Paca: Scrum-Board, auf dem KI-Agenten Tickets ziehen
Das Open-Source-Projekt verspricht ein Scrumban-Board, auf dem Menschen und KI-Agenten dieselben Sprints teilen — selbst gehostet, unter Apache 2.0.
Symbolbild: Eine Hand verschiebt eine Karte auf einem Aufgabenboard, daneben leuchten Bildschirme mit abstrakten Spaltenblöcken.
Paca ist ein quelloffenes, selbst gehostetes Scrumban-Board unter Apache 2.0, auf dem KI-Agenten wie Claude Code Tickets aus demselben Sprint übernehmen wie die menschlichen Teammitglieder.
Auf einen Blick
- Lizenz Apache 2.0. Installation per Docker Compose oder Helm-Chart. Nur selbst gehostet, keine gehostete Cloud-Version.
- Auf GitHub rund 1.800 Sterne und 146 Forks, 9 offene Issues, 2 Pull Requests (Stand: Abruf am 06.09.2026).
- Jüngste im Projekt genannte Version: v0.12.0.
- Agenten-Anbindungen: Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, OpenHands sowie eigene ACP- und MCP-Server.
- Preisvergleich des Projekts: 0 US-Dollar gegenüber 8 bis 20 US-Dollar pro Nutzer und Monat bei kommerziellen Werkzeugen.
Paca ist ein quelloffenes, selbst gehostetes Scrumban-Board unter Apache 2.0, auf dem KI-Agenten wie Claude Code Tickets aus demselben Sprint übernehmen wie die menschlichen Teammitglieder.
Der Agent als Teammitglied, nicht als Automatisierung
Die meisten Projektwerkzeuge behandeln KI als Zusatz: eine Zusammenfassung hier, eine automatische Zuweisung dort. Paca dreht die Anordnung um und setzt Agenten als reguläre Bearbeiter auf dasselbe Board — zugeordnet zu einem Sprint, Aufgaben ziehend, Status ändernd, an Spezifikationen mitarbeitend. Ob das im Alltag trägt, sagt die Projektseite nicht; sie beschreibt den Entwurf, nicht die Erfahrung damit.
Welche Agenten angebunden sind
Das Projekt nennt Claude Code, Codex, Gemini CLI und Cursor namentlich, dazu OpenHands für die abgeschottete Ausführung. Eigene Agenten lassen sich über das Agent Client Protocol einhängen, und ein MCP-Server öffnet das Board für Werkzeuge, die dieses Protokoll sprechen. Für die Spezifikationsarbeit liegen ein Gherkin-Editor und Entwurfsdokumente im selben Arbeitsbereich.
Technik und Betrieb
Unter der Oberfläche steckt ein Go-Backend mit React-Frontend, PostgreSQL als Datenbank und Valkey als Cache; Aktualisierungen laufen über Socket.IO. Erweiterungen kommen als WebAssembly-Plugins und lassen sich in der Oberfläche installieren. Installiert wird per Docker Compose oder Helm-Chart. Eine betreute Cloud-Variante gibt es nicht — wer Paca nutzen will, betreibt den Server selbst.
Die Zahlen, die sichtbar sind
Auf GitHub zeigt das Repository rund 1.800 Sterne und 146 Forks, dazu 9 offene Issues und 2 Pull Requests (Stand: Abruf am 06.09.2026). Als jüngste Version ist v0.12.0 vermerkt. Die Preisgegenüberstellung des Projekts stellt 0 US-Dollar den 8 bis 20 US-Dollar pro Nutzer und Monat gegenüber, die kommerzielle Anbieter aufrufen. Sterne messen Aufmerksamkeit, nicht den Einsatz in echten Teams.
Was sich nicht überprüfen ließ
Für diesen Text stand genau eine Quelle zur Verfügung: die Projektseite des Anbieters selbst. Es gibt keine unabhängige Berichterstattung, keinen Erfahrungsbericht eines Teams und keinen Beleg dafür, wie zuverlässig die Agenten zugewiesene Aufgaben tatsächlich abschließen. Auch die Zahl der Beitragenden, die Sprachverteilung im Code und das Datum des letzten Commits waren auf der abgerufenen Seite nicht auszulesen. Alle Leistungsangaben oben sind Selbstauskunft des Projekts.
Häufige Fragen
Was ist Paca?
Ein quelloffenes Projektboard nach Scrumban-Muster unter Apache 2.0, das KI-Agenten als vollwertige Bearbeiter neben menschlichen Teammitgliedern führt. Es wird ausschließlich selbst betrieben.
Welche KI-Agenten lassen sich in Paca einbinden?
Genannt werden Claude Code, Codex, Gemini CLI und Cursor sowie OpenHands für die abgeschottete Ausführung; weitere Agenten lassen sich über das Agent Client Protocol anschließen.
Wie installiere ich Paca?
Über Docker Compose mit einem Installationsskript oder über ein Helm-Chart im Kubernetes-Cluster. Eine gehostete Variante bietet das Projekt nicht an.
