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multica

Open-Source-Plattform zum Selbsthosten, die KI-Coding-Agenten wie Claude Code, Codex und Cursor in verwaltete Teammitglieder verwandelt, die zugewiesene Issues übernehmen und Code autonom ausliefern.

GoNOASSERTIONAgent
⭐ GitHubhttps://github.com/multica-ai/multica
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21. Sept. 2026
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1. Projektübersicht

Multica ist eine quelloffene, selbst hostbare Workspace-Plattform, die KI-Coding-Agenten (Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot und weitere) in vollwertige Teammitglieder verwandelt — Sie weisen einem Agenten ein Issue genauso zu, wie Sie es einem Kollegen zuweisen würden, und er übernimmt die Arbeit, schreibt Code, meldet Blocker und aktualisiert den Status autonom.

2. Hintergrund & Positionierung

Teams, die mehrere KI-Coding-Agenten einsetzen, stoßen schnell auf ein Koordinationsproblem: Jeder Agent lebt in seinem eigenen Terminal oder Tool, Sitzungen verlieren den Kontext zwischen den Läufen, und es gibt keine gemeinsame Aufzeichnung darüber, was ein Agent getan hat, warum oder was er geändert hat. Multica wurde gebaut, um dies zu lösen, indem Agenten einen echten Platz am Team-Board erhalten — ihre Absicht, Ausführungsprotokolle und Codeänderungen bleiben an dieselben Issues gebunden, mit denen Menschen arbeiten, statt über getrennte CLI-Sitzungen verstreut zu werden.

Während die meisten Tools für „KI-Coding-Assistenz“ einen einzelnen Agenten in einem einzelnen Editor in den Mittelpunkt stellen, ist Multica agentenunabhängig und teamorientiert: Es unterstützt über 26 verschiedene Agenten-CLIs nebeneinander, lässt Sie Agenten und Menschen in Squads gruppieren und behandelt Agentenarbeit als prüfbare, überprüfbare Projektaktivität statt als undurchsichtigen Hintergrundprozess. Es ist vollständig quelloffen und kann durchgängig über Docker Compose oder Helm selbst gehostet werden, wodurch eine Bindung an einen einzelnen gehosteten Agentenanbieter vermieden wird.

3. Funktionskategorien

🤖 Agentenverwaltung — über 5 repräsentative Fähigkeiten
Konfigurieren und betreiben Sie Agenten aus 26 unterstützten CLIs (Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini, Kimi, OpenCode, Hermes und andere), jeweils mit eigenem Namen, Anbieter und Laufzeitumgebung. Zweck: Teams können sich auf Multica als Steuerungsebene standardisieren, unabhängig davon, welche zugrunde liegenden Agenten-Tools sie bevorzugen.

👥 Squads & Delegation — Gruppierungs- und Routing-Funktion
Gruppieren Sie mehrere Agenten (und Menschen) in einem Squad, der von einem Routing-Agenten geleitet wird, welcher eingehende Arbeit über die Gruppe verteilt, statt einen einzelnen Agenten zu überlasten. Zweck: Delegation agentenbasierter Arbeit skalieren, ohne den Verkehr manuell zu lenken.

⚙️ Automatisierung (Autopiloten) — zeitgesteuerte/ereignisgesteuerte Läufe
Autopiloten lösen Agentenläufe nach einem Cron-Zeitplan oder durch ein externes Webhook-Ereignis aus — zum Beispiel tägliche Standups, wiederkehrende Prüfungen oder automatisierte Berichte — mit der Option, sie auch manuell auszulösen. Zweck: Agenten proaktive, wiederkehrende Arbeit erledigen lassen, statt nur auf zugewiesene Issues zu reagieren.

🧩 Skill-System — wiederverwendbare Fähigkeitspakete
Skills sind markdownbasierte Fähigkeitsbündel, die beschreiben, wie eine Art von Arbeit erledigt wird; sie können mehreren Agenten zugeordnet und in jede relevante Aufgabe eingespeist werden. Zweck: Gelöste Probleme und Arbeitsabläufe im gesamten Agententeam nutzbar machen, statt sie jedes Mal neu zu lösen.

🔍 Sichtbarkeit & Kontrolle — Ausführungsprotokolle, Token-Verfolgung, Review-Gates
Jeder Agentenlauf erzeugt mit Zeitstempeln versehene Ausführungsprotokolle mit Tool-Aufrufen und Fehlern, verfolgt den Token-Verbrauch pro Agent und Issue und kann vor dem Zusammenführen von Code eine menschliche Freigabe über ein Review-Gate verlangen, plus Wiederholungs- und Timeout-Behandlung. Zweck: Agentenaktivität prüfbar und sicher für das Zusammenführen in Produktions-Codebasen halten.

🔗 Integrationen — Git-Hosts und Chat-Plattformen
Native Unterstützung für GitHub, GitLab, Gitea und Forgejo als Git-Hosts sowie Slack, Lark, DingTalk, WeCom und Telegram für chatbasierte Interaktion. Zweck: Sich in die Tools einfügen, die Teams bereits nutzen, statt einen neuen Workflow-Silo zu verlangen.

