从Prompt到MCP我用MonkeyCode三天撸出一个AI搜索Agent的实战笔记2025年AI编程的范式正在发生一次剧烈的迁移从会写Prompt到会搭Agent再到会接MCP。作为一个经常和多个大模型打交道、又懒得装本地环境的开发者我最近在MonkeyCode这个免费开源的云端AI开发平台上用三天时间从零撸出了一个能联网搜索、能自己拆解任务的AI搜索Agent。这篇文章不讲空话把我踩过的坑和学到的AI知识点全部摊开希望能给同样在探索AI开发方向的朋友一些参考。一、先说结论为什么我选了MonkeyCode在动手之前我先说清楚选型逻辑。Cursor、Claude Code、Codex 这些主流AI编程工具确实很强但它们大多依赖本地IDE或命令行要么要配环境要么对硬件有要求。而 MonkeyCode 的关键差异在于完全免费、无需安装浏览器打开即用每任务自带一台真实云端服务器编译、测试、预览全在云端完成内置全量国产大模型GLM、Kimi、MiniMax、Qwen、DeepSeek 一个不少还能按任务切换模型哪个任务适合哪个模型就用哪个完全开源、支持私有化核心代码在GitHub公开可以fork二次开发也支持离线私有化部署适合有网络隔离要求的企业团队定价很良心基础版免费每天30M Token专业版99元/月旗舰版499元/月普通开发者完全玩得起。一句话总结MonkeyCode 把开发、测试、部署全链路搬进了浏览器而且国产模型平权。二、AI知识点1Agent到底是什么它和Chatbot的区别很多人以为Agent就是能聊天的机器人其实不是。Agent智能体和 Chatbot 最大的区别在于Agent 能自己制定计划、调用工具、并根据结果调整下一步动作而不是单轮问答。2025年被很多人称为Agent元年。我在MonkeyCode里做的这个搜索Agent核心就三件事拆解任务收到帮我调研DeepSeek最新开源模型这类问题后先拆成子任务调用工具通过内置的工具调用能力去搜索引擎检索、抓取网页内容状态管理把每一步的结果记录下来动态决定下一步怎么走。这背后涉及的关键机制叫Tool Calling函数调用/工具调用大模型不仅输出文字还能输出该调用哪个工具、传什么参数的结构化指令由执行框架真正去调用工具再把结果喂回给模型。可以说没有工具调用就没有真正的Agent。三、AI知识点2MCP协议——AI界的USB接口如果说Agent是会干活的机器人那MCPModel Context Protocol模型上下文协议就是给这个机器人统一安装的USB接口。在MCP出现之前每个AI应用接入外部数据源/工具都要单独写一套集成代码接口五花八门维护成本极高。MCP把AI应用 ↔ 工具/数据的对接方式标准化了只要工具方实现了MCP服务端任何支持MCP的AI应用都能直接连上就像U盘插上任何电脑都能用一样。我在MonkeyCode里接入联网搜索就是通过MCP方式把搜索服务注册成标准工具然后Agent在拆解任务后自动调用它。这个过程比我想象中顺畅很多——因为MonkeyCode本身就对MCP生态做了很好的封装不需要我去写一堆胶水代码。四、AI知识点3LLM Router——为什么一个Agent要挂好几个模型第三个知识点很有意思我的Agent底层其实同时挂了 DeepSeek、Kimi、GLM 多个模型由一个 LLM Router模型路由器按需调度。为什么要这么做因为不同模型在不同任务上各有所长有的模型推理强适合做任务规划和代码生成有的模型速度快、便宜适合做普通问答和文本整理有的模型上下文长适合处理长文档。LLM Router 的思路就是给每个任务打分选最合适的模型在保证质量的同时把成本打下来。MonkeyCode 把这种多模型路由做成了平台能力我在需求里简单声明一下用什么策略它就在后台帮我调度好了。这也是它按任务切换模型说法的底层逻辑。五、AI知识点4RAG——让AI学会查资料而不是瞎编第四个必须讲的知识点是RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成。大模型的幻觉问题一直让人头疼它训练数据有截止时间不知道最新信息还容易一本正经地胡说八道。RAG 的解决思路非常朴素——先检索再生成把私有知识库/最新资料切块、向量化后存入向量数据库用户提问时先根据语义检索出最相关的文档片段把这些片段作为参考资料拼进Prompt再让模型基于资料作答。这样模型就不是凭记忆瞎编而是带着资料说话大大降低了幻觉还能让AI回答你自己文档里的内容。我的搜索Agent里抓回来的网页内容就是通过RAG流程整理进上下文再交给模型总结的。这也是目前企业做私有化知识库问答的主流方案。六、AI知识点5SPEC驱动开发——需求即代码最后分享一个可能很多人还没听过、但我强烈建议尝试的玩法SPEC驱动开发需求即代码。传统开发流程里需求文档是一份给人看的Word/Excel开发要理解再翻译成代码中间信息损耗很大。而在 MonkeyCode 里我可以用结构化的SPEC规格说明直接描述需求——包括目标、输入输出、边界条件、验收标准——然后让AI基于这份SPEC生成实现代码。这样做的好处有三个需求可执行SPEC是机器可读的AI不会理解偏验收可量化每条验收标准都是可测的写完代码能自动对照过程可回溯需求和代码一一对应改需求比改代码更清晰。说实话这是我这次三天实战里收获最大的一个认知升级在AI时代写需求和写代码之间的鸿沟正在被SPEC这种形式抹平。七、落地我的Agent工作流长什么样最后把完整流程串一遍给想动手的朋友一个参考建任务在MonkeyCode里新建一个开发任务会自动分配云端服务器写SPEC用结构化格式描述AI搜索Agent的目标与验收标准选模型声明路由策略让LLM Router按任务自动调度多模型接MCP工具接入联网搜索服务作为标准工具开发测试AI基于SPEC生成代码云端编译、测试、预览部署完成开发后直接在平台完成部署一个浏览器搞定全流程。整个过程中我基本没碰过本地环境配置也没花一分钱。八、写在最后2025年AI开发的门槛正在被一层层拆掉Agent让AI从聊天走向干活MCP让工具接入变得标准化LLM Router让多模型协同成为现实RAG让AI学会查资料SPEC让需求直接变成代码。而像 MonkeyCode 这样的平台把这些前沿能力全部打包进了浏览器还免费开源。如果你也想在AI方向上动手实践与其在本地折腾半天环境不如打开浏览器直接用一个任务、一个SPEC、一套MCP工具去写出属于你自己的第一个Agent。工具的门槛已经降到了浏览器剩下的就看你的想象力了。注本文为作者在 MonkeyCode 平台上的实战经验分享MonkeyCode 基础版免费欢迎自行体验。