Symphony

在 AI 辅助编程日益普及的今天，我们往往陷入一种新的困境：花费大量时间审查、调试和监督 AI 生成的代码。Symphony 是 OpenAI 推出的一个开源工程预览项目，旨在彻底改变这一现状。

Symphony 将项目工作转化为隔离的自主实施运行。它监控 Linear 看板上的任务，自动调度 Codex 代理在独立的工作区中完成编码、测试、生成演示视频甚至提交 PR。工程师的角色从“代码监督者”转变为“工作管理者”，只需在更高层次上验收成果。

⚠️ 警告：Symphony 目前处于低调的工程预览阶段，仅供在受信任的环境中进行测试和探索。

核心理念：管理作品，而非监督代理

传统模式下，开发者需要时刻盯着 AI 的输出。Symphony 引入了**“应用服务器模式”**：

1. 监听任务：Symphony 轮询 Linear，获取待处理的工作项。
2. 隔离环境：为每个问题创建独立的工作区（Workspace），确保互不干扰。
3. 自主执行：在工作区内启动 Codex 应用服务器，发送工作流提示。
4. 闭环交付：代理持续工作直到任务完成，提供 CI 状态、PR 审查反馈、复杂度分析及演示视频作为“工作证明”。
5. 安全合并：当人类管理者接受成果后，代理安全地合并 PR。

这种模式让团队能够规模化地利用 AI 代理，而无需线性增加人力监督成本。

工作原理：基于 Elixir 的高并发编排

Symphony 选择 Elixir 作为实现语言，得益于 Erlang/BEAM/OTP 在监督长时间运行进程和高并发场景下的卓越表现。

• 轮询与分发：Symphony 持续监听 Linear API，一旦有新任务或状态变更，立即触发相应逻辑。
• 工作区隔离：每个任务拥有独立的文件系统环境和 Git 仓库副本，通过 hooks.after_create 自动初始化。
• Codex 集成：通过 codex app-server 模式运行，支持多轮对话和工具调用。Symphony 还注入了 linear_graphql 工具，允许代理直接操作 Linear（如评论、更新状态）。
• 生命周期管理：如果 Linear 中的问题被终止或关闭，Symphony 会自动停止对应代理并清理资源。

快速开始：如何运行 Symphony？

前置要求

• Linear 账户：用于任务追踪。
• Codex 访问权限：用于代码生成。
• Elixir/Erlang 环境：推荐使用 mise 进行版本管理。

步骤一：准备环境

git clone https://github.com/openai/symphony
cd symphony/elixir
mise trust
mise install
mise exec -- mix setup
mise exec -- mix build

步骤二：配置工作流

在项目根目录创建或修改 WORKFLOW.md。这是一个包含 YAML Front Matter 和 Markdown 提示词的配置文件。

最小配置示例：

tracker:
  kind: linear
  project_slug: "your-project-slug" # 从 Linear 项目 URL 获取
workspace:
  root: ~/code/workspaces
hooks:
  after_create: |
    git clone git@github.com:your-org/your-repo.git .
    # 可选：安装依赖，如 mise exec -- npm install
agent:
  max_concurrent_agents: 10 # 最大并发代理数
  max_turns: 20             # 单任务最大交互轮数
codex:
  command: codex app-server
---
# Markdown 主体作为系统提示词
You are working on a Linear issue {{ issue.identifier }}.
Title: {{ issue.title }}
Body: {{ issue.description }}

步骤三：设置环境变量

获取 Linear 个人 API 密钥，并设置为环境变量：

export LINEAR_API_KEY=your_linear_api_key

步骤四：启动服务

mise exec -- ./bin/symphony ./WORKFLOW.md

启动后，Symphony 将开始监听 Linear。你可以通过访问本地 Phoenix LiveView 仪表板（默认启用时需配置端口）查看实时日志和代理状态。

关键配置说明

1. 工作流定义 (WORKFLOW.md)

• YAML Front Matter：定义跟踪器、工作区路径、钩子、代理限制等。
• Markdown Body：作为发送给 Codex 的系统提示词，支持模板变量如 {{ issue.title }}。
• Hooks：after_create 钩子用于初始化工作区（如 Clone 代码、安装依赖）。

2. 安全策略

• 沙箱模式：支持 read-only、workspace-write、danger-full-access 等不同级别的 Codex 线程沙箱。
• 审批策略：可配置 Codex 的自动审批策略，确保高风险操作需人工介入。

3. 可观测性

• LiveView 仪表板：位于 /，实时展示代理活动、日志和状态。
• JSON API：位于 /api/v1/*，便于集成到其他监控系统。

为什么选择 Elixir？

OpenAI 团队解释称，Elixir 构建在 Erlang VM 之上，天生适合构建高容错、高并发、长运行的监督树系统。其热代码重载能力允许在不中断正在运行的代理的情况下更新逻辑，这对于开发调试阶段的 Symphony 至关重要。

测试与验证

Symphony 提供了完善的测试套件：

• 单元测试：make all 运行 ExUnit 覆盖测试。
• 端到端测试：make e2e 模拟真实场景，包括创建临时 Linear 项目、启动真实 Codex 会话、验证文件变更及 Linear 状态更新。支持本地 Worker 和 SSH Remote Worker 两种模式。