河南
我之前給朋友們推薦過一個叫MonkeyCode的在線 AI 編程平臺，這個平臺有幾個非常鮮明的特點：
1.云端開發環境
現在AI 編程工具很多，你想用起來，一般都需要下載、安裝、配置，非常繁瑣。但是MonkeyCode不一樣，它是一個云端開發環境，不需要折騰本機環境，只需要打開瀏覽器，MonkeyCode就能在云端幫你開發項目、做調研、寫文檔，真正開箱即用，特別方便。
2.移動端原生支持
MonkeyCode 深度適配了iOS和Android，不在電腦前也能開發，用手機查看任務進度、繼續對話、接收結果，讓 AI Agent 在你切換場景時繼續工作，非常絲滑。
3.完全開源
和很多廠商藏著掖著不同，MonkeyCode 在GitHub上完全開源，接受公眾審計，允許任意 Fork 和二次開發。這意味著技術怎么選、安全怎么做，完全由你自己掌控。
我本以為大家會很喜歡，但從后臺留言來看，還是有朋友表示“不是不想用，是真用不了”：
“公司代碼不能出內網，條件不允許啊。” “我們內部早就有 GitLab、Jenkins 一整套體系了，外面的服務進不來，也融不進去。”
說實話，這不只是 MonkeyCode 的問題，而是很多 AI 產品在企業落地時都會遇到的“通病”。
但解決辦法其實也沒那么復雜——在企業內網做私有化部署就行了。
MonkeyCode 團隊也聽到了大家的呼聲，經過緊張的開發和測試，正式發布了完全免費的、純離線部署版本：
https://github.com/chaitin/MonkeyCode
你可能要問了，這個版本會不會閹割功能啊？
答案是否定的，MonkeyCode 離線部署版在功能上和在線的SaaS完全一致。
只是運行的地點變了：它不在云上，而在你自己的機房里，真正做到了代碼不外流，數據不出網。
01
安裝MonkeyCode
MonkeyCode對硬件配置做了很大的優化，常規Linux就能跑。
最好找兩臺Linux服務器：
1.MonkeyCode控制臺
管理團隊成員、AI 大模型、開發環境宿主機和開發任務。
最低配置 2C / 4GB / 40GB 就行
2.宿主機
給 MonkeyCode 的 AI Agent 提供執行沙箱，后續 AI 開發任務會在宿主機上運行。
建議配置好一些，例如 8C / 16GB / 100GB。
安裝的時候可以聯網安裝，一條命令就行：
bash -c"$(curl -fsSL 'https://monkeycode-ai.com/online/install')"
也可以離線安裝，提前下好安裝包，用 U 盤拷進內網執行腳本，沒有外網也完全不影響使用。
sh install.sh
安裝的過程很簡單，只需要做幾個簡單的配置：
注意，安裝過程中有個管理員郵箱和密碼，記錄一下，一會兒要用。
安裝完成后，在瀏覽器中訪問 https:// <控制節點 ip> ，打開后應該能看到 MonkeyCode 控制臺登錄頁面。
02
配置MonkeyCode
先用團隊管理員登錄，配置一下MonkeyCode：
1.添加團隊的成員
2.綁定宿主機
用root權限登錄準備好的宿主機，然后執行上方的命令就行。
3.設置AI大模型
最后一步，到AI大模型那里，綁定一個大模型就可以了：
03
使用MonkeyCode
初始化完成，團隊中的各個成員就可以在內網登錄 MonkeyCode，愉快地玩起來了。
比如公司提了一個要求，要給HR部門開發一個AI 招聘與面試管理系統：
MonkeyCode會在之前配置的宿主機上拉起一個鏡像進行開發。
具體的過程和大家用Claude Code之類的工具很像，我這里就不詳細展示了。
特別值得一提的是 MonkeyCode 有個在線的文件瀏覽器，可以隨時查看開發中生成的各種文件：
還有一個終端可以使用，一切盡在掌握：
系統開發完成，MonkeyCode可以直接在線運行：
04
總結
過去這一兩年，AI 編程工具已經證明了一件事：讓 AI 寫代碼，并不難，真正難的是走進企業。
代碼不能出網、數據合規、內部系統集成……這些問題不解決，再強的模型也只能停留在演示階段。
MonkeyCode 這次發布離線部署版，把整套 AI 開發能力真正交到了企業自己手里。
代碼留在內網，但開發效率可以進入 AI 時代。
如果你們公司也一直因為安全、合規或者系統集成問題遲遲沒有落地 AI 編程，不妨找兩臺 Linux 服務器，安裝一下MonkeyCode試試看。
GitHub： https://github.com/chaitin/MonkeyCode
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