أدوات مدمجة

مهمة LLM

llm-task هي أداة برنامج مساعد اختيارية تشغل مهمة LLM تنتج JSON فقط وتعيد مخرجات منظمة (مع التحقق من مطابقتها لمخطط JSON بشكل اختياري). هذا مثالي لمحركات سير العمل مثل Lobster: يمكنك إضافة خطوة LLM واحدة دون الحاجة لكتابة كود OpenClaw مخصص لكل سير عمل.

تمكين البرنامج المساعد

  1. قم بتمكين البرنامج المساعد:
{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  }
}
  1. أضف الأداة إلى القائمة المسموح بها (يتم تسجيلها بـ optional: true):
{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": { "allow": ["llm-task"] }
      }
    ]
  }
}

التكوين (اختياري)

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "defaultProvider": "openai-codex",
          "defaultModel": "gpt-5.4",
          "defaultAuthProfileId": "main",
          "allowedModels": ["openai-codex/gpt-5.4"],
          "maxTokens": 800,
          "timeoutMs": 30000
        }
      }
    }
  }
}

allowedModels هي قائمة مسموح بها من سلاسل provider/model. إذا تم تعيينها، يتم رفض أي طلب خارج القائمة.

معلمات الأداة

  • prompt (سلسلة نصية، مطلوبة)
  • input (أي نوع، اختياري)
  • schema (كائن، مخطط JSON اختياري)
  • provider (سلسلة نصية، اختياري)
  • model (سلسلة نصية، اختياري)
  • authProfileId (سلسلة نصية، اختياري)
  • temperature (رقم، اختياري)
  • maxTokens (رقم، اختياري)
  • timeoutMs (رقم، اختياري)

المخرجات

تُرجع details.json الذي يحتوي على JSON المُحلّل (وتتحقق من مطابقته لـ schema عند توفيره).

مثال: خطوة سير عمل 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
  }
}'

ملاحظات أمانية

  • الأداة تنتج JSON فقط وتوجه النموذج لإخراج JSON فقط (بدون إطارات كود، بدون تعليقات).
  • لا يتم تعريض أي أدوات للنموذج خلال هذه التشغيلة.
  • تعامل مع المخرجات على أنها غير موثوقة ما لم تتحقق منها باستخدام schema.
  • ضع خطوات الموافقة قبل أي خطوة لها تأثيرات جانبية (إرسال، نشر، تنفيذ).

FirecrawlLobster