Tarefa de LLM

llm-task é uma ferramenta opcional de Plugin que executa uma tarefa de LLM somente JSON e retorna saída estruturada (opcionalmente validada contra JSON Schema).

Isso é ideal para mecanismos de workflow como Lobster: você pode adicionar uma única etapa de LLM sem escrever código personalizado do OpenClaw para cada workflow.

# Habilitar o Plugin

1. Habilite o Plugin:

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

2. Permita a ferramenta opcional:

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

Use tools.allow somente quando quiser o modo de allowlist restritiva.

# Configuração (opcional)

{
  "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 é uma allowlist de strings provider/model. Se definida, qualquer solicitação fora da lista será rejeitada.

# Parâmetros da ferramenta

• prompt (string, obrigatório)
• 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 aceita os presets padrão de raciocínio do OpenClaw, como low ou medium.

# Saída

Retorna details.json contendo o JSON analisado (e valida contra schema quando fornecido).

# Exemplo: etapa de workflow do Lobster

# Limitação importante

O exemplo abaixo pressupõe que a CLI standalone do Lobster está em execução em um ambiente em que openclaw.invoke já tem a URL do gateway e o contexto de autenticação corretos.

Para o executor Lobster embutido incluído no OpenClaw, esse padrão de CLI aninhada não é confiável atualmente:

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

Até que o Lobster embutido tenha uma ponte compatível para esse fluxo, prefira uma destas opções:

• chamadas diretas da ferramenta llm-task fora do Lobster, ou
• etapas do Lobster que não dependam de chamadas aninhadas de openclaw.invoke.

Exemplo da CLI standalone do 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
  }
}'

# Observações de segurança

• A ferramenta é somente JSON e instrui o modelo a gerar somente JSON (sem blocos de código, sem comentários).
• Nenhuma ferramenta é exposta ao modelo nesta execução.
• Trate a saída como não confiável, a menos que você a valide com schema.
• Coloque aprovações antes de qualquer etapa com efeitos colaterais (enviar, publicar, executar).

# Relacionados

• Níveis de raciocínio
• Subagentes
• Comandos de barra