118 lines
2.9 KiB
Markdown
118 lines
2.9 KiB
Markdown
|
---
|
|||
|
|
read_when:
|
|||
|
|
- 你需要在工作流中添加纯 JSON 的 LLM 步骤
|
|||
|
|
- 你需要经过 Schema 验证的 LLM 输出用于自动化
|
|||
|
|
summary: 用于工作流的纯 JSON LLM 任务（可选插件工具）
|
|||
|
|
title: LLM 任务
|
|||
|
|
x-i18n:
|
|||
|
|
generated_at: "2026-02-01T21:42:34Z"
|
|||
|
|
model: claude-opus-4-5
|
|||
|
|
provider: pi
|
|||
|
|
source_hash: d81b74fcfd5491a9edb4bfadb47d404067020990b1f6d6d8fed652fbc860f646
|
|||
|
|
source_path: tools/llm-task.md
|
|||
|
|
workflow: 15
|
|||
|
|
---
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# LLM 任务
|
|||
|
|
|
|||
|
|
`llm-task` 是一个**可选插件工具**，用于运行纯 JSON 的 LLM 任务并返回结构化输出（可选择根据 JSON Schema 进行验证）。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
这非常适合像 Lobster 这样的工作流引擎：你可以添加单个 LLM 步骤，而无需为每个工作流编写自定义 OpenClaw 代码。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## 启用插件
|
|||
|
|
|
|||
|
|
1. 启用插件：
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```json
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"plugins": {
|
|||
|
|
"entries": {
|
|||
|
|
"llm-task": { "enabled": true }
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
|
|||
|
|
2. 将工具加入允许列表（它以 `optional: true` 注册）：
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```json
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"agents": {
|
|||
|
|
"list": [
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"id": "main",
|
|||
|
|
"tools": { "allow": ["llm-task"] }
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
]
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## 配置（可选）
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```json
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"plugins": {
|
|||
|
|
"entries": {
|
|||
|
|
"llm-task": {
|
|||
|
|
"enabled": true,
|
|||
|
|
"config": {
|
|||
|
|
"defaultProvider": "openai-codex",
|
|||
|
|
"defaultModel": "gpt-5.2",
|
|||
|
|
"defaultAuthProfileId": "main",
|
|||
|
|
"allowedModels": ["openai-codex/gpt-5.2"],
|
|||
|
|
"maxTokens": 800,
|
|||
|
|
"timeoutMs": 30000
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
|
|||
|
|
`allowedModels` 是 `provider/model` 字符串的允许列表。如果设置了该项，任何不在列表中的请求都会被拒绝。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## 工具参数
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- `prompt`（字符串，必填）
|
|||
|
|
- `input`（任意类型，可选）
|
|||
|
|
- `schema`（对象，可选 JSON Schema）
|
|||
|
|
- `provider`（字符串，可选）
|
|||
|
|
- `model`（字符串，可选）
|
|||
|
|
- `authProfileId`（字符串，可选）
|
|||
|
|
- `temperature`（数字，可选）
|
|||
|
|
- `maxTokens`（数字，可选）
|
|||
|
|
- `timeoutMs`（数字，可选）
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## 输出
|
|||
|
|
|
|||
|
|
返回 `details.json`，包含解析后的 JSON（如果提供了 `schema`，则会进行验证）。
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## 示例：Lobster 工作流步骤
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```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
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
}'
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## 安全注意事项
|
|||
|
|
|
|||
|
|
- 该工具为**纯 JSON 模式**，指示模型仅输出 JSON（无代码围栏、无注释说明）。
|
|||
|
|
- 此次运行不会向模型暴露任何工具。
|
|||
|
|
- 除非使用 `schema` 进行验证，否则应将输出视为不可信。
|
|||
|
|
- 在任何有副作用的步骤（发送、发布、执行）之前设置审批流程。
|