英文 LLM Task
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- 原始链接：https://docs.openclaw.ai/tools/llm-task
- 来源章节：5. 官方文档：工具、技能、插件与自动化
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中文内容
llm-task 是一个可选插件工具，它运行纯 JSON 的 LLM 任务并返回结构化输出（可以根据 JSON 模式进行验证）。这对于像 Lobster 这样的工作流引擎来说是理想的选择：您可以添加单个 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：
{
“插件”：{
“条目”：{
“llm-task”：{“启用”：true }
}
}
}- 将工具列入白名单（使用
Optional: true进行注册）：
{
“代理”：{
“列表”：[
{
“id”：“主要”，
“工具”：{“允许”：[“llm-任务”]}
}
]
}
}配置（可选）
{
“插件”：{
“条目”：{
“llm-任务”：{
“启用”：正确，
“配置”：{
“defaultProvider”：“openai-codex”，
“defaultModel”：“gpt-5.4”，
"defaultAuthProfileId": "主要",
“allowedModels”：[“openai-codex/gpt-5.4”]，
“最大令牌”：800，
“超时时间”：30000
}
}
}
}
}“allowedModels”是“provider/model”字符串的白名单。如果设置，则拒绝列表之外的任何请求。
工具参数
prompt（字符串，必填）输入（任意，可选）schema（对象，可选 JSON 模式）provider（字符串，可选）model（字符串，可选）thinking（字符串，可选）authProfileId（字符串，可选）温度（数字，可选）maxTokens（数字，可选）timeoutMs（数字，可选）
“thinking”接受标准 OpenClaw 推理预设，例如“低”或“中”。
输出
返回包含已解析 JSON 的“details.json”（并在提供时根据“schema”进行验证）。
示例：龙虾工作流程步骤
openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{
"prompt": "给定输入的电子邮件、返回意图和草稿。",
“思考”：“低”，
“输入”：{
“主题”：“你好”，
“body”：“你能帮忙吗？”
},
“架构”：{
“类型”：“对象”，
“属性”：{
“意图”：{“类型”：“字符串”}，
“草稿”：{“类型”：“字符串”}
},
"required": ["意图", "草案"],
“附加属性”： false
}
}'安全注意事项
- 该工具是仅 JSON 并指示模型仅输出 JSON（无代码围栏，无注释）。
- 本次运行没有向模型公开任何工具。
- 将输出视为不可信，除非您使用“schema”进行验证。
- 将批准放在任何副作用步骤（发送、发布、执行）之前。