Multica 的工作方式
Multica 記錄並協調工作，連線的電腦負責執行。
把一個任務分配給 AI 代理後，Multica 會建立一條執行，由連線電腦上的執行時領取。執行時呼叫本地 AI 程式設計工具，並把進度和結果寫回原來的任務。
一次執行的完整路徑
動手試試OPS-31 · Compile this week's customer support FAQ
- 1The issue provides the context
- 2Multica creates a run
- 3A runtime claims the run
- 4The AI coding tool executes locally
- 5Results are written back to the issue
Step 1 of 5 · The issue provides the context
Multica· Records and coordinates
OPS-31 · Compile this week's customer support FAQ
Turn the questions that came up again and again in last week's support tickets into an FAQ document.
AssigneeOps helper
Configuration usedInstructionsModelSkillsRuntime
Your computer· Executes
Claude CodeOnline
- 任務提供上下文。 任務儲存工作說明、討論和負責人。分配給 AI 代理後，系統會使用該 AI 代理的指令、模型、skill 和執行時配置。
- Multica 建立執行。 執行進入佇列；沒有線上執行時時，它會在佇列中等待。
- 執行時領取這次執行。 連線電腦上的線上執行時領取後，呼叫 AI 代理配置的 AI 程式設計工具。
- AI 程式設計工具在本地執行。 工具讀取工作目錄、執行命令並生成結果。
- 結果寫回任務。 進度、評論和結果顯示在任務的時間線與執行日誌中。
任務、AI 代理、執行和執行時的完整清單與關係，見核心概念。
資料與執行的邊界
| Multica | 連線的電腦 |
|---|---|
| 工作區、任務、評論和狀態 | AI 程式設計工具及其憑據 |
| AI 代理配置與 skill | 程式碼目錄和本地檔案 |
| 執行狀態、執行記錄和結果 | 實際的檔案修改與命令執行 |
這條邊界在 Multica Cloud 和自託管中相同。
有一個例外：儲存到 AI 代理 custom_env 的內容會存放在 Multica 伺服器端，執行時傳給執行時。不希望離開你電腦的 secret，不要寫進 custom_env。
AI 代理的觸發方式
AI 代理不會自己開始工作，每次執行都由一個明確的動作觸發：分配任務、在評論中 @ AI 代理、直接對話，或自動化。怎麼選、有哪些通用規則，見讓 AI 代理開始工作。
執行結束與任務完成
執行日誌顯示"已完成"，只表示這一次執行已經結束。任務仍然可以繼續討論、補充要求或再次觸發 AI 代理；任務是否完成，看實際工作進展和它的狀態。
接下來
- 守護程序與執行時 — 瞭解電腦如何連線 Multica，以及執行時上線、離線時會發生什麼。
- 執行 — 檢視執行狀態、重試和取消規則。
- 分配任務給 AI 代理 — 瞭解最常用的協作方式。