龙虾机器人图像任务失败需按四步排查：一、检查api是否启用多模态支持并正确构造multipart/form-data请求；二、绕过客户端限制直连cli验证vision_token_usage；三、测试二维码与手写便签复合图像的跨模态推理链完整性；四、强制启用本地vit编码器并确认加载状态。
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如果您尝试向龙虾机器人提交图像类任务，但系统未返回预期的视觉理解结果，则可能是由于其多模态输入通道未被正确激活或格式不兼容。以下是验证与启用图片输入能力的具体操作路径：
一、确认API端点是否启用多模态支持
龙虾机器人底层依赖Anthropic或Gemini系列模型提供视觉理解能力，但默认API配置常关闭图像上传功能，需显式声明支持类型。该步骤用于排除服务端禁用导致的静默拒绝。
1、构造HTTP POST请求，目标URL为/v1/messages或/v1/chat/completions（依部署版本而定）。
2、在请求头中添加Content-Type: multipart/form-data，并确保boundary字段合法生成。
3、在form data中分别提交model（值为claude-3-opus-20240229或gemini-1.5-pro-latest）、message（文本指令）及image（PNG/JPEG文件，大小≤5MB）三项字段。
4、检查响应体中是否包含"type": "image"字段及对应base64编码或URL回传，而非仅返回"error": "unsupported_media_type"。
二、验证本地客户端是否绕过图像预处理限制
部分龙虾机器人桌面客户端（如LobsterAI v1.0.3）对图像输入实施前端校验，强制压缩或转码可能破坏OCR可读性与细粒度特征。该方法通过跳过GUI层直连推理引擎验证真实能力边界。
1、打开终端，进入LobsterAI安装目录下的bin/子目录。
2、执行命令：./lobster-cli --input-type image --file ./test.jpg --prompt "描述图中所有文字与物体布局关系"。
3、观察控制台输出是否含vision_token_usage字段及非空content数组，若返回"vision_disabled: true"则需修改config.yaml中enable_vision为true。
三、测试多模态协同推理链完整性
单张图像识别仅验证基础VLM能力，龙虾机器人宣称的“自主任务流”需图像输入触发后续工具调用（如OCR→搜索→结构化提取），此步骤检验跨模态动作编排是否断裂。
1、准备一张含二维码与手写便签的复合图像，保存为qr_note.jpg。
2、向机器人发送指令：“扫描二维码获取URL，访问该页面后提取标题与发布日期，并将手写便签内容转为标准JSON格式。”
3、监控日志文件logs/vision_pipeline.log，确认是否存在连续记录：【VISION_DECODE】→【TOOL_CALL:qrcode_scan】→【HTTP_GET】→【TOOL_CALL:ocr_handwriting】。
4、若日志在【VISION_DECODE】后中断，或tool_calls字段为空，则表明多模态上下文未注入到动作规划模块，需检查system_prompt中是否含"当输入含图像时，必须启动vision_toolchain"硬性约束。
四、强制启用嵌入式视觉编码器
某些边缘部署版本（如Jetson Orin版LobsterAI）默认禁用本地ViT编码器以节省显存，改用云端轻量模型，导致低延迟场景下图像解析失败。该方法强制加载本地视觉骨干网络。
1、编辑/opt/lobsterai/runtime/config/device_profile.json。
2、将"vision_encoder"字段值由"cloud"改为"jetson-vit-large-patch16-224"。
3、执行sudo systemctl restart lobster-ai-vision重启视觉服务。
4、运行诊断命令：lobster-health --check vision-encoder --verbose，确认输出中<strong><font color="green">status: loaded, latency_ms: 83.2</font></strong>且无CUDA内存溢出警告。
