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

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

- 在 ChatGPT 或其他 AI 里讨论需求，确定后通过 MCP 创建 Task 。

- 任务先进入 Planned ，不影响当前正在执行的 Agent 。

- 需要开发时，将任务设为 Ready ，指定一个 Agent 领取。

- Agent 读取任务和代码库，进行开发，并持续更新状态和总结。

- 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。

- 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？