日期：2026-07-09 10:15:27
我之前给朋友们推荐过一个叫 MonkeyCode 的在线 AI 编程平台，这个平台有几个非常鲜明的特点：
1.云端开发环境
现在AI 编程工具很多，你想用起来，一般都需要下载、安装、配置，非常繁琐。但是MonkeyCode不一样，它是一个云端开发环境，不需要折腾本机环境，只需要打开浏览器，MonkeyCode就能在云端帮你开发项目、做调研、写文档，真正开箱即用，特别方便。
2.移动端原生支持
MonkeyCode 深度适配了iOS和Android，不在电脑前也能开发，用手机查看任务进度、继续对话、接收结果，让 AI Agent 在你切换场景时继续工作，非常丝滑。
3.完全开源
和很多厂商藏着掖着不同，MonkeyCode 在GitHub上完全开源，接受公众审计，允许任意 Fork 和二次开发。这意味着技术怎么选、安全怎么做，完全由你自己掌控。
我本以为大家会很喜欢，但从后台留言来看，还是有朋友表示“不是不想用，是真用不了”：
“公司代码不能出内网，条件不允许啊。” “我们内部早就有 GitLab、Jenkins 一整套体系了，外面的服务进不来，也融不进去。”
说实话，这不只是 MonkeyCode 的问题，而是很多 AI 产品在企业落地时都会遇到的“通病”。
但解决办法其实也没那么复杂——在企业内网做私有化部署就行了。
MonkeyCode 团队也听到了大家的呼声，经过紧张的开发和测试，正式发布了完全免费的、纯离线部署版本：
https://github.com/chaitin/MonkeyCode
你可能要问了，这个版本会不会阉割功能啊？
答案是否定的，MonkeyCode 离线部署版在功能上和在线的SaaS完全一致。
只是运行的地点变了：它不在云上，而在你自己的机房里，真正做到了代码不外流，数据不出网。
01
安装MonkeyCode
MonkeyCode对硬件配置做了很大的优化，常规Linux就能跑。
最好找两台Linux服务器：
1.MonkeyCode控制台
管理团队成员、AI 大模型、开发环境宿主机和开发任务。
最低配置 2C / 4GB / 40GB 就行
2.宿主机
给 MonkeyCode 的 AI Agent 提供执行沙箱，后续 AI 开发任务会在宿主机上运行。
建议配置好一些，例如 8C / 16GB / 100GB。
安装的时候可以联网安装，一条命令就行：
bash -c \"$(curl -fsSL 'https://monkeycode-ai.com/online/install')\"
也可以离线安装，提前下好安装包，用 U 盘拷进内网执行脚本，没有外网也完全不影响使用。
sh install.sh
安装的过程很简单，只需要做几个简单的配置：
注意，安装过程中有个管理员邮箱和密码，记录一下，一会儿要用。
安装完成后，在浏览器中访问 https:// <控制节点 ip> ，打开后应该能看到 MonkeyCode 控制台登录页面。
02
配置MonkeyCode
先用团队管理员登录，配置一下MonkeyCode：
1.添加团队的成员
2.绑定宿主机
用root权限登录准备好的宿主机，然后执行上方的命令就行。
3.设置AI大模型
最后一步，到AI大模型那里，绑定一个大模型就可以了：
03
使用MonkeyCode
初始化完成，团队中的各个成员就可以在内网登录 MonkeyCode，愉快地玩起来了。
比如公司提了一个要求，要给HR部门开发一个AI 招聘与面试管理系统：
MonkeyCode会在之前配置的宿主机上拉起一个镜像进行开发。
具体的过程和大家用Claude Code之类的工具很像，我这里就不详细展示了。
特别值得一提的是 MonkeyCode 有个在线的文件浏览器，可以随时查看开发中生成的各种文件：
还有一个终端可以使用，一切尽在掌握：
系统开发完成，MonkeyCode可以直接在线运行：
04
总结
过去这一两年，AI 编程工具已经证明了一件事：让 AI 写代码，并不难，真正难的是走进企业。
代码不能出网、数据合规、内部系统集成……这些问题不解决，再强的模型也只能停留在演示阶段。
MonkeyCode 这次发布离线部署版，把整套 AI 开发能力真正交到了企业自己手里。
代码留在内网，但开发效率可以进入 AI 时代。
如果你们公司也一直因为安全、合规或者系统集成问题迟迟没有落地 AI 编程，不妨找两台 Linux 服务器，安装一下MonkeyCode试试看。
GitHub： https://github.com/chaitin/MonkeyCode
最后，如果有什么问题和建议，也欢迎扫描下方二维码，加入微信群交流。
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