Установка agent runtime

Multica управляет теми AI coding tools, что установлены на вашей машине. Эта страница — как установить каждый из 12 поддерживаемых инструментов, чтобы daemon их обнаружил.

Runtime в Multica — это daemon на вашей машине в паре с одним AI coding tool, который daemon нашёл на PATH. Если на шаге onboarding «Connect a runtime» показывается No supported tools detected, daemon просканировал PATH и не нашёл ни одного из 12 инструментов, которыми умеет управлять. Установите один (или несколько) инструментов ниже, вернитесь на шаг и пересканируйте — runtime появится в течение нескольких секунд.

Эта страница — install-сторона к:

Daemon and runtimes — как работает detection
AI coding tools matrix — что каждый инструмент умеет и не умеет (session resumption, MCP, model selection)

Сервер Multica никогда не видит ваши API keys и сами инструменты. Всё ниже — установка, аутентификация, доступ к моделям — живёт на вашей машине. Если что-то ломается, почти всегда это локальная проблема.

Перед началом

Два prerequisite для каждого инструмента ниже:

Daemon Multica должен быть запущен. Либо multica daemon start после установки Multica CLI, либо Multica desktop app, который запускает daemon автоматически. Без running daemon нечему обнаруживать tools.
Binary инструмента должен быть на PATH. Daemon вызывает каждый tool по имени (см. колонку Daemon looks for в каждом разделе). Если which <name> в терминале ничего не находит, daemon тоже не найдёт. После установки откройте новый терминал (или перезапустите daemon), чтобы подхватился новый PATH.

После установки tool перезапустите daemon:

multica daemon restart

Или в desktop app просто перезапустите приложение. Daemon пересканирует PATH при каждом старте.

12 поддерживаемых tools

Примерно от наиболее к наименее распространённым. Выберите те, для которых у вас уже есть credentials — все 12 не нужны.

Claude Code (Anthropic)

Самая полная интеграция. Session resumption работает, MCP работает, потребляется поле mcp_config у agent (см. matrix).


Daemon looks for	`claude`
Install	Официальный guide: claude.com/claude-code. Стандартный путь — npm-пакет `@anthropic-ai/claude-code` (нужен Node.js 18+).
Authentication	Запустите `claude` один раз и пройдите login flow в CLI, или задайте `ANTHROPIC_API_KEY`.
Notes	Рекомендация для новых пользователей.

Codex (OpenAI)

JSON-RPC 2.0 transport с более детальными approval gates. MCP config записывается в per-task $CODEX_HOME/config.toml. Session resumption работает через Codex app-server thread/resume; stale или missing threads откатываются на fresh thread.


Daemon looks for	`codex`
Install	Официальный guide: github.com/openai/codex. Стандартный путь — npm-пакет `@openai/codex`.
Authentication	`codex login` (browser-based) или `OPENAI_API_KEY`.

Cursor (Anysphere)

CLI-аналог редактора Cursor. Session resumption работает в текущих релизах Cursor Agent: Multica читает session_id из stream-json events и передаёт обратно с --resume <id>.


Daemon looks for	`cursor-agent`
Install	Установите Cursor editor, затем CLI по их docs: docs.cursor.com. Имя binary — `cursor-agent`, не `cursor`.
Authentication	Войдите через Cursor editor; CLI переиспользует эту session.

GitHub Copilot

Model routing идёт через entitlement вашего GitHub account — tool сам модель не выбирает; GitHub решает, какую модель вы получите.


Daemon looks for	`copilot`
Install	CLI docs GitHub: github.com/github/copilot-cli.
Authentication	Browser-based GitHub login через CLI.
Notes	Нужна активная подписка GitHub Copilot на вошедшем account.

Gemini (Google)

Поддерживает серии Gemini 2.5 и 3. Без session resumption, без MCP — подходит для one-shot task.


Daemon looks for	`gemini`
Install	Официальный guide: github.com/google-gemini/gemini-cli. Стандартный путь — npm-пакет `@google/gemini-cli`.
Authentication	`gemini` предложит login Google account, или задайте `GEMINI_API_KEY`.

OpenCode (SST)

Open-source CLI agent. Динамически обнаруживает доступные модели из своего config file — для тех, кто хочет bring your own model catalog. Потребляет mcp_config agent через OPENCODE_CONFIG_CONTENT.


