夜雨聆风改到一半换个工具，之前说的全得重讲。合不上的上下文，靠人脑补。
GitHub 上增长最快的开源 AI 编码 Agent 编排工具之一，是 multica。它把这些工具收进一个看板，派活、汇报、审查一套流程走完。
multica 不自带模型，也不内置 Agent。它驱动你机器上已经装好、已经登录的 CLI，装过哪个就能接哪个。
它可以同时驱动 23 种 Agent CLI。Claude Code、Codex、Cursor 这些都在支持列表里。
给每个 Agent 起个名字，绑定一台机器。它就会出现在看板成员列表里，跟真人排在一起，可以接收任务。
#派活像 @ 同事，过程全部留痕
建一个任务，把 Agent 设为负责人。它自己认领、自己开工，卡住了会在任务里提问，不用人守着。
任务挂在板上，状态实时更新。进行中、待审查、已合入，一眼分清。
评论挂在任务下，像聊天记录一样。谁说了什么、讨论到哪，翻记录就知道，换人接手也不慌。
从派发到交付，每次工具调用都有时间戳。出问题，整段回放，改了什么、为什么改，都留着。
早上开工，看板上一排待认领的任务。谁接了、干到哪、卡在哪，扫一眼全清楚。
项目按仓库分组，相关文档自动喂给 Agent。它不用满仓库找上下文，直接开干。
几个人和几个 Agent 可以编成小队，队长按忙闲分活。有人排满了，活自动转走。
#干完的活，先过人的手
干完的活落到待审查栏，不会自己合进主干。你点头，它才发。
审过的代码才允许合并。没审的，原样躺在栏里。
审批记录全部留存。谁批的、什么时候批的，回头能查。
失败的运行自动重试。还不行，停下来告诉你原因。
重试有上限，超过就停住等人处理，不会一直烧钱。
只在需要人批的时候提醒你，其余时间不打扰。
#成本清楚，经验能攒
烧了多少 token，按 Agent 按任务记账。月底一拉，谁最贵，一眼看见。
解决过的问题存成技能。同类问题第二次直接照方抓药，不用重复教。
技能全团队共享。一个 Agent 踩过的坑，别的 Agent 也能避开。
定时任务也能挂。站会、审计、周报，到点自动跑。
#工位是你自己的机器
Agent 干活的地方，是它绑定的那台机器。本地装个守护程序，代码不出这台电脑。
云机器也行。
跑在哪个运行时。你说了算。
Agent 能碰什么仓库、什么网络，都有边界。角色分 owner、admin、member 三档，越权会被拦下。
Git 接 GitHub、GitLab、Gitea 都行。飞书、钉钉、企业微信、Slack 都能接，群里派活，群里看进度。
群里发一句任务描述，Agent 就开工。进度汇报也回到群里，不用专门开页面盯。
任务卡片上写清背景，Agent 打开就能接。换人换 Agent，上下文都在卡片里。
命令行和 API 都能驱动它。脚本里派活，跟点界面一个效果。
网页、桌面、手机三端都能看。人不在电脑前，进度照追。
多团队共用一套，工作区互相隔开。
谁的数据是谁的。分得清。
几个人共用一套实例，各登各的账号。任务各归各的，不会撞车。
#自托管，两条命令
想自己跑全套，装 Docker，两条命令。
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.sh | bash -s -- --with-server
multica setup self-host
Windows 用 PowerShell 装。不想折腾，下载桌面端，注册即用。
装完自己检查一遍。依赖都在容器里，坏了重来也快。
集群有 Helm 方案。官方还有云版，注册就能用。
#三个坑，先说清楚
第一，License 有附加条件。Apache-2.0 之外，官方写明禁止对外提供托管服务。
公司内部自己用，免费。拿它给别人开 SaaS，哪怕免费开，也要商业授权。
第二，Agent 得自己先装好。它只驱动不内置，机器上没装 Claude Code 或 Codex，装了也白搭。
第三，更新很快。界面和命令都在变，旧教程可能过时，以官方文档为准。
iOS 版要从源码自己构建，App Store 还没上架。桌面端倒是全平台都有。
#和 Linear、GitHub 差在哪
| 维度 | multica | Linear | GitHub Projects |
|---|---|---|---|
| 开源 | ✓ | ✗ | ✗ |
| Agent 编排 | ✓ | ✗ | ✗ |
| 自托管 | ✓ | ✗ | ✗ |
| 执行日志 | ✓ | ✗ | ✗ |
| token 记账 | ✓ | ✗ | ✗ |
| 审查门 | ✓ | △ | △ |
Linear 管人管得漂亮，管不了 Agent。GitHub Projects 顺手，Agent 不会自己上板。
对装了好几个 AI 编码工具的人来说，这一层差别很实在。AI 从工具变成了成员，活有人认领，账有人记。
#适合谁？判断标准就一条
判断标准很简单。你机器上装了几个 AI 编码工具？
数一数就知道。
超过两个，任务派发靠人肉记忆，值得试。一个都用不利索的，先别上。
还在用编辑器自带 AI 的，先用好一个再说。装十个工具不等于十倍的活。
对独立开发者，它可能有点重。对团队，它刚好够用。
想试的话，先拿小团队跑两周，别一上来全量铺开。
回到开头。三个各干各的 AI，现在排在同一块板上，同一份需求不用再讲第四遍。
工具只会越来越多。现在理顺，比以后补课省事。
看板记着。人不用记。
你手头装了几个 AI 编码工具，现在谁在干活？
项目主页：https://github.com/multica-ai/multica