--- read_when: - Sie möchten einen LLM-Schritt ausschließlich mit JSON innerhalb von Workflows - Sie benötigen eine schemavalidierte LLM-Ausgabe für die Automatisierung summary: Reine JSON-LLM-Aufgaben für Workflows (optionales Plugin-Tool) title: LLM-Aufgabe x-i18n: generated_at: "2026-07-12T15:57:54Z" model: gpt-5.6 postprocess_version: locale-links-v1 prompt_version: 15 provider: openai source_hash: 78ea533f43546fbdd66c7f7138b8dea0b12b02d38925689324b390a12d0c4c5a source_path: tools/llm-task.md workflow: 16 --- `llm-task` ist ein gebündeltes **optionales Plugin-Tool**, das einen einzelnen reinen JSON- LLM-Aufruf ausführt und strukturierte Ausgaben zurückgibt, die optional anhand eines JSON- Schemas validiert werden. Es stellt Workflow-Engines wie Lobster einen LLM-Schritt bereit, ohne dass für jeden Workflow eigener OpenClaw-Code erforderlich ist. ## Aktivieren 1. Aktivieren Sie das Plugin: ```json { "plugins": { "entries": { "llm-task": { "enabled": true } } } } ``` 2. Erlauben Sie das Tool: ```json { "tools": { "alsoAllow": ["llm-task"] } } ``` `alsoAllow` fügt `llm-task` zusätzlich zum aktiven Tool-Profil hinzu, ohne andere Kern-Tools einzuschränken. Verwenden Sie stattdessen `tools.allow` nur, wenn Sie einen restriktiven Allowlist-Modus wünschen. ## Konfiguration (optional) ```json { "plugins": { "entries": { "llm-task": { "enabled": true, "config": { "defaultProvider": "openai", "defaultModel": "gpt-5.6-sol", "defaultAuthProfileId": "main", "allowedModels": ["openai/gpt-5.6-sol"], "maxTokens": 800, "timeoutMs": 30000 } } } } } ``` `allowedModels` ist eine Allowlist aus `provider/model`-Zeichenfolgen; eine Anfrage für ein anderes Modell wird abgelehnt. Alle anderen Schlüssel dienen als aufrufspezifische Fallbacks, wenn beim Tool-Aufruf der jeweilige Parameter fehlt. ## Tool-Parameter | Parameter | Typ | Hinweise | | --------------- | ------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `prompt` | string | Erforderlich. Aufgabenanweisung für das LLM. | | `input` | any | Optionale Nutzdaten; werden als JSON serialisiert und an den Prompt angehängt. | | `schema` | object | Optionales JSON-Schema, anhand dessen die geparste Ausgabe validiert werden muss. | | `provider` | string | Überschreibt `defaultProvider` bzw. den Standard-Provider des Agenten. | | `model` | string | Überschreibt `defaultModel`; akzeptiert reine Modell-IDs, Aliase oder eine `provider/model`-Referenz (ein doppeltes Provider-Präfix wird automatisch entfernt). | | `thinking` | string | Reasoning-Stufe (z. B. `low`, `medium`); muss vom aufgelösten Modell unterstützt werden. | | `authProfileId` | string | Überschreibt `defaultAuthProfileId`. | | `temperature` | number | Nach bestem Bemühen; nicht alle Provider berücksichtigen diesen Wert. | | `maxTokens` | number | Obergrenze für Ausgabe-Token nach bestem Bemühen. | | `timeoutMs` | number | Zeitüberschreitung für die Ausführung; Standardwert `30000`. | ## Ausgabe Gibt `details.json` (das geparste, anhand des Schemas validierte JSON) sowie `details.provider` und `details.model` zurück, die angeben, was tatsächlich ausgeführt wurde. ## Beispiel: Lobster-Workflow-Schritt ### Wichtige Einschränkung Das folgende Beispiel setzt voraus, dass die **eigenständige Lobster-CLI** in einer Umgebung ausgeführt wird, in der `openclaw.invoke` bereits über den richtigen Gateway-URL-/Authentifizierungskontext verfügt. Für den gebündelten **eingebetteten** Lobster-Runner innerhalb von OpenClaw ist dieses verschachtelte CLI- Muster **derzeit nicht zuverlässig**: ```lobster openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{ ... }' ``` Bis eingebettetes Lobster über eine unterstützte Brücke für diesen Ablauf verfügt, verwenden Sie vorzugsweise entweder: - direkte Aufrufe des Tools `llm-task` außerhalb von Lobster oder - Lobster-Schritte, die nicht auf verschachtelten Aufrufen von `openclaw.invoke` basieren. Beispiel für die eigenständige Lobster-CLI: ```lobster openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{ "prompt": "Ermitteln Sie anhand der eingegebenen E-Mail die Absicht und geben Sie einen Entwurf zurück.", "thinking": "low", "input": { "subject": "Hallo", "body": "Können Sie helfen?" }, "schema": { "type": "object", "properties": { "intent": { "type": "string" }, "draft": { "type": "string" } }, "required": ["intent", "draft"], "additionalProperties": false } }' ``` ## Sicherheitshinweise - **Nur JSON**: Das Modell wird angewiesen, ausschließlich einen JSON-Wert zurückzugeben, ohne Code- Blöcke und ohne Kommentare. - **Keine Tools**: Bei der zugrunde liegenden Ausführung sind Tools deaktiviert, sodass das Modell während der Aufgabe keine externen Aufrufe durchführen kann. - Behandeln Sie die Ausgabe als nicht vertrauenswürdig, sofern Sie sie nicht mit `schema` validieren. - Platzieren Sie Genehmigungen vor jedem Schritt mit Seiteneffekten (Senden, Veröffentlichen, Ausführen), der diese Ausgabe verwendet. ## Verwandte Themen - [Thinking-Stufen](/de/tools/thinking) - [Sub-Agenten](/de/tools/subagents) - [Slash-Befehle](/de/tools/slash-commands)