Paca
自托管的AI原生项目管理平台，让AI智能体作为平等队友参与Scrum流程，替代Jira、Trello、ClickUp和Monday。
证据显示：插件系统采用基于能力的权限模型，声明所需主机函数，且WASM沙箱限制权限；安装脚本支持非交互模式，但用户确认机制仅在安装时提示，未覆盖所有操作；数据流透明度有限，仅提及MCP和WebSocket，未详细说明数据流向；敏感数据处理方面，有加密密钥和秘密掩码机制，但未全面覆盖；依赖安全方面，有CI构建和依赖锁定，但未提供漏洞扫描证据；外部影响方面，AI代理在沙箱中运行，但未明确限制外部API调用；回滚方面，有活动差异和还原功能，但未覆盖所有变更；来源归属方面，未验证发布者身份，但代码和文档可追溯。扣分原因：用户确认机制不全面，数据流透明度不足，依赖安全缺乏漏洞扫描，外部影响控制不明确。
证据显示：项目结构清晰，各服务职责明确，测试覆盖关键路径，如ACP桥接和AI代理的单元测试；依赖可用性方面，使用Docker Compose和锁文件，但未提供依赖可用性保证；失败消息方面，测试覆盖了失败场景，如发送失败和中断，但未全面评估。扣分原因：依赖可用性未充分证明，失败消息覆盖有限。
证据显示：面向Scrum团队，支持多种AI代理集成，如Claude Code、Gemini CLI等，场景明确；能力边界通过插件系统和配置定义，但未详细说明限制；触发精度方面，自动化引擎支持多种触发类型，但未详细说明精度；环境适配方面，支持自托管和Docker Compose，但未覆盖所有环境。扣分原因：触发精度未详细说明，环境适配有限。
证据显示：信息架构清晰，有架构文档和指南；安装说明详细，提供多种安装方式；命名稳定性方面，有版本发布和变更日志，但未明确命名约定；示例和FAQ方面，有示例和文档，但未提供FAQ；已知限制方面，未明确列出；许可证为Apache 2.0，完整；版本和变更日志有记录；维护责任方面，有贡献指南和安全政策，但未明确维护者。扣分原因：命名稳定性不足，已知限制未列出，维护责任不明确。
证据显示：输出可用性方面，提供MCP服务器和技能，便于集成；边际价值方面，作为Jira等替代品，提供AI协作功能，具有独特价值；成本效益方面，免费开源，自托管，成本低。扣分原因：未提供实际使用效果证据。
证据显示：声明与代码和文档一致，但未提供外部验证；跨来源佐证方面，有测试和CI，但未提供独立验证；事实与推断分离方面，文档中区分了功能描述和设计理念，但未明确标注。扣分原因：缺乏外部验证，事实与推断分离不明确。
- 发布者身份未验证，需谨慎对待。
- 依赖安全未提供漏洞扫描证据，建议检查依赖。
- 用户确认机制不全面，某些操作可能未经确认。
- 数据流透明度有限，建议审查数据流向。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Paca是一个自托管、免费、开源的项目管理平台，旨在让AI智能体与人类在Scrum团队中作为平等的队友协作。核心组件包括：React + TanStack Start前端（apps/web）、Go + Gin REST API（services/api）、Node.js + Socket.IO实时服务（services/realtime）、Python + FastAPI + OpenHands SDK的AI智能体编排（services/ai-agent），以及MCP服务器（apps/mcp）。平台支持通过配置文件和工作流、状态、字段定义等可自定义，并允许通过WebAssembly（WASM）插件扩展后端和前端。AI智能体可以分配给冲刺、看板上领取任务、编写BDD规格和系统设计文档。部署通过一条Docker Compose命令完成，数据完全由用户掌控。
Paca运行一个Scrumban看板，人类和AI智能体在同一实时板上协作。AI智能体（如Claude Code、Codex、Gemini CLI）通过ACP（Agent Client Protocol）桥接（paca-acp-bridge）或OpenHands SDK集成，可以分配冲刺、领取任务、更新状态，并在板上评论。平台提供应用内AI聊天，实现用自然语言规划工作；BDD协作编辑器用于Gherkin场景，由产品负责人、业务分析师和AI共同编写；系统设计文档（SDD）保持架构可见。MCP服务器（@paca-ai/paca-mcp）通过npx运行，为项目、任务、冲刺、文档、成员等提供工具。自动化引擎（v0.11.0）采用触发器-条件-动作的图形化构建器，动作包括任务重定向、AI智能体派发和外部API调用。插件系统支持WASM后端模块和前端模块，可通过UI中的插件市场安装。
