Manus 框架与 COKE 框架解析及完整 Demo
标题 ：Manus 框架与 COKE 框架解析及完整 Demo
摘要 ：本文深入解析 Manus 框架与 COKE 框架，介绍 Manus 作为通用型 AI 代理的核心能力，包括任务规划与执行等，并阐述 COKE 框架作为人机对话指令架构的四个要素。通过对比总结两者核心优势与局限性，展示其在教育等场景的完整应用示例，展现整合两框架构建人机协作系统的潜力。
正文 ：
Manus 框架与 COKE 框架解析及完整 Demo
一、Manus 框架核心能力解析
（一）任务规划与执行
- 动态规划 ：Manus 的规划模块可将复杂任务拆解为可执行子步骤，用伪代码表示任务执行流程，涵盖步骤编号、状态和反思。如在旅行规划场景，能自动生成含交通、住宿和活动安排的行程手册，遇突发变化还可动态调整计划，技术上基于 LLM 实现任务分解和工具调用，像浏览器操作、代码执行等。
- 知识与记忆 ：知识库包含事实性信息与程序性知识，能从事件流提取相关知识优化任务执行。例如在财务分析中，可调用历史数据和市场趋势生成可视化报告。
- 数据源访问 ：优先利用数据 API 获取权威信息，只有 API 不可用时才用公共互联网。像股票分析时直接接入金融数据 API。
- 错误处理能力 ：有系统化错误修复流程，先验证工具参数，再尝试替代方法，最后上报用户。比如代码执行失败会自动重试或切换工具。
- 消息通信 ：采用非阻塞（通知）和阻塞（回复）两种消息类型，保障用户实时掌握任务进度。
二、COKE 框架指令架构
- C（Context & Character） ：定义背景与角色，如 “假设你是一位 IT 支持工程师，用户是计算机新手”，在教育场景可设定 AI 为 “儿童阅读顾问”，用户为 “10 岁学生”。
- O（Objective & Options） ：明确目标与约束，像 “规划 3 天家庭旅行，预算 5000 元，高铁优先”。
- K（Knowledge Input & Key Steps） ：指定知识领域，如撰写市场分析报告时关注 “市场规模、竞争对手、用户需求”。
- E（Emotion & Evaluation & Expectation） ：要求 AI 用鼓励性语气，并对方案可行性评分（高 / 中 / 低）。在客服对话里，AI 会识别用户情绪调整回复风格。
三、完整 Demo 示例：COKE 框架在教育场景的应用
场景是设计 10 岁儿童的阅读培养计划，具体步骤如下 ：
| 步骤 | COKE 要素 | 具体指令 | AI 响应示例 |
|---|---|---|---|
| 1 | C | “你是一位家庭教育顾问，擅长儿童阅读计划。” | “好的，我将以顾问身份为您服务。” |
| 2 | O | “目标：提升孩子的阅读兴趣和技能；约束：每日 30 分钟。” | “建议选择趣味性强的绘本，每日固定时间阅读。” |
| 3 | K | “基于儿童心理学，设计互动活动。” | “推荐‘角色扮演阅读法’，孩子分角色朗读。” |
| 4 | E | “用鼓励性语气，并评估活动可行性。” | “这个方案可行性高！记得多表扬孩子的进步哦！” |
四、对比与总结
| 框架 | 核心优势 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Manus | 动态任务分解、多工具协同执行 | 复杂任务自动化（如数据分析） |
| COKE | 结构化对话指令、情感与评估嵌入 | 教育、客服等交互场景 |
（一）局限性
- Manus 官方文档和代码示例较少，部分功能依赖第三方复现，如 OpenManus。
- COKE 框架的实际对话 Demo 在公开资源中较稀缺，需结合领域知识自定义。
通过整合 Manus 的任务执行能力和 COKE 的指令架构，能构建高效人机协作系统，比如用 Manus 自动生成教学材料，借助 COKE 框架与学生互动。