Daemon looks for	`opencode`
Install	opencode.ai или GitHub: github.com/sst/opencode. Типичный путь — install script или npm-пакет.
Authentication	Настройте model provider(s) по docs OpenCode (Anthropic, OpenAI и т. д.).

Kiro CLI (Amazon)

ACP-over-stdio transport. Session resumption через ACP session/load; MCP config через ACP mcpServers; skills копируются в .kiro/skills/.


Daemon looks for	`kiro-cli`
Install	Docs Kiro: kiro.dev. Имя binary — `kiro-cli`, не `kiro`.
Authentication	На базе AWS account; следуйте onboarding Kiro.

Kimi (Moonshot)

ACP-protocol agent, в первую очередь для китайского рынка. MCP config через ACP mcpServers; skills в .kimi/skills/ (native discovery).


Daemon looks for	`kimi`
Install	Официальный guide: github.com/MoonshotAI/kimi-cli.
Authentication	Moonshot API key по docs vendor.

Hermes (Nous Research)

ACP-protocol agent (общий transport с Kimi). Session resumption работает, MCP config через ACP mcpServers. Skill injection path откатывается на generic .agent_context/skills/ — проверьте загрузку skills до того, как на них полагаться.


Daemon looks for	`hermes`
Install	Репозиторий Nous Research: github.com/NousResearch — актуальная CLI distribution.
Authentication	По docs vendor.

OpenClaw

Open-source CLI agent orchestrator. MCP config материализуется через per-task config wrapper Multica. Model привязан на уровне agent (openclaw agents add --model) — per task переопределить нельзя, --model или --system-prompt из Multica передать нельзя.


Daemon looks for	`openclaw`
Install	Проект: github.com/openclaw-org/openclaw (community-maintained).
Authentication	Настройте underlying model provider по docs OpenClaw.

Pi (Inflection AI)

Минималистичный. Session resumption необычен — resume id это путь к session file на диске, а не string id.


Daemon looks for	`pi`
Install	CLI docs Inflection: pi.ai.
Authentication	По docs vendor.

Antigravity (Google)

Antigravity CLI Google (agy). Работает с Antigravity service Google и Gemini-backed models. Session resumption через --conversation <id>, daemon захватывает id из log file CLI. Model selection управляется внутри Antigravity CLI — Multica отключает per-agent model picker для этого provider. Skills пишутся в .agents/skills/ (CLI наследует workspace skill layout Gemini CLI — см. Antigravity docs).


Daemon looks for	`agy`
Install	Официальный guide: antigravity.google/docs/cli-overview. CLI pre-built — один раз `agy install` для PATH и shell aliases.
Authentication	Запустите `agy` интерактивно и пройдите Google account login, или войдите через Antigravity desktop app — CLI переиспользует keyring entry от GUI.
Notes	CLI выводит plain assistant text на stdout, не structured event stream; промежуточные «I will run X» и финальный ответ relay в Multica как text.

После установки

Убедитесь, что binary на PATH. Новый терминал, which <name> (например which claude, which cursor-agent, which kiro-cli, which agy). Если путь печатается — daemon найдёт. Если пусто — сначала исправьте shell PATH (типичная причина — rc file без reload).
Перезапустите daemon. multica daemon restart или relaunch desktop app. Daemon сканирует PATH только при старте.
Проверьте страницу Runtimes. В UI Multica Runtimes должна быть одна строка на каждую комбинацию (workspace × tool). Если «offline» — см. Daemon and runtimes → When a runtime is marked offline.
Вернитесь к onboarding. Шаг «Connect a runtime» опрашивает и подхватит новый runtime за несколько секунд — refresh не нужен.

Troubleshooting

which находит binary, daemon — нет. Daemon стартовал со старым PATH. Перезапустите.
Binary есть, но launch падает. Запустите --version или --help из терминала — чаще всего missing auth, expired tokens или Node.js / runtime mismatch.
Runtimes показывает строку, но task сразу failed. multica daemon logs -f при trigger task — daemon показывает error output tool.

Шире — Troubleshooting guide.

Daemon and runtimes — detection, heartbeat, offline handling
AI coding tools matrix — различия возможностей после подключения tool
Creating and configuring agents — выберите tool для agent и начните выполнять task