Multica：让 AI 代理像队友一样工作
前言：你的下一个 hires 可能不是人
你现在可能已经用上了好几个 AI 编码助手。
Claude Code、Codex、Cursor、Kimi……
每个都开一个终端窗口，每次会话结束就忘得一干二净，同样的 context 你今天已经解释了第四遍。
代理越多，你花在照顾它们上的时间就越多。
一、Multica 做什么
把你的 AI 代理和真人队友放在一个工作空间里。
代理拿到一个任务，自己接手，在你控制的运行时上干活，过程中汇报进度，遇到阻碍就提出来，做完后交给你 review。
意图、运行、决策、代码改动，都连着同一个 issue。
没人需要重新拼凑 context，也没人能在你不点头的情况下就合并代码。
二、完整工作流
完整流程：
- 创建 Issue
- 分配给 Agent
- Agent 接手任务
- 在 Runtime 上执行
- 过程中汇报进度
- 遇到阻碍提出
- 完成提交 Review
- 人工 Review
- 通过后合并代码
三、架构设计
核心：Agents as Teammates
26 种代理 CLI：
- Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Kimi、OpenCode……
每个代理都有：
- 名字
- 提供商
- 运行时
它们像队友一样出现在看板上。
Squads：团队分组
把代理和真人放在一个团队里。
Leader 负责分配工作。
Skills：可复用流程
把已经解决的问题变成每个代理都能复用的流程手册。
Your Own Runtime
" 代理的"办公桌"就是你的机器。
你笔记本电脑上的 daemon，或者云端盒子上的 daemon。
代码从不离开你的机器。
四、核心特性
26 种代理 CLI
Multica 不自带模型。
它驱动你已经安装并登录的代理 CLI。
切换服务商只是下拉菜单，不是迁移。
| Provider | CLI |
|---|---|
| Claude Code | claude |
| OpenAI Codex | codex |
| Cursor Agent | cursor-agent |
| GitHub Copilot CLI | copilot |
| OpenCode | opencode |
| OpenClaw | openclaw |
| Hermes | hermes |
| Pi | pi |
| Antigravity |
Agents as Teammates
给每个代理：
- 名字
- 提供商
- 运行时
它们像队友一样出现在看板上。
Squads
把代理和真人放在一个团队里。
Leader 负责路由工作。
Skills
把已经解决的问题变成每个代理都能复用的流程手册。
Your Own Runtime
代理的"办公桌"就是你的机器。
- 你笔记本电脑上的 daemon
- 云端盒子上的 daemon
代码从不离开你的机器。
五、工作流程
分配任务
像给同事分配任务一样，选择代理作为 assignee。
从那里开始，它接管工作。
Autopilots
在 cron 上运行 standup、审计和报告。
不需要人提醒。
Chat
向你的工作空间提问，或者不提交任何东西就开始工作。
Projects
把工作分组，附上代理需要的 repos 和 docs 作为 context。
六、保持透明
执行日志
重放每个工具调用、命令和错误，带时间戳。
Token 使用
看到每次运行的成本，按代理和 issue 分列。
Review Gates
工作落在 review，不是 main。
你决定什么可以合并。
Inbox
当代理需要 call 时你被 ping，而不是每一步都被打扰。
Retries 和 Timeouts
失败的运行自动重试，或者停下来告诉你原因。
七、自定义部署
Self-host Everything
Docker Compose 或 Helm，在你自己的基础设施上。
Any Git Host
GitHub、GitLab、Gitea、Forgejo——包括 self-hosted。
Workspaces
按团队分离代理、issue 和设置。
Roles 和 Access Scopes
owner、admin、member——以及每个成员可以运行哪些代理。
Security Model
代理能访问什么，不能访问什么。
集成
Slack、Lark、DingTalk、WeCom、Telegram。
在你的团队已经聊天的地方触发和跟踪代理工作。
DingTalk、WeCom 和 Telegram 是 community-maintained。
多端
Web、桌面、移动。
macOS、Windows、Linux、iPhone 上都是同一个工作空间。
iOS 构建来自源码，还没上 App Store。
CLI 和 API
每个界面都可脚本化。
代理通过和你一样的 CLI 驱动 Multica。
八、快速开始
三步启动
1. 注册
在 multica.ai 注册，或者下载 Multica Desktop（macOS、Windows、Linux）。
2. 连接电脑
Runtime 是代理可以工作的任何机器——你的笔记本电脑，或者云端盒子。
Desktop 自动注册它运行的电脑并检测那里安装的代理 CLI。
在 Web 上——或者添加另一台机器——打开侧边栏的 Runtimes，点击 Add a computer，把显示的两个命令粘贴到那台机器的终端里。
3. 创建代理
打开侧边栏的 Agents，点击 New agent。
选择你刚刚连接的 runtime，选择提供商，给它一个名字——或者让 Build with AI 从描述生成配置。
那个名字就是它在看板和评论中显示的方式。
4. 分配任务
提交一个 issue 并设置代理为 assignee。
它接手任务，在你的机器上运行，过程中评论，完成后把 issue 移到 review。
九、总结
核心问题
你现在可能已经用上了好几个 AI 编码助手。
每个都开一个终端窗口，每次会话结束就忘得一干二净，同样的 context 你今天已经解释了第四遍。
代理越多，你花在照顾它们上的时间就越多。
Multica 的解决方案
一个工作空间：
- 把 AI 代理和真人队友放在一起
- 代理自己接手任务
- 在你控制的运行时上干活
- 过程中汇报进度
- 遇到阻碍就提出来
- 做完后交给你 review
核心特性：
- 26 种代理 CLI
- Agents as Teammates
- Squads
- Skills
- Your Own Runtime
工作流程：
- 分配任务 → Agent 接手 → 执行 → 汇报 → Review → 合并
透明度：
- 执行日志
- Token 使用
- Review Gates
- Inbox
- Retries 和 Timeouts
自定义部署：
- Self-host Everything
- Any Git Host
- Workspaces
- Roles 和 Access Scopes
- Security Model
- 集成
- 多端
- CLI 和 API
记住
你的下一个 hires 可能不是人。
把 AI 代理和真人队友放在一个工作空间里。
代理自己接手任务，在你控制的运行时上干活，过程中汇报进度，遇到阻碍就提出来，完成后交给你 review。
附：Multica
官网：https://multica.ai 文档：https://multica.ai/docs 下载：https://multica.ai/download GitHub：https://github.com/multica-ai/multica Discord：https://discord.gg/W8gYBn226t X：https://x.com/MulticaAI License：MIT
请前往草稿箱查看： https://mp.weixin.qq.com/