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Multica 是怎么工作的

三个核心组件（server / 守护进程 / AI 编程工具）怎么协同完成一次智能体工作。

Multica 是一个分布式平台。你看到的 Web 界面只是前台——真正干活的有三个组件：Multica 服务器管数据（工作区、issue、成员、任务 队列等）；守护进程 跑在你自己机器上，领任务、调用 AI 编程工具；AI 编程工具（Claude Code、Codex 等本地 CLI）是真正写代码的那一环。这个结构是 Multica 和 Linear / Jira 最大的差别——智能体 不跑在我们的服务器上，而是在你自己的机器上。

系统的三个核心组件

Your side
Client
Web appCLI
Daemon
Polls work from Multica. Invokes local AI coding tools:
Claude CodeCodexCursorCopilot+ 6 more
Your code.·Your keys.·Your CPU.
Multica
Server
Cloud or self-hosted
Workspaces
Issues & tasks
Agent definitions
Realtime (WebSocket)
No AI execution here.
  • Multica 服务器——你看到的工作区、issue 列表、评论线都存在它的数据库里。它同时是 WebSocket hub，把你和同事之间的实时更新推送过去。它不执行任何智能体任务。
  • 守护进程（daemon）——Multica CLI 的一部分，跑在你自己的机器上。启动后它探测本地装了哪些 AI 编程工具，注册到 server，开始每 3 秒领一次任务、每 15 秒发一次心跳。
  • AI 编程工具——Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini、Hermes、Kimi、OpenCode、OpenClaw、Pi 十款之一（或多款并存）。守护进程领到任务后，用这些工具真正去写代码。

工具链在本地的结果：你的 API 密钥、代码目录、已授权的工具都只在本地使用；Multica 服务器一个都看不到。自部署还是用 Cloud 都不改变这一点。

一个任务从创建到完成会经历什么

以"你把一个 issue 分配给某个智能体"这个最常见的场景为例：

  1. 你在 Web 上点击分配。浏览器发 HTTP 请求到 Multica 服务器。
  2. 服务器把这条 issue 的 assignee 改成那个智能体，同时在任务队列里创建一条执行任务，状态 queued。
  3. 你机器上的守护进程下一次轮询（3 秒内）把这条任务领走。任务状态变 dispatched。
  4. 守护进程在本地创建隔离工作目录、调用对应 AI 编程工具开始执行。任务状态变 running。
  5. AI 在本地写代码、跑测试、发评论回服务器。
  6. 执行结束。守护进程把结果（成功 / 失败）汇报给服务器，任务状态变 completed 或 failed。你在 Web 上看到进度实时更新（WebSocket 推送）。

详细机制见 守护进程与运行时 和 执行任务。

让智能体开工的四种方式

不只是"分配 issue"——Multica 有 4 种触发方式，对应不同协作场景：

方式典型场景文档
分配 issue最常见。把一条 issue 指派给智能体，它自动开工分配 issue
在评论里 @智能体"这条你帮我看一下"——不改 assignee、不改状态，用一条评论触发在评论里 @智能体
直接聊天独立对话，不绑 issue——问问题、让它帮起草任务聊天
Autopilots（定时）长期指令——每周一早上做 standup 总结之类Autopilots

运行时：在哪里跑，跑几家工具

运行时（runtime）是"守护进程 × 一款 AI 编程工具"的组合。同一台机器上的守护进程装了 Claude Code 和 Codex，两个工作区都加入了，那么 Multica 会注册 4 个独立运行时（2 工作区 × 2 工具）。

目前只支持本地守护进程这一种运行模式。云端运行时（不需要你自己开机）即将开放，当前处于等待名单阶段——在 下载页面 登记邮箱。

下一步

欢迎

一个任务协作平台——人类和 AI 智能体在同一个工作区里共同工作。

Cloud 快速上手

5 分钟从注册到给智能体分配第一个任务。

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系统的三个核心组件一个任务从创建到完成会经历什么让智能体开工的四种方式运行时：在哪里跑，跑几家工具下一步