Manus系统部署需严格匹配运行时环境：①Python必须为3.10版本，禁用3.11/3.12；②vLLM服务端须启用--enable-auto-tool-choice及指定--tool-call-parser参数；③工具函数须符合OpenAI Schema且路径可导入。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
Manus系统在不同环境部署时经常出现兼容性问题，比如工具调用失败、模型加载异常、插件无法注册或API响应格式错乱，这些问题往往不是代码缺陷，而是运行时环境与系统预期不匹配导致的。
确认Python与依赖版本兼容性
Manus对Python版本敏感，3.12在部分插件（如playwright、pydantic v2）上存在ABI不兼容，会导致LLM客户端初始化失败或tool call解析崩溃。
执行 conda create -n manus-py310 python=3.10 创建隔离环境，【必须使用3.10而非3.11或3.12】。
激活后运行 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，国内镜像可避免因网络中断导致的依赖链断裂。
特别注意：若requirements.txt中含 pydantic==2.5.2，则不可升级到2.6+，否则app/llm.py中ToolChoice.AUTO会抛出ValidationError。
验证vLLM服务端参数兼容性
Manus调用vLLM时若返回400错误，大概率是服务端未启用工具调用解析器——这与模型本身无关，而是启动参数缺失。
方法一：检查vLLM进程是否带 --enable-auto-tool-choice 和 --tool-call-parser 参数
方法二：用curl测试基础连通性：curl http://localhost:8000/v1/models，若返回空列表或503，说明服务未正常加载模型。
Qwen 视频智能分析基础客户端（免费版），基于 Qwen 3.5 Plus 多模态模型对本地视频进行内容分析，支持场景描述与基础内容理解，采用默认抽帧频率和提示词，适合快速概览视频，API Key 读取自 ~/.skill-platform/skill-platform.json 的 skills 配置。
方法三：强制指定tool parser类型，例如启动命令中加入 --tool-call-parser llama3（适配Qwen2.5-Instruct系列）或 --tool-call-parser mistral（适配Mistral-7B-Instruct）。
【不要跳过--tool-call-parser参数，缺省值为空字符串，会导致tool choice逻辑被静默忽略】。
调试插件与工具函数签名匹配性
第一步：打开 app/tools/ 目录，检查所有.py文件中的函数是否严格遵循OpenAI Function Calling Schema定义。
第二步：确认每个函数的docstring包含明确的description字段，且parameters字典中required列表与实际参数名完全一致（大小写敏感、下划线/驼峰统一）。
第三步：在config/config.toml中核对tools配置项路径是否指向真实存在的模块，例如 tools = ["app.tools.get_delivery_date"] 中的路径必须能被Python import机制解析，否则Manus启动时不会报错但会在运行时静默跳过该工具。
第四步：临时禁用所有第三方插件，仅保留内置工具（如shell_exec、http_request），验证基础tool calling流程是否畅通——这能快速定位是插件冲突还是核心链路问题。
