做了一个开源的多 AI Agent 任务管理工具 StateDock，支持 MCP、Docker 自部署

[pickknow]

最近一直在用 Codex 、Claude Code 、DeepSeek 等 AI Coding Agent 开发自己的几个项目。

随着项目越来越多，我发现一个问题：

AI 写代码已经不是最大的麻烦，真正麻烦的是多个 Agent 、多个项目之间的任务管理。

比如：

• 在 ChatGPT 里讨论好了一个新功能，但 Codex 正在执行其他任务。
• 某个 Agent 的会话结束了，换一个 Agent 接手，需要重新了解任务。
• 同时维护几个项目，很难快速知道哪些任务完成了、哪些正在进行、哪些需要自己介入。
• 不同 Agent 各自保存工作记录，缺少统一的任务状态。

后来我换了一种工作方式：不再围绕 Agent 管理工作，而是围绕 Task 。

我为这个流程开发了一个小工具，叫 StateDock 。

它的核心理念只有一句话：

Agents come and go. Tasks stay.

目前我的工作流程

1. 在 ChatGPT 或其他 AI 里讨论需求，确定后通过 MCP 创建 Task 。
2. 任务先进入 Planned ，不影响当前正在执行的 Agent 。
3. 需要开发时，将任务设为 Ready ，指定一个 Agent 领取。
4. Agent 读取任务和代码库，进行开发，并持续更新状态和总结。
5. 如果需要更换 Agent ，可以重新分配任务，新 Agent 结合任务历史和代码库继续工作。
6. 开发完成或遇到阻碍时，通过通知了解状态，不需要一直盯着各个 Agent 窗口。

现在我主要关心哪些任务待做、正在做、已经完成，以及哪里需要自己介入。

有意不做的功能

StateDock 不运行 Agent 、不负责自动编排或调度执行，也不试图保存所有 Agent 的完整对话。

它只是一个让人和不同 AI Agent 共享的持久任务层。

因此可以继续使用自己喜欢的 Coding Agent ，不需要更换开发工具。

开源与部署

目前支持：

• MCP 接入
• 多项目任务管理
• 指定 Agent 领取任务
• 跨 Agent 任务交接
• 任务状态、历史和总结
• 多渠道通知
• Cloudflare 开源自部署
• Docker 开源自部署
• 官方托管版本

Cloudflare 和 Docker 自部署版本都已经发布。

GitHub： https://github.com/statedock

官网： https://statedock.dev

这个工具已经在我自己的多个项目中实际使用了一段时间，主要解决的就是多项目、多 Agent 开发时的任务管理问题。

也想了解一下大家现在是怎么协调多个 Coding Agent 的：使用 Markdown 、现有 Todo 工具、Agent 自带的任务系统，还是其他方式？

[dijia1124]

Agents come and go. Tasks stay.读出来太搞笑了

[pickknow]

@dijia1124 干活的时候需要点乐趣。 我也觉得这句话读起来有意思。😅