Tools
LLM-taak
llm-task is een optionele Plugin-tool die een LLM-taak met alleen JSON uitvoert en
gestructureerde uitvoer retourneert (optioneel gevalideerd tegen JSON Schema).
Dit is ideaal voor workflow-engines zoals Lobster: je kunt één LLM-stap toevoegen zonder voor elke workflow aangepaste OpenClaw-code te schrijven.
De Plugin inschakelen
- Schakel de Plugin in:
{
"plugins": {
"entries": {
"llm-task": { "enabled": true }
}
}
}
- Sta de optionele tool toe:
{
"tools": {
"alsoAllow": ["llm-task"]
}
}
Gebruik tools.allow alleen wanneer je een restrictieve allowlist-modus wilt.
Configuratie (optioneel)
{
"plugins": {
"entries": {
"llm-task": {
"enabled": true,
"config": {
"defaultProvider": "openai-codex",
"defaultModel": "gpt-5.5",
"defaultAuthProfileId": "main",
"allowedModels": ["openai/gpt-5.4"],
"maxTokens": 800,
"timeoutMs": 30000
}
}
}
}
}
allowedModels is een allowlist van provider/model-tekenreeksen. Als dit is ingesteld, wordt elk verzoek
buiten de lijst geweigerd.
Toolparameters
prompt(tekenreeks, vereist)input(elke waarde, optioneel)schema(object, optioneel JSON Schema)provider(tekenreeks, optioneel)model(tekenreeks, optioneel)thinking(tekenreeks, optioneel)authProfileId(tekenreeks, optioneel)temperature(getal, optioneel)maxTokens(getal, optioneel)timeoutMs(getal, optioneel)
thinking accepteert de standaard redeneerpresets van OpenClaw, zoals low of medium.
Uitvoer
Retourneert details.json met de geparseerde JSON (en valideert tegen
schema wanneer opgegeven).
Voorbeeld: Lobster-workflowstap
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
}
}'
Veiligheidsopmerkingen
- De tool werkt met alleen JSON en instrueert het model om uitsluitend JSON uit te voeren (geen code fences, geen commentaar).
- Er worden voor deze uitvoering geen tools aan het model beschikbaar gesteld.
- Behandel uitvoer als niet-vertrouwd, tenzij je valideert met
schema. - Plaats goedkeuringen vóór elke stap met neveneffecten (verzenden, posten, uitvoeren).