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https://github.com/multica-ai/multica.git
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Update public docs and landing copy to the current 14-runtime list; add Qoder / Trae CLI across localized docs. Follow-up: finish JA tool counts (tasks.ja / skills.ja) and align localized Trae section anchors with the /providers#trae links. Closes #4945 Co-authored-by: vicksiyi <zeroicework@163.com>
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title: Multica の仕組み
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description: 3 つのコア構成要素（サーバー / デーモン / AI コーディングツール）がどのように連携してエージェントの作業を実行するかを説明します。
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import { ArchitectureDiagram } from "@/components/architecture-diagram";
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Multica は**分散型**プラットフォームです。あなたが目にする Web インターフェースは表に見えている部分にすぎず、実際の作業は 3 つの構成要素が処理します。**Multica サーバー**はデータを保持します（[ワークスペース](/workspaces)、[イシュー](/issues)、[メンバー](/members-roles)、[タスク](/tasks)キューなど）。**[デーモン](/daemon-runtimes)**はあなた自身のマシンで実行され、タスクを取得して AI コーディングツールを駆動します。そして **[AI コーディングツール](/providers)**（Claude Code、Codex、その他のローカル CLI）が、実際にコードを書く構成要素です。これが Multica と Linear や Jira との最大の違いです。**[エージェント](/agents)は当社のサーバーではなく、あなたのマシンで実行されます。**
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## 3 つのコア構成要素
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<ArchitectureDiagram />
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- **Multica サーバー** — あなたが目にするワークスペース、イシュー一覧、コメントスレッドは、すべてここのデータベースに保存されます。また、あなたと同僚の間でリアルタイム更新をプッシュする WebSocket ハブでもあります。エージェントのタスクは**実行しません**。
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- **デーモン** — Multica CLI の一部であり、あなた自身のマシンで実行されます。起動時にローカルにインストールされた AI コーディングツールを検出し、サーバーに登録したうえで、3 秒ごとにタスクをポーリングし、15 秒ごとにハートビートを送信し始めます。
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- **AI コーディングツール** — 次の 14 種類のうちの 1 つ（または複数を並列で）: [Antigravity](/providers#antigravity)、[Claude Code](/providers#claude-code)、[CodeBuddy](/providers#codebuddy)、[Codex](/providers#codex)、[Cursor](/providers#cursor)、[Copilot](/providers#copilot)、[Hermes](/providers#hermes)、[Kimi](/providers#kimi)、[Kiro CLI](/providers#kiro-cli)、[OpenCode](/providers#opencode)、[OpenClaw](/providers#openclaw)、[Pi](/providers#pi)、[Qoder](/providers#qoder)、[Trae CLI](/providers#trae)。デーモンがタスクを取得した後は、これらのツールを使って実際の作業を行います。
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ツールチェーンがローカルに留まるため、**あなたの API キー、コードディレクトリ、認可されたツール**は、あなたのマシン上でのみ使用されます。Multica サーバーはそのいずれも目にすることはありません。これはセルフホストでも Cloud でも同じように適用されます。
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## タスクのライフサイクル
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最も一般的なシナリオである、イシューをエージェントに割り当てる場合を見てみましょう。
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1. あなたが Web UI で割り当てをクリックします。ブラウザが Multica サーバーへ HTTP リクエストを送ります。
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2. サーバーがそのイシューの担当者をエージェントに設定し、同時にタスクキューに状態 `queued` の実行タスクを作成します。
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3. あなたのマシンにあるデーモンが、次のポーリング（3 秒以内）でタスクを取得します。タスクの状態が `dispatched` に変わります。
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4. デーモンがローカルに隔離された作業ディレクトリを作成し、該当する AI コーディングツールを呼び出します。タスクの状態が `running` に変わります。
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5. AI がローカルでコードを書き、テストを実行し、コメントをサーバーへ投稿します。
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6. 実行が終了します。デーモンが結果（成功 / 失敗）をサーバーに報告し、タスクの状態が `completed` または `failed` に変わります。あなたは Web UI で進捗の更新をリアルタイムに（WebSocket を通じて）確認します。
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詳しい動作の仕組みは、[デーモンとランタイム](/daemon-runtimes)および[タスク](/tasks)を参照してください。
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## エージェントを動かす 4 つの方法
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「イシューの割り当て」だけではありません。Multica にはコラボレーションのスタイルごとに 1 つずつ、4 つのトリガーがあります。
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| 方法 | 一般的なシナリオ | ドキュメント |
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| **イシューの割り当て** | 最も一般的な方法。イシューをエージェントに割り当てると、自分で作業を始めます | [イシューの割り当て](/assigning-issues) |
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| **コメントでエージェントを @メンション** | 「これちょっと見てくれる？」— 担当者や状態を変えず、コメント 1 つで実行を開始します | [エージェントのメンション](/mentioning-agents) |
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| **ダイレクトチャット** | イシューに紐づかない独立した会話 — 質問したり、イシューの下書きを作らせたりします | [チャット](/chat) |
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| **オートパイロット（スケジュール）** | 常時の指示 — 「毎週月曜の朝にスタンドアップのまとめをして」のようなもの | [オートパイロット](/autopilots) |
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## ランタイム: どこで実行され、ツールは何個か
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**ランタイム**とは「デーモン × 1 つの AI コーディングツール」の組み合わせです。あるマシンのデーモンに Claude Code と Codex の両方がインストールされており、2 つのワークスペースに参加している場合、Multica は 4 つの独立したランタイム（ワークスペース 2 個 × ツール 2 個）を登録します。
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現在は**ローカルデーモン**のランタイムモデルのみがサポートされています。クラウドランタイム（自分のマシンを起動しておく必要がない方式）は**近日提供予定**で、現在はウェイトリストの登録のみを受け付けています。[ダウンロード](https://multica.ai/download)ページでお申し込みください。
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## 次のステップ
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- [Cloud Quickstart](/cloud-quickstart) — 5 分で Multica Cloud に接続する
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- [Self-Host Quickstart](/self-host-quickstart) — 自前のバックエンドを実行する
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- [デーモンとランタイム](/daemon-runtimes) — アーキテクチャが依存する構成要素を深掘りする
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