завдання LLM

llm-task — це необов’язковий інструмент Plugin, який запускає LLM-завдання лише з JSON і повертає структурований вивід (за потреби перевірений за JSON Schema).

Це ідеально для рушіїв робочих процесів на кшталт Lobster: ви можете додати один LLM-крок без написання власного коду OpenClaw для кожного робочого процесу.

Увімкнення Plugin

1. Увімкніть Plugin:

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

2. Дозвольте необов’язковий інструмент:

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

Використовуйте tools.allow лише тоді, коли потрібен режим обмежувального списку дозволів.

Конфігурація (необов’язково)

{  "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 — це список дозволів рядків provider/model. Якщо його задано, будь-який запит поза списком відхиляється.

Параметри інструмента

• prompt (рядок, обов’язково)
• input (будь-що, необов’язково)
• schema (об’єкт, необов’язкова JSON Schema)
• provider (рядок, необов’язково)
• model (рядок, необов’язково)
• thinking (рядок, необов’язково)
• authProfileId (рядок, необов’язково)
• temperature (число, необов’язково)
• maxTokens (число, необов’язково)
• timeoutMs (число, необов’язково)

thinking приймає стандартні пресети міркування OpenClaw, як-от low або medium.

Вивід

Повертає details.json, що містить розібраний JSON (і перевіряє його за schema, якщо її надано).

Приклад: крок робочого процесу Lobster

Важливе обмеження

Наведений нижче приклад припускає, що автономний Lobster CLI працює в середовищі, де openclaw.invoke вже має правильну URL-адресу gateway і контекст автентифікації.

Для вбудованого embedded запуску Lobster всередині OpenClaw цей вкладений шаблон CLI наразі не є надійним:

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

Доки embedded Lobster не матиме підтримуваного мосту для цього потоку, віддавайте перевагу одному з варіантів:

• прямим викликам інструмента llm-task поза Lobster, або
• крокам Lobster, які не покладаються на вкладені виклики openclaw.invoke.

Приклад автономного Lobster CLI:

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  }}'

Нотатки з безпеки

• Інструмент працює лише з JSON і вказує моделі виводити тільки JSON (без блоків коду й без коментарів).
• Для цього запуску моделі не надаються жодні інструменти.
• Вважайте вивід ненадійним, якщо не перевіряєте його за допомогою schema.
• Розміщуйте схвалення перед будь-яким кроком із побічними ефектами (надсилання, публікація, виконання).

Пов’язане

• Рівні міркування
• Субагенти
• Slash commands