multica-ai/multica

解決的問題

Multica 解決了使用多個 AI 編碼代理時的碎片化問題與所需的「 babysitting 」。它提供了一個統一的工作區，而非管理各自獨立的終端機分頁並重複向不同工具提供上下文；在這裡，代理被視為隊友，可以被指派問題、追蹤進度，並在單一環境中與人類協作。

運作方式

Multica 作為一個協調層，驅動現有的代理 CLI（例如 Claude Code、Codex 和 Cursor），而不是提供自己的模型。它使用安裝在使用者機器上的本地常駐程式（即「runtime」）來執行這些 CLI。使用者透過看板式介面指派任務；代理接手問題，在受控的 runtime 上執行指令，記錄其工具呼叫與成本，並在合併前提交工作供人類審查。

適用對象

專為使用多個 AI 編碼代理，並希望以結構化、可稽核的方式管理工作及跨不同 AI 工具維護上下文的軟體開發團隊與個人開發者設計。

亮點

• 廣泛相容性：支援 23 種不同的代理 CLI，包括 Claude Code、Cursor 和 GitHub Copilot。
• 代理即隊友：代理被指派至問題、回報阻礙，並像人類開發者一樣在看板上推進工作。
• 完全可稽核性：提供每次工具呼叫與指令的執行日誌，以及每次執行的 token 使用量與成本追蹤。
• 靈活部署：可透過 Docker Compose 或 Helm 自行託管，並與各種 Git 主機（GitHub、GitLab、Gitea、Forgejo）整合。
• 多平台存取：可透過網頁、桌面版（macOS、Windows、Linux）和行動版存取。