世界上有一种规范叫Symphony，它定义了多个AI Agent之间如何协作、分工、通信和编排。它由OpenAI于2026年4月发布，作为Codex生态的一部分，采用开源许可证。
如果说MCP是Agent的"手"（连接工具和数据源），A2A是Agent的"嘴"（Agent之间通信），那么Symphony就是Agent的"指挥棒"——协调整个乐团的工作流程。
Symphony的核心是Orchestrator——一个负责管理和协调多个Agent的中心角色。它负责：
每个参与协作的Agent都有明确的角色定义。就像一个乐队有主唱、吉他手、鼓手一样，Symphony中的Agent可以是：
planner — 负责规划任务步骤researcher — 负责信息搜索和分析coder — 负责编写和修改代码reviewer — 负责审核和质量控制executor — 负责执行和部署Symphony预定义了几种常见的编排模式：
Agent A → Agent B → Agent C，一步接一步
多个Agent同时工作，最后合并结果
Agent反复执行直到满足退出条件
任务递归分解为子任务，每个子任务分配给不同Agent
| 维度 | Symphony | MCP | A2A |
|---|---|---|---|
| 定位 | 多Agent编排 | 工具/数据连接 | Agent间通信 |
| 核心功能 | 任务分解、角色分配、工作流 | 统一工具调用接口 | Agent发现与消息传递 |
| 类比 | 指挥棒 | 手 | 嘴 |
| 开源 | ✅ OpenAI开源 | ✅ Anthropic开源 | ✅ Google开源 |
| 互操作 | 可与MCP/A2A组合 | 可被Symphony调用 | 可被Symphony使用 |
OpenClaw的子Agent（Subagent）系统天然支持Symphony描述的编排模式：
# OpenClaw中的Symphony式顺序编排
# 使用sessions_spawn实现多Agent协作
# 1. 规划Agent — 分析任务，制定计划
sessions_spawn runtime="subagent" task="
分析以下需求文档，输出详细的执行计划：
1. 每个步骤的目标
2. 需要的Agent角色
3. 步骤间的依赖关系
" label="planner"
# 2. 编码Agent — 执行编码任务
sessions_spawn runtime="subagent" task="
根据计划实现功能代码：
- 遵循已有的代码风格
- 添加适当的错误处理
- 编写单元测试
" label="coder"
# 3. 审查Agent — 代码审查
sessions_spawn runtime="subagent" task="
审查生成的代码：
- 检查安全性问题
- 验证测试覆盖率
- 提出改进建议
" label="reviewer"# 同时启动多个研究Agent，并行收集信息
# OpenClaw会自动等待所有Agent完成
# Agent 1: 竞品分析
sessions_spawn runtime="subagent" task="
分析竞品A的产品功能和定价策略" label="competitor-research"
# Agent 2: 用户反馈分析
sessions_spawn runtime="subagent" task="
汇总用户反馈中的痛点和需求" label="user-research"
# Agent 3: 技术可行性评估
sessions_spawn runtime="subagent" task="
评估所需技术的成熟度和实施难度" label="tech-research"
# 主Agent汇总三个Agent的输出，做出决策# symphony-workflow.yaml
# 描述一个内容创作多Agent工作流
name: content-production
version: "1.0"
agents:
- id: researcher
role: researcher
model: gpt-4o-mini
task: "搜索最新AI行业热点"
- id: writer
role: writer
model: deepseek-v4
task: "基于研究数据创作文章"
depends_on: [researcher]
- id: reviewer
role: reviewer
model: claude-sonnet
task: "审查文章质量和SEO优化"
depends_on: [writer]
- id: publisher
role: executor
model: local
task: "发布文章到网站"
depends_on: [reviewer]
workflow:
type: sequential
retry_policy:
max_retries: 2
on_failure: notify• 复杂的多步骤任务
• 需要不同专长的Agent协作
• 可并行分解的批量任务
• 需要质量控制的生产管线
• 简单的单步任务
• 延迟敏感的实时响应
• 成本受限的场景
• 单Agent就能搞定的任务
Symphony的出现标志着Agent编排正在走向标准化。之前，OpenClaw的子Agent系统、CrewAI的Crew、LangGraph的Graph，大家各自为政。Symphony提供了一种跨平台、跨框架的编排标准。
可以预见：未来的Agent生态将呈现"协议层标准化，实现层多样化"的格局——Symphony管编排，MCP管工具，A2A管通信，各家在实现上各显神通。