如果你用过AI编程助手，大概率会遇到一个效率瓶颈——同一时间只能让一个代理干活。改这个文件的时候，另一个任务只能排队等着。Kanbots把一个看似简单的想法做成了产品：让多张看板卡片同时跑不同的AI代理，每个代理住在自己独立的Git工作树里，互不干扰。
看板+AI代理，拼在一起是什么体验
Kanbots本质上是一个桌面端看板工具（类似Trello，但是本地优先、开源、MIT许可证），核心差异点是每张卡片都可以单独调度一个AI代理。你可以在「收件箱」里扔进去十个需求卡片，然后看着代理们并行地把它们各自推进到「进行中」「评审」「待处理」。
代理不是在同一个代码目录里打架，而是每个都运行在独立的Git工作树（worktree）里，对应独立的kanbots/issue-N分支。你主分支的代码，代理碰不到。
每个代理活在属于自己的Git分支里，改坏了也不影响主分支——这个设计让「让AI大胆改代码」变成了一件放心的事。
自动驾驶模式：设好预算，让代理自己干活
Kanbots有一个叫自动驾驶（Autopilot）的模式，可能是最受欢迎的功能。你可以配置多个角色人设——比如「产品经理解需求」「高级开发写代码」「测试工程师补单测」，然后设置并行数量（最多4个）和成本上限。
启动之后，代理会自动把父任务拆成子任务、更新待办列表、跑测试和lint检查。遇到需要人工决策的时候，它会暂停，弹出带编号的选项等你选。整个过程的成本实时统计，到预算了自动停。
- 支持Claude Code和Codex两种AI编程CLI，开箱即用
- 内置预推送钩子，代理无法自行发布代码，必须人工确认
- 成本可控，支持按单次运行、单张卡片、整个项目三个维度统计
- 所有决策记录可追溯，代理不是黑盒
实际用起来是什么感觉
一个典型场景：Sentry捕获到前端报错，你点一下导入看板，调度代理去修。代理在独立工作树里改代码、跑测试、lint检查，全部通过后暂停，等你确认。确认完一键提交草稿PR。全程你不需要手动改一行代码。
另一个场景是「先写规格再开发」：给卡片打上需求描述，代理先跑/spec命令细化验收标准，你审批完再开始写代码。相当于给AI代理加了一个「需求评审」环节。
本地优先，数据不离开你的设备
Kanbots强调本地优先——所有数据存在代码仓库下的.kanbots目录里，默认不收集遥测，不需要注册账号，代码不会离开本地设备。这一点对企业开发者尤其重要。
当然也有云版本（每座19美元/月），多了团队实时协作、Slack通知、SSO这些企业功能。但核心的单人开发功能，开源桌面版全部都有。
有意思的是，Kanbots本身是跑在Kanbots看板上开发的（官方称之为「dogfooding」）。一个做AI代理看板的工具，用自己的看板来管理开发任务——这件事本身就挺有说服力的。