openclaw tasks flow)。有关任务活动账本,请参见 openclaw tasks。
Hook
你的助手可以构建管理它自己的工具。提出一个工作流需求,30 分钟后你就会得到一个 CLI 以及能作为一次调用运行的管道。Lobster 正是缺失的那一环:确定性管道、显式审批,以及可恢复状态。为什么
如今,复杂工作流需要多次来回的工具调用。每次调用都会消耗 token,而 LLM 必须编排每一步。Lobster 将这种编排移入一个类型化运行时:- 一次调用,而不是多次:OpenClaw 执行一次 Lobster 工具调用并获得结构化结果。
- 内置审批:副作用(发送邮件、发布评论)会暂停工作流,直到显式批准。
- 可恢复:暂停的工作流会返回一个 token;批准后即可恢复,而无需重新运行全部内容。
为什么使用 DSL,而不是普通程序?
Lobster 故意保持小巧。目标不是“又一种新语言”,而是一个可预测、对 AI 友好的管道规范,内置审批和恢复 token。- 审批/恢复内置:普通程序可以提示人类,但如果不自己发明运行时,它无法借助持久化 token 来_暂停并恢复_。
- 确定性 + 可审计性:管道就是数据,因此它们容易记录、比较、重放和审查。
- 面向 AI 的受限表面:小型语法 + JSON 管道可减少“创意”代码路径,并使验证变得现实。
- 内建安全策略:超时、输出上限、沙箱检查和允许列表由运行时强制执行,而不是由每个脚本分别处理。
- 仍然可编程:每一步都可以调用任意 CLI 或脚本。如果你想用 JS/TS,可以从代码生成
.lobster文件。
它是如何工作的
OpenClaw 使用嵌入式运行器 在进程内 运行 Lobster 工作流。不会启动外部 CLI 子进程;工作流引擎在网关进程内部执行,并直接返回一个 JSON 信封。 如果管道因审批而暂停,工具会返回一个resumeToken,以便你稍后继续。
模式:小型 CLI + JSON 管道 + 审批
构建能说 JSON 的小命令,然后把它们串成一次 Lobster 调用。(下面是示例命令名——请替换为你自己的。)仅 JSON 的 LLM 步骤(llm-task)
对于需要一个 结构化 LLM 步骤 的工作流,启用可选的llm-task 插件工具,并从 Lobster 中调用它。这能让工作流
保持确定性,同时仍允许你使用模型进行分类/摘要/起草。
启用该工具:
重要限制:嵌入式 Lobster 与 openclaw.invoke
捆绑的 Lobster 插件在网关内部进程内运行工作流。在这种嵌入式模式下,openclaw.invoke 不会自动为嵌套的 OpenClaw CLI 工具调用继承网关 URL/认证上下文。
这意味着以下模式在嵌入式运行器中目前不可靠:
openclaw.invoke 已配置正确网关/认证上下文的环境中运行独立的 Lobster CLI 时,才使用下面的示例。
在独立的 Lobster CLI 管道中使用它:
- 在 Lobster 之外直接调用
llm-task工具,或 - 在 Lobster 管道内避免使用
openclaw.invoke步骤,直到添加受支持的嵌入式桥接。
工作流文件(.lobster)
Lobster 可以运行带有name、args、steps、env、condition 和 approval 字段的 YAML/JSON 工作流文件。在 OpenClaw 工具调用中,将 pipeline 设置为文件路径。
stdin: $step.stdout和stdin: $step.json传递前一步的输出。condition(或when)可以根据$step.approved对步骤进行门控。
安装 Lobster
捆绑的 Lobster 工作流以内嵌方式运行;不需要单独的lobster 二进制文件。嵌入式运行器随 Lobster 插件一同提供。
如果你在开发或外部管道中需要独立的 Lobster CLI,请从 Lobster repo 安装,并确保 lobster 位于 PATH 中。
启用该工具
Lobster 是一个可选的插件工具(默认未启用)。 推荐方式(增量式,安全):tools.allow: ["lobster"]。
Allowlist 是可选插件的自愿启用项。
alsoAllow 仅启用指定的可选插件工具,同时保留正常的核心工具集。若要限制核心工具,请使用 tools.allow 并指定你想要的核心工具或工具组。示例:邮件分拣
不使用 Lobster:工具参数
run
以工具模式运行管道。
resume
在审批后继续已暂停的工作流。
可选输入
cwd:管道的相对工作目录(必须保持在网关工作目录内)。timeoutMs:如果工作流超过此时长则中止(默认:20000)。maxStdoutBytes:如果输出超过此大小则中止(默认:512000)。argsJson:传递给lobster run --args-json的 JSON 字符串(仅工作流文件)。
输出信封
Lobster 会返回一个 JSON 信封,具有以下三种状态之一:ok→ 成功完成needs_approval→ 已暂停;需要requiresApproval.resumeToken才能恢复cancelled→ 明确拒绝或已取消
content(格式化 JSON)和 details(原始对象)中同时显示该信封。
审批
如果存在requiresApproval,请检查提示并决定:
approve: true→ 恢复并继续执行副作用approve: false→ 取消并完成工作流
approve --preview-from-stdin --limit N 可以在无需自定义 jq/heredoc 连接的情况下,将 JSON 预览附加到审批请求中。恢复 token 现在更紧凑:Lobster 将工作流恢复状态存储在其状态目录下,并返回一个较小的 token 键。
OpenProse
OpenProse 与 Lobster 搭配得很好:使用/prose 编排多 agent 准备工作,然后运行一个 Lobster 管道以进行确定性的审批。如果某个 Prose 程序需要 Lobster,可通过 tools.subagents.tools 为子 agent 允许 lobster 工具。参见 OpenProse。
安全性
- 仅本地进程内 - 工作流在网关进程内执行;插件本身不发起网络调用。
- 无密钥 - Lobster 不管理 OAuth;它调用的是由 OpenClaw 管理的工具。
- 沙箱感知 - 当工具上下文处于沙箱中时会被禁用。
- 加固 - 嵌入式运行器会强制执行超时和输出上限。
故障排查
lobster timed out→ 增加timeoutMs,或将长管道拆分。lobster output exceeded maxStdoutBytes→ 提高maxStdoutBytes或减少输出大小。lobster returned invalid JSON→ 确保管道以工具模式运行,并且只输出 JSON。lobster failed→ 检查网关日志中的嵌入式运行器错误详情。
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案例研究:社区工作流
一个公开示例:一个“第二大脑”CLI + Lobster 管道,用于管理三个 Markdown vault(个人、伴侣、共享)。该 CLI 为统计信息、收件箱列表和过期扫描输出 JSON;Lobster 将这些命令串成weekly-review、inbox-triage、memory-consolidation 和 shared-task-sync 等工作流,每个工作流都带有审批闸门。AI 在可用时负责判断(分类),在不可用时回退到确定性规则。
- 线程:https://x.com/plattenschieber/status/2014508656335770033
- 仓库:https://github.com/bloomedai/brain-cli
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