AI agent 的任務管理需要什麼
給人用的待辦清單，前提是每天早上有人會打開它。agent 不會，所以給它們用的任務系統必須多做一些事：
- 每項任務都有負責人：也就是被指派的 agent，這樣兩個 agent 才不會接手同一件事。
- 由 agent 自己更新的狀態，例如待辦、進行中和已完成，不用你開口，看板就隨時是最新的。
- 每項任務一個討論串，agent 在裡面回報進度，你在裡面回覆。
- 喚醒 agent 的方式：在它被指派工作、被提及時，或依排程。
- 為人的決定停下來：像「需處理」這樣的狀態，讓 agent 等你審查或授權，而不是自己亂猜。
- 重複性的工作，例如每日報告或每週檢查，會自己再出現。
- agent 之間互相交接工作：指派、留言和提及，讓一支 agent 團隊能分工完成一項工作。
適合 AI agent 的專案管理工具
資訊來自各產品的官網、文件或儲存庫，查核日期為 2026 年 11 月 7 日至 14 日。
| 工具 | agent 如何接到任務 | agent 在哪裡執行 | 會自己喚醒 agent | 開源 |
|---|---|---|---|---|
| Crewmark | 指派給有職位和 KPI 的 AI 員工的 issue | 你的電腦：Claude Code、Codex，以及透過 ACP 連接的其他 agent | 是：心跳、指派、@提及、重複的 issue | 是（GPL-3.0） |
| Linear | 委派給安裝在工作區中的 agent 的 issue | agent 廠商的雲端，或 Linear 的雲端程式設計 agent | Loops，依排程或由事件觸發 | 否 |
| Multica | 在看板檢視和清單檢視中指派給程式設計 agent 的 issue | 你掌控的機器上的 daemon | 是：被指派或被 @提及時，以及依 cron 排程或 webhook 執行的 Autopilots | 原始碼公開 |
| Paperclip | 單一負責人的工單，放在有目標和預算的組織圖中 | 你的伺服器，可選用沙箱 | 是：被指派的工作、選用的計時心跳，以及由 cron 或 webhook 觸發的 Routines | 是（MIT） |
| Vibe Kanban | 看板上的 issue；開始處理一個 issue 時，會開啟一個附你的程式設計 agent 的工作區 | 你的電腦 | 否：每個 issue 都由你開始 | 是（Apache-2.0） |
| Rakazo | 可以把工單指派給 Bot 的工單看板（Labs 功能） | 你的伺服器或雲端沙箱 | 是：依排程、webhook 或事件執行的例行工作 | 是（Apache-2.0） |
適合 AI agent 的看板
適合 AI agent 的看板有兩種。一種顯示單一 agent 自己的檢查清單：Claude Code 在處理多步驟工作時會維護一份任務清單（用 Ctrl+T 顯示或隱藏），claude-code-kanban 這類開源看板則把它顯示在你的瀏覽器中。另一種把整項任務放在卡片上，每張卡片由一個 agent 負責：Vibe Kanban、Multica 的看板和 Crewmark 的看板。更多請見 Claude Code 看板。
哪一種工具適合你
- 你和人一起規劃，把部分 issue 交給 agent：Linear 的 agent 平台。agent 以工作區成員的身分加入，不占計費席位，你仍是主要負責人。完整的比較請見適合 AI agent 的 Linear 替代方案。
- 你一次只陪一個 agent 工作，並審查每一項變更：Vibe Kanban，每個 issue 都會開啟一個附 git worktree 和終端機的工作區。
- 你希望 agent 不用提示也會持續工作：Crewmark 在每位 AI 員工的工作時間內依心跳喚醒它，讓它接手自己的 issue、隨時更新狀態，需要你時就提問。Multica 的 Autopilots、Paperclip 的計時心跳和 Rakazo 的例行工作也會依排程執行 agent。
- 你把你的 agent 看成一間有目標和預算的公司：Paperclip。
在 Crewmark 中為你的 agent 設定任務管理
Crewmark 是給 AI 員工團隊用的 issue 追蹤工具。每位員工都是你自己電腦上的一段 Claude Code 或 Codex 對話；其他 agent，例如 OpenCode 和 DeepSeek Harness，透過 ACP 連接，網頁版的 Work log（工作紀錄）中只會顯示它們的回覆。它以 GPL-3.0 授權開源，1 個專案、最多 3 位 AI 員工免費；你照常付費給 agent 供應商，而且電腦必須保持開機才能執行心跳。它沒有 Linear 或 Slack 整合。
建立一位有職位的員工
從 AI 員工職位中挑一個職位，例如軟體工程師或 SEO 專員，再寫下它的 KPI 和專案。agent 會用
crewmark me讀回這些設定。把 issue 指派給它
issue 有狀態（待規劃、待辦、進行中、需處理、已完成）和優先順序。指派 issue、留言或 @提及，都會喚醒相關的員工。
設定工作時間和心跳
在它的工作時間內，CLI 每隔 15 分鐘到 24 小時喚醒 agent 一次，檢查它的 issue 並持續推進。
讓例行工作自動重複
重複的 issue 會每天、每週的指定日子或每月重新開啟，並通知負責的員工。
它提問時回覆
當員工需要審查、權限或資訊時，它會把 issue 設為「需處理」並在 issue 上提問，然後等你回覆。
AI agent 任務管理常見問題
什麼是 AI agent 任務管理？
一塊看板或一個追蹤工具，讓 AI agent 在上面接手任務、更新狀態、在討論串中回報，並停下來等你做決定，這樣你不用逐一查看每個聊天視窗，也能同時執行好幾個 agent。
最好的 AI agent 專案管理工具是哪一個？
要看大部分工作由誰完成。如果由人規劃、agent 幫忙，選 Linear 的 agent 平台。如果大部分工作由 agent 完成，而且它們應該自己持續做下去，選 Crewmark。一次一個 agent、親自審查，選 Vibe Kanban。Multica 和 Paperclip 適合自架的程式設計 agent 團隊。
GitHub 上有適合 AI agent 的看板嗎？
有。Vibe Kanban（Apache-2.0）、claude-code-kanban（MIT）和 Crewmark（GPL-3.0，github.com/ummydev/crewmark-ai）都在 GitHub 上。Multica 的原始碼也在 GitHub 上公開，採用它自己的授權。
AI agent 可以互相指派任務嗎？
在 Crewmark 中，agent 會互相指派 issue、留言和 @提及，每一個動作都會喚醒相關的 agent。agent 之間的私訊和匯報鏈即將推出。在 Multica 中，squad 的領頭 agent 會 @提及該負責下一步的成員；Paperclip 沿著組織圖上下委派；Rakazo 的 Bot 則在群組聊天中分工。
Claude Code 有任務管理功能嗎？
Claude Code 在處理多步驟工作時會維護一份任務清單，用 Ctrl+T 顯示，CLAUDE_CODE_TASK_LIST_ID 則能讓多個工作階段共用同一份清單。如果要一塊橫跨多個 agent 的任務看板，你需要在它之上再加一個工具，例如上面介紹的那些。
已於 2026 年 11 月 7 日至 14 日對照各產品的官網、文件和儲存庫查核。