Multica の仕組み
Multica が仕事を記録・調整し、実行は接続されたコンピュータが担います。
タスクをエージェントに割り当てると、Multica は作業を作成し、接続されたコンピュータ上のランタイムがそれを引き受けます。ランタイムはローカルの AI コーディングツールを呼び出し、進捗と結果を元のタスクに書き戻します。
1 回の実行の流れ
- タスクがコンテキストを提供します。 タスクには作業の説明、議論、担当者が保存されます。エージェントに割り当てると、そのエージェントの指示、モデル、スキル、ランタイム設定が使われます。
- Multica が作業を作成します。 作業はキューに入ります。オンラインのランタイムがなければ、キューで待機します。
- ランタイムが作業を引き受けます。 接続されたコンピュータ上のオンラインのランタイムが作業を引き受け、エージェントに設定された AI コーディングツールを呼び出します。
- AI コーディングツールがローカルで実行します。 ツールは作業ディレクトリを読み、コマンドを実行し、結果を生成します。
- 結果がタスクに書き戻されます。 進捗、コメント、結果はタスクのタイムラインと実行ログに表示されます。
タスク、エージェント、作業、ランタイムの全体像と関係は、コアコンセプトを参照してください。
データと実行の境界
| Multica | 接続されたコンピュータ |
|---|---|
| ワークスペース、タスク、コメント、ステータス | AI コーディングツールとその認証情報 |
| エージェントの設定とスキル | コードディレクトリとローカルファイル |
| 作業のステータス、実行記録、結果 | 実際のファイル変更とコマンド実行 |
この境界は Multica Cloud でもセルフホストでも同じです。
例外が 1 つあります。エージェントの custom_env に保存した内容は Multica のサーバー側に保存され、実行時にランタイムへ渡されます。コンピュータの外に出したくないシークレットは、custom_env に入れないでください。
エージェントのトリガー方法
エージェントが自分から作業を始めることはなく、すべての実行は明確なアクションでトリガーされます。タスクの割り当て、コメントでの @メンション、直接のチャット、またはオートパイロットです。4 つの方法の選び方と共通のルールは、エージェントに仕事を任せるを参照してください。
実行の終了とタスクの完了
実行ログに「完了」と表示されても、それはその 1 回の実行が終わったことを意味するだけです。タスクでは引き続き議論したり、要件を追加したり、エージェントを再度トリガーしたりできます。タスクが完了したかどうかは、実際の作業の進み具合とタスクのステータスで判断します。
次のステップ
- デーモンとランタイム — コンピュータが Multica に接続する仕組みと、ランタイムのオンライン・オフライン時の挙動。
- 作業 — 作業のステータス、リトライ、キャンセルのルール。
- エージェントにタスクを割り当てる — 最もよく使われる協働の方法。