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Outils intégrés

Tâche LLM

llm-task est un outil plugin optionnel qui exécute une tâche LLM en JSON uniquement et renvoie une sortie structurée (optionnellement validée par rapport à un schéma JSON). C'est idéal pour les moteurs de workflow comme Lobster : vous pouvez ajouter une seule étape LLM sans écrire de code OpenClaw personnalisé pour chaque workflow.

Activer le plugin

  1. Activez le plugin :
{
"plugins": {
"entries": {
"llm-task": { "enabled": true }
}
}
}
  1. Mettez l'outil en liste autorisée (il est enregistré avec optional: true) :
{
"agents": {
"list": [
{
"id": "main",
"tools": { "allow": ["llm-task"] }
}
]
}
}

Configuration (optionnelle)

{
"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 est une liste autorisée de chaînes provider/model. Si elle est définie, toute requête en dehors de la liste est rejetée.

Paramètres de l'outil

  • prompt (chaîne, requis)
  • input (n'importe quel type, optionnel)
  • schema (objet, schéma JSON optionnel)
  • provider (chaîne, optionnel)
  • model (chaîne, optionnel)
  • authProfileId (chaîne, optionnel)
  • temperature (nombre, optionnel)
  • maxTokens (nombre, optionnel)
  • timeoutMs (nombre, optionnel)

Sortie

Renvoie details.json contenant le JSON analysé (et le valide par rapport au schema lorsqu'il est fourni).

Exemple : étape de workflow Lobster

openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{
"prompt": "Given the input email, return intent and draft.",
"input": {
"subject": "Hello",
"body": "Can you help?"
},
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"intent": { "type": "string" },
"draft": { "type": "string" }
},
"required": ["intent", "draft"],
"additionalProperties": false
}
}'

Notes de sécurité

  • L'outil est uniquement en JSON et demande au modèle de ne produire que du JSON (pas de blocs de code, pas de commentaires).
  • Aucun outil n'est exposé au modèle pour cette exécution.
  • Traitez la sortie comme non fiable à moins de la valider avec schema.
  • Placez des approbations avant toute étape ayant des effets de bord (envoi, publication, exécution).

FirecrawlLobster