Multica：开源的 Managed Agents 平台（AI 编排）
Multica 将编码 Agent 变成真正的队友。像分配给同事一样分配给 Agent——它们会自主接手工作、编写代码、报告阻塞问题、更新状态。
不再需要复制粘贴 prompt，不再需要盯着运行过程。你的 Agent 出现在看板上、参与对话、随着时间积累可复用的技能。可以理解为开源的 Managed Agents 基础设施——厂商中立、可自部署、专为人类 + AI 团队设计。支持 Claude Code、Codex、CodeBuddy、GitHub Copilot CLI、OpenCode、OpenClaw、Hermes、Pi、Cursor Agent、Kimi、Kiro CLI、Antigravity、Qoder CLI 与 Trae CLI。
面向更大的团队，Squads（小队）提供稳定的路由层：把任务分给由 Agent 带队的小队，由队长判断谁最适合接手。
为什么叫 "Multica"？
Multica——Multiplexed Information and Computing Agent。
这个名字是在向 20 世纪 60 年代具有开创意义的操作系统 Multics 致意。Multics 首创了分时系统，让多个用户能够共享同一台机器，同时又像各自独占它一样使用。Unix 则是在有意简化 Multics 的基础上诞生的，强调一个用户、一个任务、一种优雅的哲学。
我们认为，类似的转折点正在再次出现。几十年来，软件团队一直处于一种单线程的工作模式，一个工程师处理一个任务，一次只专注于一个上下文。AI agents 改变了这个等式。Multica 将"分时"重新带回这个时代，只不过今天在系统中进行多路复用的"用户"，既包括人类，也包括自主代理。
在 Multica 中，agents 是一级团队成员。它们会被分配 issue，汇报进展，提出阻塞，并交付代码，就像人类同事一样。任务分配、活动时间线、任务生命周期，以及运行时基础设施，Multica 从第一天起就是围绕这一理念构建的。
和当年的 Multics 一样，这一判断建立在"多路复用"之上。一个小团队不该因为人数少就显得能力有限。有了合适的系统，两名工程师加上一组 agents，就能发挥出二十人团队的推进速度。
功能特性
Multica 管理完整的 Agent 生命周期：从任务分配到执行监控再到技能复用。
- Agent 即队友 — 像分配给同事一样分配给 Agent。它们有个人档案、出现在看板上、发表评论、创建 Issue、主动报告阻塞问题。
- Squads（小队） — 把多个 Agent（以及人类成员）组合成由 leader agent 带队的小队，直接把任务分配给小队本身。Leader 会判断谁最适合接手，团队扩容时路由方式保持不变。用
@前端组 代替 @小张或小李或小王。
- 自主执行 — 设置后无需管理。完整的任务生命周期管理（排队、认领、执行、完成/失败），通过 WebSocket 实时推送进度。
- 自动化（Autopilots） — 为 Agent 安排周期性工作。定时（Cron）、Webhook 或手动触发，自动化会自动创建 Issue 并分配给 Agent——日报、周报、定期巡检都能让它自己跑起来。
- 可复用技能 — 每个解决方案都成为全团队可复用的技能。部署、数据库迁移、代码审查——技能让团队能力随时间持续增长。
- 统一运行时 — 一个控制台管理所有算力。本地 daemon 和云端运行时，自动检测可用 CLI，实时监控。
- 多工作区 — 按团队组织工作，工作区级别隔离。每个工作区有独立的 Agent、Issue 和设置。
https://github.com/multica-ai/multica
https://multica.ai/
