manus ai监控需启用/metrics端点、用prometheus直接抓取、grafana可视化关键指标并设阈值告警；先确认端点可用，再配置prometheus抓取ip，最后在grafana建面板和告警规则。
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Manus AI部署后，GPU、内存和CPU使用率若持续飙高却无人察觉，服务就会在用户无感知时悄然降级甚至崩溃。你不是缺监控工具，而是缺一套能立刻落地、不依赖额外平台、直接对接现有部署结构的轻量方案。
确认Manus服务已暴露指标端点
Manus默认启用/metrics HTTP端点（通常在8080端口），但该端点仅对本地回环地址开放。若你通过Docker或systemd部署，需检查是否禁用了指标导出——【未开启metrics端点会导致后续所有采集失败】。
执行curl http://localhost:8080/metrics，返回以# HELP开头的文本即表示正常；若返回404或拒绝连接，请编辑manus启动配置，在config.yaml中添加metrics: enabled: true，并重启服务。
用Prometheus抓取Manus原生指标
Manus内置的/metrics端点遵循Prometheus格式，无需额外Exporter即可直接采集。
编辑prometheus.yml，在scrape_configs下新增job：
- job_name: 'manus'
static_configs:
- targets: ['your-manus-server-ip:8080']
注意：targets必须填写Manus实际监听IP，不能写localhost——容器内或跨主机时localhost指向错误地址。
重启Prometheus后，访问http://your-prometheus-ip:9090/targets，状态为UP即表示抓取成功。
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Grafana中快速创建Manus资源看板
登录Grafana，进入Dashboards → New Dashboard → Add new panel。
在Query字段输入以下PromQL，直接获取关键指标：
• GPU显存使用率（需配合nvidia_gpu_duty_cycle等指标，若未部署NVIDIA Exporter则跳过此项）
• 内存占用：process_resident_memory_bytes{job="manus"} / 1024 / 1024
• CPU使用时间占比：rate(process_cpu_seconds_total{job="manus"}[5m]) * 100
• 当前并发请求数：manus_http_requests_total{code=~"2.."}
每项指标设置Unit为百分比或MB，图例命名清晰（如“Manus内存占用(MB)”），保存面板并命名“Manus核心资源”。
设置阈值告警防止服务雪崩
在Grafana Alerting中新建alert rule，触发条件设为：
• 内存持续5分钟 > 2.5GB → 触发warning级告警
• CPU使用率持续3分钟 > 85% → 触发critical级告警
• HTTP 5xx错误率过去1分钟 > 5% → 立即通知
【告警阈值必须基于你实际部署的硬件规格调整】，例如T4卡+32GB内存机器上，2.5GB内存阈值是合理起点；若用A10或A100，则需上调至4GB以上。
通知渠道选择Email或企业微信机器人，确保告警信息包含实例标签instance和当前数值，便于快速定位问题节点。
