OpenClawSkills
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Herramientas y Skills • 5 min de lectura

Tarea LLM

Tareas LLM solo JSON para flujos de trabajo (herramienta de plugin opcional)

''llm-task'' es una ''herramienta de plugin opcional'' que ejecuta una tarea LLM solo JSON y

retorna salida estructurada (opcionalmente validada contra JSON Schema).

Esto es ideal para motores de flujo de trabajo como Lobster: puedes añadir un solo paso LLM

sin escribir código OpenClaw personalizado para cada flujo de trabajo.

Tutorial.step

Habilitar el plugin

1. Habilitar el plugin:

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

2. Agregar a lista permitida la herramienta (se registra con ''optional: true''):

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

Configuración (opcional)

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'' es una lista permitida de strings ''proveedor/modelo''. Si está establecido, cualquier petición

fuera de la lista es rechazada.

Tutorial.step

Parámetros de la herramienta

- ''prompt'' (string, requerido)

- ''input'' (any, opcional)

- ''schema'' (object, JSON Schema opcional)

- ''provider'' (string, opcional)

- ''model'' (string, opcional)

- ''authProfileId'' (string, opcional)

- ''temperature'' (number, opcional)

- ''maxTokens'' (number, opcional)

- ''timeoutMs'' (number, opcional)

Tutorial.step

Salida

Retorna ''details.json'' conteniendo el JSON analizado (y valida contra

''schema'' cuando se proporciona).

Tutorial.step

Ejemplo: paso de flujo de trabajo Lobster

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
  }
}'
Tutorial.step

Notas de seguridad

- La herramienta es solo JSON e instruye al modelo a producir solo JSON (sin

bloques de código, sin comentarios).

- No se exponen herramientas al modelo para esta ejecución.

- Trata la salida como no confiable a menos que valides con ''schema''.

- Pon aprobaciones antes de cualquier paso con efectos secundarios (send, post, exec).