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Manus Wide Research能自动在不同平台和渠道间同步调度上百个智能体并行执行任务，无需手动切换账号、复制粘贴或配置API密钥，整个过程由系统底层虚拟机与智能路由协议驱动完成。
确认任务触发条件与权限准备
Wide Research不会对任意指令自动启用并行模式，它只在检测到明确的“多实体并行分析”语义时激活。例如输入“对比Steam、Epic、GOG上共327款独立游戏的发行日期、售价与用户评分”，系统识别出平台×数量×维度三重结构后，才启动跨渠道调度。
确保当前账户为Pro层级——【Basic/Plus用户无法调用跨平台协作能力，该限制不可绕过】。免费版用户即使输入符合语义的指令，也仅会返回单线程摘要结果。
设置目标平台与数据源映射关系
方法一：自然语言显式声明
直接在指令中列出平台名称，如：“爬取Twitter、Reddit、Hacker News三个平台关于Llama 4发布的讨论热词，按情绪倾向聚类”。Wide Research自动匹配各平台公开API入口或模拟浏览器沙箱环境，无需你提供Token或登录凭证。
方法二：隐式上下文推断
当指令含地理+平台组合词时，系统自动绑定区域化渠道。例如“查东京、首尔、台北三地App Store前50畅销应用”，会分别调用日本/韩国/中国台湾地区App Store的本地化接口，而非统一使用美区ID。
注意：若指令中出现已下线或Manus未接入的平台（如Weibo、小红书），系统将跳过该渠道并标注“源不可达”，不会报错中断流程。
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执行跨平台协同分析（带优先级排序）
第一步：主智能体解析任务结构，生成子任务拓扑图，标注各平台间依赖关系（如“需先从GitHub获取代码仓库列表，再分发至Stack Overflow与Dev.to检索相关问答”）。
第二步：虚拟机集群按拓扑顺序拉起对应子智能体，每个子智能体在隔离沙箱中加载专属平台运行时环境（如Twitter专用OAuth2.0上下文、Epic商城反爬绕过模块）。
第三步：子智能体完成原始数据采集后，不直接上传主节点，而是先在本地执行格式归一化——把Twitter的JSON流、Reddit的Markdown帖、Hacker News的HTML快照全部转为统一Schema的中间表结构。
第四步：所有子智能体将归一化数据注入共享内存队列，主智能体启动联合分析引擎，支持跨源字段关联（例如把GitHub commit时间戳与Reddit热议峰值做滑动窗口比对）。
第五步：输出阶段按指令要求自动选择交付形态：若含“生成报告”，则合成网页+PDF双版本；若含“导出表格”，则生成带跨平台来源标记的Excel，每列标题自动附注数据出处平台图标。
