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Gas Town é um sistema de orquestração multiagente para coordenar agentes de codificação de IA como Claude Code, GitHub Copilot, Codex, Gemini e outros. Ele resolve a perda de contexto entre reinicializações de agentes persistindo o estado do trabalho em hooks baseados em git e fornece coordenação estruturada por meio de caixas de correio, identidades e transferências. O projeto foi projetado para escalar de um punhado de agentes para 20-30 ou mais. Os conceitos centrais incluem o Mayor (um coordenador de IA principal), Town (o diretório do workspace), Rigs (contêineres de projeto que envolvem repositórios git), Crew Members (workspaces pessoais), Polecats (agentes trabalhadores com identidade persistente mas sessões efêmeras), Hooks (armazenamento persistente baseado em worktree do git), Convoys (unidades de rastreamento de trabalho) e Beads (um sistema de rastreamento de issues baseado em git). Subsistemas adicionais incluem Molecules (modelos de fluxo de trabalho definidos em TOML), um sistema de vigilância de três níveis (Witness, Deacon, Dogs), a Refinery (uma fila de merge estilo Bors), roteamento de escalonamento, um agendador para capacidade de despacho, Seance para descoberta de sessões e Wasteland para coordenação federada entre Gas Towns via DoltHub. A instalação é suportada no macOS via Homebrew, no Linux e Windows via Go install, e através do Docker Compose. A CLI fornece comandos para gerenciamento de workspace, operações de agentes, rastreamento de comboios, configuração, monitoramento e acesso ao dashboard. Um feed de atividade no terminal (`gt feed`) oferece uma TUI de três painéis para monitorar agentes, comboios e eventos, incluindo uma visão de problemas para detectar agentes travados. Um dashboard web fornece uma visão geral baseada em navegador com atualização automática e uma paleta de comandos. Gas Town suporta múltiplos runtimes de codificação de IA através de configuração por rig, com predefinições integradas para Claude, Gemini, Codex, Kiro, Cursor, Auggie, Amp, OpenCode, Copilot, Pi e OMP. O projeto é principalmente útil para desenvolvedores e equipes que gerenciam fluxos de trabalho complexos de codificação multiagente.