LLM Task

这个“LLM任务”工具是一个可以选装的小插件。它的工作就是和一个人工智能大脑对话，并且只让大脑用一种叫JSON的、像乐高积木一样有固定结构的格式来回答。这样我们拿到答案后，用起来就很方便。

第一步：打开这个小工具

要使用它，你需要先做两件事，就像打开玩具的开关并告诉机器人可以用它一样。

1. 打开插件开关。你需要在一个配置文件里写上 "enabled": true，告诉系统：“请把‘LLM任务’这个工具打开。”
2. 允许机器人使用。因为工具是“可选”的，你还需要在机器人的允许使用名单里，加上 "llm-task" 这个名字。

第二步：可以调整工具的设置（可选）

打开工具后，你还可以调整它的一些默认设置，比如：

• defaultProvider 和 defaultModel：告诉它默认找哪个“大脑”（比如“openai-codex/gpt-5.4”）来思考。
• allowedModels：这是一个“白名单”，就像一份允许进入的客人名单。如果设置了，工具就只能让名单上的“大脑”来工作，其他的会被拒绝。
• maxTokens：限制它最多能“说”多长的话。
• timeoutMs：给它一个时间限制，比如30000毫秒（30秒），如果它想太久还没回答，就让它停下来。

第三步：告诉工具要做什么

当你使用这个工具时，需要告诉它一些事情，最重要的就是prompt（指令）。你可以把它想成是给机器人出的题目。其他可以告诉它的还有：

• input：给机器人的一些参考信息，比如一封邮件的内容。
• schema：这是一个“答案格式说明书”（JSON Schema）。你可以提前画好一个框框，规定答案里必须有什么、必须是什么样子。如果机器人的答案不符合这个框框，工具就会告诉你。
• 你还可以指定用哪个provider（大脑供应商）、哪个model（具体的大脑型号）等等。

第四步：它会给你什么

工具运行完后，会把结果放在一个叫 details.json 的文件里。这个结果就是机器人思考后给出的、符合格式的答案。如果你提供了schema（格式说明书），工具还会先帮你检查答案对不对。

一个在“龙虾”里使用的例子

比如，你可以这样命令机器人助手：“嘿，用一下‘llm-task’工具，帮我分析这封邮件。”你给的指令（prompt）是“根据输入的邮件，返回意图和回复草稿”，你给的参考信息（input）是邮件的标题和正文，你还给了严格的格式说明书（schema），规定答案里必须有“意图”和“草稿”两部分。

使用时要小心的事情

• 这个工具只让机器人输出JSON格式，不让它说别的废话或写代码。
• 在这次思考中，机器人不能使用其他工具（比如上网搜索）。
• 机器人的答案不一定完全可靠，除非你用schema（格式说明书）检查过它。
• 如果思考后的结果会导致真实世界的动作（比如发送邮件、发布消息），一定要先经过你的批准再执行！