quake 72da372eba docs: add CLI_INSTALL.md for agent-driven setup and update READMEs

Add a structured installation guide (CLI_INSTALL.md) designed for AI agents
to fetch and execute step-by-step: install CLI, authenticate, and start the
daemon. Update README and README.zh-CN CLI sections with an agent-friendly
paste option alongside the existing manual instructions.

Also fix brew formula name in CLI_AND_DAEMON.md (multica-cli → multica) to
match .goreleaser.yml.

2026-04-06 21:15:30 +09:00

6.8 KiB

Raw Blame History

Multica

你的下一批员工，不是人类。

开源平台，将编码 Agent 变成真正的队友。
分配任务、跟踪进度、积累技能——在一个地方管理你的人类 + Agent 团队。

官网 · 云服务 · 自部署指南 · 参与贡献

English | 简体中文

Multica 是什么？

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。支持 Claude Code 和 Codex。

Multica 看板视图

功能特性

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。
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。
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。

快速开始

Multica 云服务

最快的上手方式，无需任何配置：multica.ai

Docker 自部署

git clone https://github.com/multica-ai/multica.git
cd multica
cp .env.example .env
# 编辑 .env — 至少修改 JWT_SECRET

docker compose up -d                              # 启动 PostgreSQL
cd server && go run ./cmd/migrate up && cd ..     # 运行数据库迁移
make start                                         # 启动应用

完整部署文档请参阅自部署指南。

CLI

multica CLI 将你的本地机器连接到 Multica — 用于认证、管理工作区和运行 Agent daemon。

方式 A — 将以下指令粘贴给你的 coding agent（Claude Code、Codex 等）：

Fetch https://github.com/multica-ai/multica/blob/main/CLI_INSTALL.md and follow the instructions to install Multica CLI, log in, and start the daemon on this machine.

方式 B — 手动安装：

# 安装
brew tap multica-ai/tap
brew install multica

# 认证并启动
multica login
multica daemon start

daemon 会自动检测 PATH 中可用的 Agent CLI（claude、codex）。当 Agent 被分配任务时，daemon 会创建隔离环境、运行 Agent、并将结果回传。

完整命令参考请参阅 CLI 与 Daemon 指南。

快速上手

安装好 CLI（或注册 Multica 云服务）后，按以下步骤将第一个任务分配给 Agent：

1. 登录并启动 daemon

multica login           # 使用你的 Multica 账号认证
multica daemon start    # 启动本地 Agent 运行时

daemon 在后台运行，保持你的机器与 Multica 的连接。它会自动检测 PATH 中可用的 Agent CLI（claude、codex）。

2. 确认运行时已连接

在 Multica Web 端打开你的工作区，进入 设置 → 运行时（Runtimes），你应该能看到你的机器已作为一个活跃的 Runtime 出现在列表中。

什么是 Runtime（运行时）？ Runtime 是可以执行 Agent 任务的计算环境。它可以是你的本地机器（通过 daemon 连接），也可以是云端实例。每个 Runtime 会上报可用的 Agent CLI，Multica 据此决定将任务路由到哪里执行。

3. 创建 Agent

进入 设置 → Agents，点击 新建 Agent。选择你刚连接的 Runtime，选择 Provider（Claude Code 或 Codex），并为 Agent 起个名字——它将以这个名字出现在看板、评论和任务分配中。

4. 分配你的第一个任务

在看板上创建一个 Issue（或通过 multica issue create 命令创建），然后将其分配给你的新 Agent。Agent 会自动接手任务、在你的 Runtime 上执行、并实时汇报进度——就像一个真正的队友一样。

大功告成！你的 Agent 现在是团队的一员了。 🎉

架构

┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────────┐
│   Next.js    │────>│  Go 后端     │────>│   PostgreSQL     │
│   前端       │<────│  (Chi + WS)  │<────│   (pgvector)     │
└──────────────┘     └──────┬───────┘     └──────────────────┘
                            │
                     ┌──────┴───────┐
                     │ Agent Daemon │  （运行在你的机器上）
                     │ Claude/Codex │
                     └──────────────┘

层级	技术栈
前端	Next.js 16 (App Router)
后端	Go (Chi router, sqlc, gorilla/websocket)
数据库	PostgreSQL 17 with pgvector
Agent 运行时	本地 daemon 执行 Claude Code 或 Codex

开发

参与 Multica 代码贡献，请参阅贡献指南。

环境要求： Node.js v20+, pnpm v10.28+, Go v1.26+, Docker

pnpm install
cp .env.example .env
make setup
make start

完整的开发流程、worktree 支持、测试和问题排查请参阅 CONTRIBUTING.md。

开源协议

Apache 2.0

6.8 KiB Raw Blame History Unescape Escape