OpenAI与Anthropic自研Git后端应对AI代理流量瓶颈

OpenAI于11月2日发表工程文章《Scaling Git at OpenAI》，公开其自研的Git兼容后端Pando。此前，由于AI编码代理Codex大幅增加了并行工作负载，OpenAI内部单一代码库的可靠性有时低于90%，抓取和推送缓慢，合并失败频发。Pando保留了标准的Git客户端和协议，仅替换了服务器端。据OpenAI报告，引入Pando后，推送的中位延迟降低了近80%（约5倍），每天传输给客户端的Git数据量接近1 PB，峰值一小时超过57 TB。该系统由一名工程师设计核心，并由Codex代理团队在10周内用Rust语言实现，自2026年4月起承接正式流量。

Anthropic则在10月13日的工程部落格中说明，已将其内部代码库从Git完全迁移到自研系统Scion。与OpenAI保留Git客户端不同，Scion采用独立的客户端与服务器架构，假设用户永远在线，这与为离线开发设计的Git不同。Anthropic表示，其每日合并次数从5月的约2,500次增加到9月的超过30,000次。主干历史接近100 GB，持续整合（CI）系统每天约有2,500万次检出，因此先前需要数百个Git镜像。换成Scion后，基础设施的CPU与内存需求降至原本的1/200，CI与研究用的检出时间从分钟级缩短到秒级。这套系统由7人团队在Claude协助下，耗时5个月建成。

两家公司面对的核心问题是AI代理写程式与提交的速度已让传统版本管理成为瓶颈。OpenAI的Pando通过放弃仓库范围的一致性要求，改用因果一致性，允许无关分支独立更新，从而消除写入争用；同时将每个推送的包文件存储为不可变对象以供复用。Anthropic的Scion则直接替换了Git架构，针对高并发场景优化。目前，这两套系统都属内部使用，未对外开源或提供服务。这一趋势表明，随着AI代理在软件开发中的渗透率提高，大型科技公司正在重新构建底层开发工具链以应对前所未有的吞吐量压力。