Multica の仕組み

Multica は分散型プラットフォームです。あなたが目にする Web インターフェースは表に見えている部分にすぎず、実際の作業は 3 つの構成要素が処理します。Multica サーバーはデータを保持します（ワークスペース、イシュー、メンバー、タスクキューなど）。デーモンはあなた自身のマシンで実行され、タスクを取得して AI コーディングツールを駆動します。そして AI コーディングツール（Claude Code、Codex、その他のローカル CLI）が、実際にコードを書く構成要素です。これが Multica と Linear や Jira との最大の違いです。エージェントは当社のサーバーではなく、あなたのマシンで実行されます。

3 つのコア構成要素

• Multica サーバー — あなたが目にするワークスペース、イシュー一覧、コメントスレッドは、すべてここのデータベースに保存されます。また、あなたと同僚の間でリアルタイム更新をプッシュする WebSocket ハブでもあります。エージェントのタスクは実行しません。
• デーモン — Multica CLI の一部であり、あなた自身のマシンで実行されます。起動時にローカルにインストールされた AI コーディングツールを検出し、サーバーに登録したうえで、3 秒ごとにタスクをポーリングし、15 秒ごとにハートビートを送信し始めます。
• AI コーディングツール — 次の 12 種類のうちの 1 つ（または複数を並列で）: Antigravity、Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini、Hermes、Kimi、Kiro CLI、OpenCode、OpenClaw、Pi。デーモンがタスクを取得した後は、これらのツールを使って実際の作業を行います。

ツールチェーンがローカルに留まるため、あなたの API キー、コードディレクトリ、認可されたツールは、あなたのマシン上でのみ使用されます。Multica サーバーはそのいずれも目にすることはありません。これはセルフホストでも Cloud でも同じように適用されます。

タスクのライフサイクル

最も一般的なシナリオである、イシューをエージェントに割り当てる場合を見てみましょう。

1. あなたが Web UI で割り当てをクリックします。ブラウザが Multica サーバーへ HTTP リクエストを送ります。
2. サーバーがそのイシューの担当者をエージェントに設定し、同時にタスクキューに状態 queued の実行タスクを作成します。
3. あなたのマシンにあるデーモンが、次のポーリング（3 秒以内）でタスクを取得します。タスクの状態が dispatched に変わります。
4. デーモンがローカルに隔離された作業ディレクトリを作成し、該当する AI コーディングツールを呼び出します。タスクの状態が running に変わります。
5. AI がローカルでコードを書き、テストを実行し、コメントをサーバーへ投稿します。
6. 実行が終了します。デーモンが結果（成功 / 失敗）をサーバーに報告し、タスクの状態が completed または failed に変わります。あなたは Web UI で進捗の更新をリアルタイムに（WebSocket を通じて）確認します。

詳しい動作の仕組みは、デーモンとランタイムおよびタスクを参照してください。

エージェントを動かす 4 つの方法

「イシューの割り当て」だけではありません。Multica にはコラボレーションのスタイルごとに 1 つずつ、4 つのトリガーがあります。

ランタイム: どこで実行され、ツールは何個か

ランタイムとは「デーモン × 1 つの AI コーディングツール」の組み合わせです。あるマシンのデーモンに Claude Code と Codex の両方がインストールされており、2 つのワークスペースに参加している場合、Multica は 4 つの独立したランタイム（ワークスペース 2 個 × ツール 2 個）を登録します。

現在はローカルデーモンのランタイムモデルのみがサポートされています。クラウドランタイム（自分のマシンを起動しておく必要がない方式）は近日提供予定で、現在はウェイトリストの登録のみを受け付けています。ダウンロードページでお申し込みください。

次のステップ

• Cloud Quickstart — 5 分で Multica Cloud に接続する
• Self-Host Quickstart — 自前のバックエンドを実行する
• デーモンとランタイム — アーキテクチャが依存する構成要素を深掘りする