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用户输入: "帮我分析2024年Q4到2025年Q1,AI芯片行业的投资趋势,
          找Top 5投资事件,生成可视化图表,并写一份2页的总结报告。"

Manus AI的执行过程:
1. 📋 任务拆解:
   - 搜索AI芯片行业投资事件
   - 筛选时间范围(2024Q4-2025Q1)
   - 识别Top 5投资(按金额/影响力)
   - 生成数据可视化图表
   - 撰写2页总结报告

2. 🔍 信息收集:
   - 自动搜索Crunchbase、PitchBook等数据库
   - 抓取相关新闻报道
   - 提取关键数据(金额、投资方、被投公司)

3. 📊 数据分析:
   - 清洗和结构化数据
   - 计算投资金额排名
   - 分析投资趋势(环比/同比)

4. 🎨 图表生成:
   - 使用Python matplotlib生成柱状图
   - 创建时间序列折线图展示趋势
   - 导出高质量PNG图片

5. 📝 报告撰写:
   - 结构化输出(执行摘要、详细分析、结论)
   - 自动插入图表
   - 格式化为PDF

6. ✅ 自我验证:
   - 检查数据准确性
   - 验证报告格式
   - 确认满足用户所有要求

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# 简化的任务规划伪代码
def plan_task(user_goal):
    """
    Manus AI的任务规划逻辑
    """
    # 1. 理解目标
    intent = understand_intent(user_goal)
    
    # 2. 生成任务树
    task_tree = decompose_task(intent)
    
    # 3. 确定执行顺序(考虑依赖关系)
    execution_order = topological_sort(task_tree)
    
    # 4. 为每个子任务分配合适的工具
    tool_assignment = assign_tools(execution_order)
    
    return tool_assignment

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传统AI助手(如ChatGPT):
用户: "帮我查一下苹果公司的股价"
AI:   "根据最新数据,苹果股价是XXX"
     (需要用户继续问下一步)

Manus AI:
用户: "分析一下苹果、微软、谷歌过去一年的股价走势,
       找出波动最大的月份,并分析可能的原因"
AI:   (自主完成数据收集、分析、归因、报告生成)
     (一次性交付完整结果)

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搜索信息 → 提取数据 → 清洗数据 → 分析统计 → 可视化 → 撰写报告
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  浏览器     解析器     Python     Pandas    Matplotlib  文档生成

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输入: "分析2025年Q1中国AI创业公司融资情况"

Manus AI自动完成:
- 搜索36氪、IT桔子等数据库
- 提取融资金额、轮次、投资方
- 按行业分类统计
- 生成行业热力图
- 撰写投资趋势分析报告

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输入: "帮我写一篇关于'AI如何改变教育'的深度文章,
       要求2000字,包含3个真实案例,配5张相关图片"

Manus AI自动完成:
- 搜索最新AI教育应用案例
- 筛选最具代表性的3个
- 撰写文章(引言、正文、结论)
- 搜索并下载相关配图
- 排版输出Markdown/PDF

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输入: "生成本周产品运营周报,包括:
       - DAU/MAU变化
       - 用户留存率
       - 功能使用Top 5
       - 下周优化建议"

Manus AI自动完成:
- 连接数据库/BI工具
- 提取并计算关键指标
- 生成趋势图表
- 基于数据给出优化建议
- 输出标准周报格式