对比
AI4Kanban vs.
Multica
两者都能让智能体执行任务。AI4Kanban 是一套开箱即用的 AI 项目管理方案；Multica 是一个通用的多智能体工作平台。
人提供方向、想法和关键判断；智能体负责发现任务、澄清需求、安排优先级、执行工作，并把项目经验写回记忆。
你创建多个智能体，为它们配置职责、Skills 和运行环境，再统一管理分工、执行、重试、评审和团队协作。
两种产品，解决两种问题
AI4Kanban 帮助人和 AI 一起管理项目。Multica 帮助团队创建、组织和运行多个智能体。
AI4Kanban
把项目管起来
Multica
把智能体跑起来
先看这五项
表示更适合该场景；短横线表示各有取舍。
面向人和 AI 协作的项目管理方案，自带完整工作流程。
面向多智能体团队的通用工作平台，角色和流程由用户定义。
可以启动 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、DeepSeek Harness、ZCode 或 Grok Build 执行卡片，并管理任务从提出到归档的完整状态。
可以并行运行多个智能体，并提供排队、重试、重放、成本统计、评审门禁，以及 PR 和 CI 关联。
本地优先，适合个人开发者和通过 git 协作的小团队。
提供多人工作区、角色、Squad、评论、权限和通知。
卡片和记忆都在仓库内，无需数据库、账户或看板服务器。
使用 PostgreSQL、服务端和本地守护进程，可选择托管或自行部署。
Apache-2.0，允许商业使用、托管和嵌入。
源码可见；托管服务和商业嵌入受 Multica License 限制。
两边各自带了什么？
两者装好都能直接用，但完整的东西不一样：AI4Kanban 自带项目管理，Multica 自带运行智能体的一整套设施。
AI4Kanban
项目管理，装好就能跑
- 一套人和 AI 共用的工作方式
- 一块管完卡片全生命周期的看板
- 存在仓库里的项目记忆
Multica
智能体设施，装好就能跑
- 智能体身份、Instructions 和 Skills
- Squad、聊天和任务队列
- 自动化、重试和运行历史
两边记住的东西不同
两边都会在多次运行之间留下记录，但记的东西不一样。
项目判断
为什么这样决定
为什么不再提出想法 X？
rejected.md 保存了否决原因；没有新证据时，这个想法不会再次出现。
工作方法
智能体该怎么做
智能体应该怎样做安全评审？
挂载一个包含步骤、文件和要求的 Skill。
用 Multica 做同类项目管理，还缺什么？
用 Multica 也能搭一个项目经理智能体。创建 Agent 是快的那一步；真正要你回答的是下面四个问题，而且项目一变就得重新回答。
仍需自己搭
项目管理的做事方式
按你的问题来选
AI4Kanban 胜在具体、完整、开箱即用；Multica 胜在通用、灵活，适合运营多个智能体。
AI4Kanban
项目管理开箱即用
不用先设计项目经理 Agent。安装后，人和智能体就能按同一套方法规划、澄清和执行。
不会反复提出已否决的方向
过去的决定会影响下一轮规划，减少重复讨论。
所有内容都在 git 里
卡片和记忆可读、可 diff，不需要额外运行看板服务。
Multica
完整的执行控制
排队、重试、重放、评审、成本统计，以及 PR 和 CI 关联都已提供。
适合多人和多个智能体协作
工作区、角色、Squad、评论、权限和通知集中在同一平台。
支持更多智能体运行环境
可通过本地守护进程连接多种智能体 CLI；AI4Kanban 目前支持 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、DeepSeek Harness、ZCode 和 Grok Build。
直接怎么选？
选择 AI4Kanban，如果你
- 想直接使用一套人和 AI 协作的项目管理方法。
- 需要智能体参与规划、澄清和执行整个任务生命周期。
- 希望项目决策和否决原因影响后续规划。
- 偏好仓库原生、无需额外服务的轻量方案。
选择 Multica，如果你
- 需要创建和运营多个职责不同的智能体。
- 需要多人、多智能体共享工作区、Issue 和运行记录。
- 需要重试、重放、成本统计、PR 或 CI 集成。
- 愿意自己定义项目管理 Agent、Skills 和工作流程。
想要一套现成的 AI 项目管理方案，选 AI4Kanban。想要一个搭建和运营多智能体团队的通用平台，选 Multica。两者都支持智能体执行任务，分别适合项目管理和多智能体运营。