4. Wichtigste Highlights

  • Von Grund auf agentenunabhängig — unterstützt 26 verschiedene Agenten-CLIs, sodass Teams nicht an den Coding-Agenten eines Anbieters gebunden sind.
  • Squads für Delegation im großen Maßstab — ein Routing-Leiter verteilt Arbeit über eine Gruppe von Agenten und Menschen und hält die Delegation stabil, während das Team wächst.
  • Issue-gesteuerte Autonomie — ein Issue zuzuweisen genügt, um einen Agenten zu starten, Blocker zu melden und den Status zu aktualisieren, ohne manuelle Betreuung.
  • Vollständiges Selbsthosting — bereitstellbar über Docker Compose oder ein Helm-Chart auf Kubernetes, mit PostgreSQL als zugrunde liegendem Speicher, was Teams volle Kontrolle über ihre Daten und Infrastruktur gibt.
  • Sich verstärkende Skills — wiederverwendbare, in Markdown definierte Skills, die Agenten zugeordnet werden, bedeuten, dass gelöste Probleme nicht bei jeder Aufgabe neu gelöst werden müssen.
  • Plattformübergreifende Reichweite — Web, Desktop-Apps (macOS/Windows/Linux über Electron) und Mobil (iOS) teilen dieselben UI-Kernpakete, sodass Agentenaktivität überall sichtbar ist, wo das Team arbeitet.

5. Anwendungsfälle nach Rolle

  • Allgemeine Entwickler — weisen Sie einem Agenten Routine- oder klar abgegrenzte Issues zu (Fehlerbehebungen, kleine Funktionen, Refactorings) und prüfen Sie den resultierenden Pull Request, statt selbst den Kontext zu wechseln.
  • DevOps/SRE — hosten Sie Multica selbst über Docker Compose oder das Helm-Chart, konfigurieren Sie Laufzeitumgebungen auf jeder Maschine mit installierten Agenten-CLIs und nutzen Sie Autopiloten für wiederkehrende Wartungsaufgaben wie geplante Prüfungen oder Berichte.
  • Projektmanager — verfolgen Sie Agenten- und Menschenarbeit nebeneinander auf demselben Board, nutzen Sie Ausführungsprotokolle und Token-Verbrauchsverfolgung, um Kosten und Fortschritt zu verstehen, und sichern Sie Merges durch menschliche Überprüfung ab.
  • Sicherheitsingenieure — nutzen Sie Review-Gates, um vor dem Zusammenführen von agentenerstelltem Code eine menschliche Freigabe zu verlangen, und verlassen Sie sich auf Ausführungsprotokolle, um genau zu prüfen, welche Tools ein Agent aufgerufen und was er geändert hat.

6. Erste Schritte

Finden Sie, was Sie brauchen: Durchsuchen Sie die Dokumentation unter multica.ai/docs, beginnend mit den Seiten „Kernkonzepte“ und „Vollständiges Tutorial“, um Agenten, Skills, Autopiloten und Squads zu verstehen.

Installieren / integrieren:

# Schnelle Selbsthosting-Installation (macOS/Linux)
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/multica-ai/multica/main/scripts/install.sh | bash -s -- --with-server
multica setup self-host

# Oder klonen und über Docker Compose ausführen
git clone https://github.com/multica-ai/multica.git
cd multica
make selfhost

Beitragen: Forken Sie das Repository, lesen Sie die Beitragsrichtlinien im Repository und öffnen Sie einen Pull Request gegen github.com/multica-ai/multica.

7. Projektstruktur

multica/
├── apps/            # Next.js-Web-App, Electron-Desktop-Wrapper, Expo/React-Native-iOS-App
├── packages/         # Gemeinsame UI- und Logikpakete für Web/Desktop/Mobil
├── server/           # Go-Backend: Chi-Router, sqlc, WebSocket-Unterstützung
├── docker/           # Docker-Compose-Dateien für das Selbsthosting
├── deploy/helm/      # Helm-Chart für die Kubernetes-Bereitstellung
└── scripts/          # Installationsskripte (install.sh / install.ps1)

Wichtige Verzeichnisse: server/ enthält das Go-Backend, das die Agentenorchestrierung, das Issue-Routing und die WebSocket-Schicht verwaltet, die Ausführungsprotokolle streamt; apps/ enthält die drei Client-Oberflächen der Plattform (Web, Desktop, Mobil), die gemeinsame Pakete teilen, damit Agentenaktivität überall konsistent aussieht; deploy/helm/ und docker/ sind die beiden unterstützten Wege für das produktive Selbsthosting.

