README

智能体，也在看板上。

Multica 是一个源码公开的团队工作区。你像给同事派活一样，把任务交给 AI 编码智能体——它自己接手、边做边
汇报、卡住了主动说，做完交回来给你审。可自托管，支持你已经在用的智能体 CLI，不绑定任何厂商。







  
    
      
      
      
    
    
      
      
      
    
  


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  你的下一批员工，不是人类。


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 Multica 是什么

你手上已经同时开着 Claude Code、Codex，还有另外三个智能体。每一个都关在自己的终端标签页里，会话
一关就什么都不记得，同一段上下文你今天已经讲到第四遍。结果是智能体越加越多，你越忙。

Multica 把这些智能体和你的队友放进同一个工作区。任务派给智能体，它自己接手，在你自己的机器上跑，
边做边评论，做完挪到审核中等你验收。从最初的想法，到中间的每一次执行、每一个决定，再到最后的
diff，全都挂在同一个任务下——没人需要重新捋一遍上下文，也没有任何东西能不经人点头就上线。

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 组一支队伍

Claude Code、Codex、Cursor、Kimi——不用挑一个，全都招进来。


  


- 你已经在用的智能体 CLI → Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Kimi、OpenCode 等等。
- 智能体也是队友 → 起个名字、选个提供方、配台运行时，它就上了看板，跟其他同事没两样。
- 小队 → 人和智能体混编成队，leader 决定谁来接活。
- Skills → 解决过一次的问题沉淀下来，全团队的智能体都能复用。
- 你自己的运行时 → 它们的"工位"就是你的机器——守护进程跑在你的笔记本或云主机上，代码不出门。

 把活交出去

一开始只是任务里潦草的三句话，最后变成一个 pull request。


  


- 分配任务 → 像挑同事一样挑个智能体当负责人，剩下的它自己来。
- 自动化 → 日报、巡检、周报按 cron 自己跑，不用有人催。
- 聊天 → 直接问工作区，或者不建任务就把活派出去。
- 项目 → 把工作归类，顺手挂上智能体要用的仓库和文档。

 看得见，也管得住

这活哪个智能体动过？它到底跑了什么？花了多少？点开那次运行。


  


- 执行日志 → 每次工具调用、命令和报错都带时间戳，可以完整回放。
- 运行中插话 → 智能体干活时直接回复，消息会进到当前这次运行，不用等下一次。目前支持 Claude Code、Codex、Grok 和 Kiro。
- 用量统计 → 每次运行花了多少，按智能体、按任务都看得到。
- 人来验收 → 活先进入审核中，不直接进 main。上不上线你说了算。
- 收件箱 → 只在智能体需要你拍板时提醒你，而不是每一步都来烦你。
- 重试与超时 → 失败的运行会自己重试，或者停下来告诉你为什么。

 整套都归你

你的机器、你的 Git 服务、你的规矩——还有一份把智能体也算进去的审计记录。

- 整套自托管 → Docker Compose 或 Helm，装在你自己的基础设施上。
- 你的 Git 服务 → GitHub、GitLab、Gitea、Forgejo，自建实例也行。
- 工作区 → 按团队隔离智能体、任务和设置。
- 角色与使用权限 → owner、admin、member，再精确到谁能跑哪些智能体。
- 安全模型 → 智能体碰得到什么，碰不到什么。
- Slack、飞书/Lark、钉钉、企业微信、Telegram → 在团队本来就在聊天的地方，触发和跟进智能体的工作。飞书/Lark 目前只开放中国大陆飞书的新连接；钉钉、企业微信和 Telegram 由社区维护。
- Web、桌面端、移动端 → macOS、Windows、Linux、iPhone、iPad，打开都是同一个工作区——iOS App 现在要自己从源码编译安装，还没上 App Store。
- CLI 与 API → 界面上能点的，CLI 和 API 里都能调。智能体操作 Multica，用的就是你那套 CLI。

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 开始使用

- 云端——直接在 multica.ai 注册，不用打开终端。
- 桌面端——下载 Multica 桌面端（macOS / Windows / Linux）。打开它，
  这台电脑就自动成了一个运行时。
- 自托管——整套跑在你自己的基础设施上，见下方。

唯一的前提：跑智能体的那台机器上，得装好、登录好至少一个受支持的智能体 CLI——
Claude Code、Codex、Cursor 都行。Multica 负责驱动它们，但不替你安装。


整套自托管



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


Windows 上先设 $env:MULTICA_MODE="with-server"，再跑 PowerShell 安装脚本：
irm https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.ps1 | iex。

这会拉取 GHCR 上的官方镜像，需要 Docker。详见自托管快速上手。
如果你选的 GHCR 标签还没发布，可以在代码目录里跑 make selfhost-build 兜底。

自托管的服务端每天会发送一份匿名的部署级快照：只有版本号和分桶计数，不含名称、内容或任何标识符。
在 API 服务端设置 DO_NOT_TRACK=1 即可关闭——具体收集哪些数据。



 五分钟跑通第一个智能体

1. 接入一台电脑。 所谓运行时，就是智能体干活用的机器——你的笔记本，或者一台云主机。用桌面端，
这一步是自动的：它会注册好这台电脑，顺便检测装了哪些智能体 CLI。用网页版、或者想再接一台机器，就
打开团队 → 运行时，点添加运行时 → 其他机器或服务器，把弹窗里的两条命令粘到那台机器的终端里。

2. 创建智能体。 打开侧边栏的团队，点 +（新建智能体）。选中刚接入的运行时，选一个提供方，
起个名字——或者选通过 AI 创建，描述几句，配置自动生成。这个名字就是它之后在看板和评论里的身份。

3. 派给它一件事。 建一个任务，负责人选成这个智能体。它会自己接手、在你的机器上跑、边做边评论，
干完把任务挪到审核中。

完整流程：快速开始 · 上手教程

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 运行时

Multica 不自带模型。它驱动的是你本来就装好、登录好的那些智能体 CLI——目前支持 26 种——所以换提供方
就是切个下拉框，

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Changelog
 3faf996d92cb666bb21050957e1b30043614b542 MUL-4066: feat(skills): skill version history and restore (9632)
 f02a6aa60e572d3038b06328b565eaeb9b3a4fd6 MUL-7563 perf(chat): virtualize session history lists (8637)
 16ce2df18c325cce1b3760704169373b4f741086 MUL-7782 feat(plugin-api): task transcript endpoint GET /v1/tasks/{task_id}/messages (8914)
 3c94e1cc1cf1e1acfddd9f1e18ad0de2c0976f9e MUL-8022: feat(daemon): persist idle and tool watchdog settings (9258)
 e9e4f6315177c122fcf8af2fdc2943285d9e4032 MUL-8316: feat: restrict issue deletion to creators and workspace admins (9789)
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