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1：Agent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：

1. 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；
2. 2. 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；
3. 3. 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2：MCP协议——AI界的"USB接口"

如果说Agent是"会干活的机器人"，那 MCP（Model 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3：LLM 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4：RAG——让AI学会"查资料"而不是"瞎编"

第四个必须讲的知识点是 RAG（Retrieval-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：

1. 把私有知识库/最新资料切块、向量化后存入向量数据库；
2. 2. 用户提问时，先根据语义检索出最相关的文档片段；
3. 3. 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5：SPEC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：

1. 需求可执行：SPEC是机器可读的，AI不会"理解偏"；
2. 2. 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；
3. 3. 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：

1. 建任务：在MonkeyCode里新建一个开发任务，会自动分配云端服务器；
2. 2. 写SPEC：用结构化格式描述"AI搜索Agent"的目标与验收标准；
3. 3. 选模型：声明路由策略，让LLM Router按任务自动调度多模型；
4. 4. 接MCP工具：接入联网搜索服务作为标准工具；
5. 5. 开发+测试：AI基于SPEC生成代码，云端编译、测试、预览；
6. 6. 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。