Multica — 多智能体任务协作平台
将 AI 编码智能体像团队成员一样分配任务，自主领取、汇报、审查，支持 20 种 CLI，可自托管。
证据显示有权限模型（角色、访问范围）和审查门，但未提供具体实现细节；用户确认机制（如审查门）存在但未详细说明；数据流透明度有架构图但未深入；敏感数据处理未明确；依赖安全有overrides但未提供审计；外部影响有执行日志但未说明控制；回滚机制未提及；来源归属有NOTICE文件但未验证。扣分因缺乏具体实现证据。
自洽性：README与CI配置一致，但未验证代码；依赖可用性：有pnpm-lock和CI，但未验证；失败消息：有重试和超时文档，但未验证。扣分因静态审查无法确认执行。
受众和场景：明确面向团队和多种agent；能力边界：有安全模型文档但未提供细节；触发精度：有触发文档但未验证；环境适配：支持多平台和自托管，但未验证。扣分因文档声称但未提供代码证据。
信息架构：有清晰的文档结构；安装说明：有快速开始和自托管指南；命名稳定性：版本0.2.0，未承诺稳定；示例和FAQ：有教程和文档；已知限制：未明确列出；许可证：有自定义许可证但非标准；版本变更日志：未提供；维护责任：有贡献指南但未明确。扣分因缺少变更日志和明确限制。
输出可用性：有CLI和API，但未验证；边际价值：明确解决多agent管理问题；成本效益：有token使用记录，但未验证。扣分因静态审查无法确认实际效果。
声明可追溯：文档链接到具体页面，但未验证；跨来源佐证：有CI和测试，但未独立验证；事实与推断分离：文档区分了功能描述和愿景，但未明确。扣分因缺乏独立验证。
- 自定义许可证可能限制商业使用，需仔细审查。
- 未提供变更日志，版本演进不透明。
- 安全模型文档未提供具体实现细节，需进一步验证。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Multica 是一个开源工作区，将 Claude Code、Codex、Cursor 等 20 种编码智能体的 CLI 集成到一个看板中，以类似队友的方式分配 issue。智能体自主领取任务、在可控运行时执行、实时评论进度，最终将结果以 Pull Request 形式提交供人工审查。平台提供 Web、桌面（macOS/Windows/Linux）和 iOS 客户端，后端基于 Go 和 PostgreSQL（pgvector），支持 Docker Compose 或 Helm 自托管。部署边界包括本地守护进程（Daemon）运行代理 CLI，支持 GitHub、GitLab、Gitea 等任意 Git 主机，以及 Slack、Lark、钉钉、企业微信等聊天渠道集成。项目强调无锁定，但需要自行安装和认证各代理 CLI。
Multica 将 issue 分配给配置好的 AI 智能体（如 Claude Code、Codex），智能体通过本地守护进程执行任务，实时记录每一步工具调用和输出。用户可创建智能体，指定运行时（本机或云机）、提供商和名称，并可通过 'Build with AI' 生成配置。系统支持自动定时任务（Autopilots）、聊天触发（Chat）、项目上下文（Projects）、执行日志（Tasks）、令牌用量统计、审查门禁（Review gates）和收件箱通知。失败任务可自动重试或停止并报告原因。它还提供 CLI 和 API，让智能体也能通过 CLI 驱动 Multica。
- 一个开发团队希望将重复的代码审查、测试和修复任务分给 AI 智能体，同时保留人工审批，可使用 Multica 看板分配 issue。
- 在自有基础设施上运行软件的公司，可以通过 Docker Compose 或 Helm 自托管 Multica，确保代码和凭证不离开内部网络。
- 使用多种编码智能体（例如 Claude Code 和 Codex）的开发者，需要统一管理它们的工作、上下文和结果，并希望它们共享团队上下文。
- 团队希望让 AI 智能体定时执行微服务体检、生成报告或更新文档，可使用 Autopilots 的 cron 功能。
- 希望通过 Slack、Lark、钉钉或企业微信等团队聊天工具触发和跟踪 AI 智能体工作的组织。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 支持 20 个编码智能体 CLI，无供应商锁定，切换提供商只是下拉选择。
- 自托管支持（Docker Compose、Helm），数据完全掌握在自己手中。
- 集成 Slack、Lark、钉钉、企业微信等聊天渠道，可在团队现有工具中触发和跟踪工作。
- 提供细粒度的权限控制（owner/admin/member 角色）和访问范围，审计追踪包括每一个工具调用和令牌消耗。
- 失败自动重试或停止并报告原因，减少人工干预。
- 需要自行安装和认证每一个代理 CLI，且运行时机器必须具备这些 CLI，增加初始配置成本。
- 后端的 Go 和前端 Next.js 的运维复杂度高，需要 Node、Go、pnpm、PostgreSQL 等依赖，对非技术用户有门槛。
- 文档提到 iOS 客户端目前仅支持从源代码构建，尚未在 App Store 上架，移动端体验可能有限。
- 许可证是 Apache 2.0 加上额外条件（托管服务、商业嵌入、品牌使用），可能限制某些商业使用场景。
- 项目仍处于快速迭代（'main 移动快'），可能带来稳定性风险。
如何安装或部署这个 Agent？
提供云托管版（sign up at multica.ai）或桌面应用（multica.ai/download），无需终端。自托管安装：在 Linux/macOS 上运行 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.sh | bash -s -- --with-server，然后执行 multica setup self-host。Windows 设置 $env:MULTICA_MODE="with-server" 后运行 PowerShell 安装脚本。需要 Docker，并要求机器上安装至少一个支持的代理 CLI（如 claude、codex）。
如何使用这个 Agent？
以桌面应用为例：安装并登录后，应用自动将当前机器注册为运行时并检测已安装的 CLI。创建智能体：在侧边栏打开 'Agents'，点击 'New agent'，选择运行时的提供商并命名，或使用 'Build with AI' 从描述生成配置。分配工作：提交一个 issue 并设置智能体为 assignee，智能体将自动领取、执行、评论并移入审查。全程可视化跟踪。