LLM Task
llm-task es una herramienta de plugin opcional que ejecuta una tarea LLM solo JSON y
devuelve salida estructurada (opcionalmente validada contra JSON Schema).
Es ideal para motores de workflow como Lobster: puedes agregar un solo paso LLM sin escribir código OpenClaw personalizado para cada workflow.
Activar el plugin
- Activa el plugin:
{
"plugins": {
"entries": {
"llm-task": { "enabled": true }
}
}
}
- Agrega la herramienta a la lista de permitidos (se registra con
optional: true):
{
"agents": {
"list": [
{
"id": "main",
"tools": { "allow": ["llm-task"] }
}
]
}
}
Configuración (opcional)
{
"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 es una lista de cadenas provider/model permitidas. Si se configura, cualquier solicitud
fuera de la lista es rechazada.
Parámetros de la herramienta
prompt(string, obligatorio)input(any, opcional)schema(object, JSON Schema opcional)provider(string, opcional)model(string, opcional)thinking(string, opcional)authProfileId(string, opcional)temperature(number, opcional)maxTokens(number, opcional)timeoutMs(number, opcional)
thinking acepta los presets estándar de razonamiento de OpenClaw, como low o medium.
Salida
Devuelve details.json con el JSON parseado (y lo valida contra
schema cuando se proporciona).
Ejemplo: paso de workflow Lobster
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
}
}'
Notas de seguridad
- La herramienta es solo JSON e instruye al modelo a generar únicamente JSON (sin bloques de código, sin comentarios).
- No se exponen herramientas al modelo durante esta ejecución.
- Trata la salida como no confiable a menos que la valides con
schema. - Coloca aprobaciones antes de cualquier paso con efectos secundarios (send, post, exec).