确认前置条件

1. 打开终端，检查是否已安装Node.js（v20+）和pnpm（v10.28+），用于后续可能的开发或问题排查。 2. 运行 `claude --version` 或 `codex --help` 等命令，确认你至少有一个AI编程助手CLI已安装并可用。 3. （可选）如果你计划自托管，确保Docker已安装并可运行。

如果AI编程助手CLI未安装，请先前往其官方文档完成安装和基础配置（如设置API密钥）。这是Multica智能体能够工作的核心。

理解核心概念

阅读README的“What is Multica?”和“Features”部分，理解以下关键概念： 1. **智能体 (Agent)**：配置好的AI编程助手，在平台中像一个有档案的“同事”。 2. **运行时 (Runtime)**：执行任务的计算环境，可以是你的本地机器（通过守护进程）或云实例。 3. **工作区 (Workspace)**：用于隔离不同团队工作的空间。 4. **技能 (Skill)**：智能体解决问题的方案，可被沉淀和复用。

安装Multica CLI

根据README的“Quick Install”部分，使用Homebrew或直接下载二进制文件的方式安装Multica命令行工具。例如，在macOS/Linux上运行安装脚本。

登录并启动本地守护进程

1. 运行 `multica login` 进行身份验证（会打开浏览器）。 2. 运行 `multica daemon start` 启动本地守护进程。这个进程会在后台运行，并自动检测你系统PATH中的AI助手CLI。 3. 运行 `multica daemon status` 检查守护进程状态。

`multica setup` 命令可以一键完成配置、登录和启动守护进程。如果遇到网络问题，请检查代理设置。

验证运行时并创建第一个智能体

1. 打开Multica云平台网站（通常在登录后自动跳转或README中有链接）。 2. 进入你的工作区，导航到“Settings → Runtimes”，确认你的本地机器已作为活跃运行时出现，并且列出了检测到的AI助手CLI。 3. 进入“Settings → Agents”，点击“New Agent”。选择你刚连接的运行时，选择一个AI提供商（如Claude Code），为你的智能体起个名字（如“Dev-Bot-01”）。

分配并观察第一个任务

1. **创建任务**：在Multica Web界面的看板中，或通过CLI命令 `multica issue create` 创建一个简单的开发任务（例如：“在项目根目录创建一个README.md文件”）。 2. **分配任务**：将该任务分配给你刚刚创建的智能体。 3. **观察执行**：回到任务看板或任务详情页，观察智能体如何自动“领取”任务，开始执行，并通过WebSocket流式输出进度。等待任务完成或失败。 4. **查看结果**：检查智能体是否在代码仓库中创建了文件，并阅读智能体在任务中留下的评论和状态更新。

探索Web界面与CLI

1. **界面探索**：浏览Multica Web应用的各个模块：看板（任务列表）、智能体页面、运行时监控、技能库。 2. **CLI使用**：尝试几个常用CLI命令，如 `multica issue list` 查看任务，`multica workspace list` 查看工作区。

任务执行过程中，如果AI助手需要更多上下文或遇到阻塞，它会像真人一样在任务中“评论”提出问题。你需要及时响应以推动任务继续。