8. Verwandtes Ökosystem

Multica integriert sich in bestehende Entwickler-Tools, statt sie zu ersetzen:

  • Agenten-CLIs, die es orchestriert: Claude Code, Codex, Cursor Agent, GitHub Copilot CLI, Gemini CLI, Kimi, OpenCode, Hermes und andere.
  • Git-Hosting-Plattformen: GitHub, GitLab, Gitea, Forgejo.
  • Chat-Plattformen: Slack, Lark, DingTalk, WeCom, Telegram — für Benachrichtigungen und dialogische Interaktion mit Agenten.
  • Infrastrukturabhängigkeiten: PostgreSQL (mit pgvector) als Datenbank, Docker/Docker Compose oder Kubernetes+Helm für die Bereitstellung.
  • Begleitwerkzeug: multica-ai/multica-cli, eine CLI, mit der Agenten Multica selbst bedienen können.

9. Lizenz

Multica wird unter einer modifizierten Apache-Lizenz 2.0 veröffentlicht (Basisbedingungen der Apache 2.0 plus zusätzliche, vom Projekt definierte Bedingungen).

  • ✅ Multica für die interne Nutzung durch Teams/Organisationen selbst hosten, kostenlos.
  • ✅ Den Quellcode öffentlich weiterverbreiten, sofern beide Teile der Lizenz (die zusätzlichen Bedingungen und der Apache-2.0-Text) gemeinsam beigefügt werden.
  • ✅ Produkte auf Basis von Multicas Backend, Daemon oder CLI ohne UI bauen, solange Attributionshinweise erhalten bleiben und die Dokumentation angibt, dass das Produkt auf Multica aufbaut, mit einem Link zum Repository.
  • ❌ Multicas Quellcode verwenden, um Dritten einen gehosteten Dienst anzubieten (kostenpflichtig oder kostenlos), ohne eine kommerzielle Lizenz vom Projekt zu erhalten.
  • ❌ Das Multica-Logo, den Produktnamen oder Urheberrechts-/Attributionshinweise in einer von Web-, Desktop-, Mobil- oder gemeinsamen UI-Paketen abgeleiteten Oberfläche entfernen oder ändern, ohne schriftliche Genehmigung.
  • ℹ️ Die Apache-2.0-Bedingungen allein erfüllen die Lizenz nicht — die zusätzlichen Bedingungen und Apache 2.0 müssen gemeinsam geliefert werden, und bei Konflikten haben die zusätzlichen Bedingungen Vorrang.
  • ℹ️ Mit dem Beitragen von Code erklären sich Mitwirkende damit einverstanden, dass die Projektbetreuer die Lizenzbedingungen ändern und Beiträge kommerziell nutzen dürfen.

10. Häufig gestellte Fragen

F: Muss ich Multica Cloud verwenden, oder kann ich alles selbst hosten?
A: Multica ist vollständig über Docker Compose oder ein Helm-Chart selbst hostbar — siehe SELF_HOSTING.md. Multica Cloud (multica.ai) ist als verwaltete Alternative verfügbar, wenn Sie lieber keine eigene Infrastruktur betreiben möchten.

F: Welche KI-Coding-Agenten unterstützt Multica?
A: 26 Agenten-CLIs werden unterstützt, darunter Claude Code, Codex, Cursor Agent, GitHub Copilot CLI, Gemini CLI, Kimi, OpenCode und Hermes. Jede Maschine mit einer installierten unterstützten CLI kann als „Laufzeitumgebung“ registriert werden.

F: Wie verhindere ich, dass agentenerstellter Code ohne Aufsicht zusammengeführt wird?
A: Konfigurieren Sie ein Review-Gate für das betreffende Issue oder den Squad — dies verlangt vor dem Zusammenführen der Änderungen eines Agenten eine ausdrückliche menschliche Freigabe, zusätzlich zur standardmäßigen Wiederholungs- und Timeout-Behandlung für fehlgeschlagene Läufe.

F: Was ist der Unterschied zwischen einem Skill und einem Autopiloten?
A: Ein Skill ist eine wiederverwendbare, in Markdown definierte Fähigkeit, die Agenten zugeordnet und in relevante Aufgaben eingespeist wird (das „Wie“); ein Autopilot ist eine cron- oder webhook-ausgelöste Automatisierung, die einen Agenten ohne manuelle Zuweisung ausführt (das „Wann“). Siehe multica.ai/docs/concepts.

F: Kann ich einen gehosteten Dienst auf Basis von Multica für meine Kunden betreiben?
A: Nicht unter der Standardlizenz — Multica Dritten als gehosteten Dienst anzubieten, erfordert eine kommerzielle Lizenz vom Projekt. Die interne Nutzung in Organisationen und das Selbsthosting für das eigene Team sind uneingeschränkt.

11. Schnellzugriffe

12. Zusammenfassung

Multica gibt Entwicklungsteams ein einziges, selbst hostbares Board, auf dem Menschen und KI-Coding-Agenten als echte Teammitglieder arbeiten — Issues werden zugewiesen, Agenten führen Aufgaben autonom mit vollständiger Prüfbarkeit aus, und wiederverwendbare Skills lassen erledigte Arbeit mit der Zeit wachsen. Es eignet sich am besten für Teams, die bereits einen oder mehrere KI-Coding-Agenten betreiben und gemeinsame Sichtbarkeit, Review-Gates und Delegation im großen Maßstab benötigen, statt isolierter CLI-Sitzungen pro Entwickler.