LLM 작업

llm-task는 JSON 전용 LLM 작업을 실행하고 구조화된 출력을 반환합니다(선택적으로 JSON 스키마에 대해 검증됨).

이는 Lobster와 같은 워크플로 엔진에 이상적입니다. 단일 LLM 단계를 추가할 수 있습니다. 각 워크플로에 대한 맞춤형 OpenClaw 코드를 작성하지 않고도 가능합니다.

플러그인 활성화

1. 플러그인을 활성화합니다:

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

2. 도구를 허용 목록에 추가합니다(optional: true로 등록됨).

{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": { "allow": ["llm-task"] }
      }
    ]
  }
}

구성(선택사항)

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "defaultProvider": "openai-codex",
          "defaultModel": "gpt-5.2",
          "defaultAuthProfileId": "main",
          "allowedModels": ["openai-codex/gpt-5.3-codex"],
          "maxTokens": 800,
          "timeoutMs": 30000
        }
      }
    }
  }
}

allowedModels는 provider/model 문자열의 허용 목록입니다. 설정된 경우 모든 요청 목록 외부에서는 거부됩니다.

도구 매개변수

• prompt (문자열, 필수)
• input (모두, 선택 사항)
• schema (객체, 선택적 JSON 스키마)
• provider (문자열, 선택사항)
• model (문자열, 선택사항)
• authProfileId (문자열, 선택사항)
• temperature (숫자, 선택사항)
• maxTokens (숫자, 선택사항)
• timeoutMs (숫자, 선택사항)

출력

구문 분석된 JSON을 포함하는 details.json를 반환합니다. schema 제공 시).

예: 랍스터 작업 흐름 단계

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
  }
}'

안전 참고사항

• 이 도구는 JSON 전용이며 JSON만 출력하도록 모델에 지시합니다. 코드 펜스, 해설 없음).
• 이 실행에서는 모델에 도구가 노출되지 않습니다.
• schema로 검증하지 않는 한 출력을 신뢰할 수 없는 것으로 간주합니다.
• 부작용을 일으키는 단계(보내기, 게시, 실행) 전에 승인을 받으세요.