModels는 provider/model 문자열의 allowlist입니다. 설정된 경우, 목록 밖의 요청은 모두 거부됩니다.

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도구 매개변수

  • prompt(string, 필수)
  • input(any, 선택 사항)
  • schema(object, 선택 사항 JSON Schema)
  • provider(string, 선택 사항)
  • model(string, 선택 사항)
  • thinking(string, 선택 사항)
  • authProfileId(string, 선택 사항)
  • temperature(number, 선택 사항)
  • maxTokens(number, 선택 사항)
  • timeoutMs(number, 선택 사항)
thinking은 low 또는 medium 같은 표준 OpenClaw 추론 프리셋을 받습니다.

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출력

파싱된 JSON이 들어 있는 details.json을 반환합니다(schema가 제공된 경우 이에 대해 검증도 수행).

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예시: Lobster 워크플로 단계

openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{
  "prompt": "입력 이메일을 바탕으로 intent와 draft를 반환하세요.",
  "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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안전 참고 사항

  • 이 도구는 JSON 전용이며 모델에 JSON만 출력하도록 지시합니다( 코드 펜스 없음, 설명 없음).
  • 이 실행에서는 모델에 어떤 도구도 노출되지 않습니다.
  • schema로 검증하지 않는 한 출력은 신뢰할 수 없는 것으로 취급하세요.
  • 부작용이 있는 단계(보내기, 게시, 실행) 앞에는 승인을 두세요.