- Scrum Master希望将AI编码代理（如Claude Code）作为正式团队成员，参与冲刺计划和任务执行。
- 产品负责人使用应用内AI聊天将需求转化为epics和stories，并用BDD场景进行细化。
- 开发团队通过MCP服务器连接Claude Desktop，使用自然语言列出冲刺、创建任务、添加评论。
- 项目经理需要一个自托管、可定制的看板，通过配置文件调整工作流和字段，无需编写代码。
- AI代理（如OpenHands）需要隔离沙箱来执行任务，不接触主机环境，同时通过Paca API更新看板。
- 团队希望基于WASM插件扩展平台，添加自定义路由、数据模型或UI组件，并具有基于能力的权限模型。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- AI代理与人类作为同等队友集成，可在看板上分配任务，而不仅仅是聊天机器人
- 完全自托管，数据保留在自己的基础设施中
- 免费开源（Apache 2.0），无席位费用
- 通过配置文件和WASM插件高度可自定义，具有细粒度的权限模型
- 提供MCP服务器，可与任何兼容MCP的客户端（如Claude Desktop）集成
- 支持ACP（Agent Client Protocol），允许使用现有的CLI代理（Claude Code、Codex等）并保留本地凭证
- 较新的项目（v0.12.0），可能缺少成熟项目管理工具中的长期稳定性和功能
- 需要Docker和自托管基础设施，不适合非技术团队
- AI代理的沙箱执行需要额外的资源（Docker容器）
- 与Jira/ClickUp等相比，没有托管的云版本，用户必须自己管理升级和安全
- 由于依赖OpenHands SDK，AI代理行为可能受其限制
- 插件生态尚在早期，社区插件数量可能有限
如何安装或部署这个 Agent？
安装Paca有两种方式：
- 交互式安装脚本（推荐生产环境）：在Linux服务器上运行以下命令，无需克隆仓库：
curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/install.sh | bash该脚本会交互式引导配置，并在完成后启动完整栈。如需非交互式（CI/脚本/AI代理），设置环境变量PACA_YES=1并用环境变量覆盖其他设置。
- 手动Docker Compose：
mkdir paca && cd paca
curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/docker-compose.yml -o docker-compose.yml
mkdir -p caddy
curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/Caddyfile -o caddy/Caddyfile
curl -fsSL https://github.com/Paca-AI/paca/releases/latest/download/.env.production.example -o .env然后生成安全密码和密钥（POSTGRES_PASSWORD、ADMIN_PASSWORD、JWT_SECRET、ENCRYPTION_KEY等），更新.env文件，最后执行：
docker compose --env-file .env up -d打开http://localhost使用管理员凭据登录。
如何使用这个 Agent？
安装后，通过浏览器访问Paca界面。使用管理员用户名和密码登录。首次登录后，在设置中创建API密钥（Settings → API Keys）用于MCP或ACP连接。要连接AI代理，可以使用MCP服务器：在Claude Desktop配置中添加paca条目，设置command: npx，args: -y @paca-ai/paca-mcp，以及PACA_API_KEY和PACA_API_URL环境变量。也可以使用/paca技能集，通过运行PACA_API_URL=http://localhost:8080 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Paca-AI/paca/master/scripts/install-paca-skills.sh | bash安装，支持Claude Code、Gemini CLI、Cursor等。日常使用中，可以创建项目、冲刺、任务，指配给AI代理，AI代理会自动更新状态。通过配置文件和插件自定义工作流。