Anthropic, Cursor, GitHub e OpenAI estão a evoluir a sua gestão de versões para a adaptar à escala agentica, um uso em que agentes de software trabalham em paralelo no mesmo código. Cada um está a abandonar, à sua maneira, o modelo puramente descentralizado do Git, em que cada nó aloja uma cópia completa e autónoma do histórico.
- A Anthropic substitui o Git pelo Scion, que consome 200 vezes menos recursos.
- A Cursor mantém o Git, mas grava os pushes num diário no S3 com o motor Continuity.
- A OpenAI desenvolve o Pando, que reduz a latência mediana dos pushes em quase 80%.
- O GitHub limita o quórum às referências individuais e prevê um ganho de escrita até 35 vezes.
Anthropic substitui Git por Scion
No seu monorepositório interno, um repositório único que agrega o seu código, a Anthropic passou de cerca de 2.500 fusões (merges) por dia em maio de 2026 para mais de 30.000 em setembro. O histórico principal ronda os 100 GB, e são realizadas quase 25 milhões de extrações diárias para a integração contínua (CI). Segundo a empresa, uma utilização clássica do Git exigiria a transferência de mais de 600 PB de dados por dia. Fazer funcionar centenas de espelhos e snapshots do repositório num armazenamento de objetos tornou-se ingerível.
A Anthropic substituiu assim o Git por um sistema interno, batizado Scion, desenvolvido em 5 meses. O servidor suporta as operações pesadas, como as fusões, os rebases e a criação dos commits, enquanto o cliente local se limita a uma camada leve, que gere uma cache limitada e a materialização dos ficheiros no disco a pedido.
Um changeset do Scion armazena apenas a lista dos ficheiros modificados em relação ao primeiro parente, ao contrário de um commit do Git que aponta para uma árvore completa de objetos. O Scion elimina também os packfiles, esses arquivos comprimidos que o Git utiliza. Segundo a Anthropic, a infraestrutura consome 200 vezes menos recursos de computação e memória do que a sua antiga frota Git, e a CI ganhou 25% de capacidade de CPU.
Cursor baseia-se num diário de escrita no S3
A Cursor manteve o formato de armazenamento e as ferramentas nativas do Git, em discos NVMe locais. Para ultrapassar os limites do Spokes, a arquitetura histórica de replicação do GitHub, a empresa concebeu um motor alternativo chamado Continuity, aplicado ao seu monorepositório e a uma frota de micro-repositórios.
Esta arquitetura assenta em diários de escrita antecipada (WAL, Write-Ahead Logs), que armazenam vários objetos em sequência no mesmo ficheiro. Cada push forma uma entrada distinta deste diário, e nenhum push é confirmado enquanto não for persistido no S3. Um ficheiro de índice, atualizado por CAS (compare-and-swap, uma operação atómica de atualização condicional), ordena cada transação. As réplicas em discos NVMe são apenas caches, reidratadas a partir do diário, e qualquer nó pode receber uma escrita.
O Continuity atinge 120 pushes por segundo no S3 Standard e mais de 300 com o S3 Express One Zone. Para além disso, é o limite intrínseco de velocidade de compactação do Git em disco que se impõe. Em leitura, o sistema demonstrou uma escalabilidade linear até 100 réplicas, sem efeito nas escritas.
OpenAI e GitHub ajustam as suas arquiteturas
Em dois anos, o volume de commits a chegar ao branch master do monorepositório da OpenAI foi multiplicado por cerca de 25, e a fiabilidade do controlo de versões tinha caído abaixo dos 90%. Em 10 semanas, a empresa desenvolveu o Pando. Este back-end renuncia a fornecer um estado consistente de todos os branches num dado momento, e adota uma consistência causal: um cliente respeita o histórico do autor de um branch, sem ordem global com os branches não relacionados. Os servidores reutilizam packfiles imutáveis e armazenam os dados num armazenamento de objetos, sem descompressão local durante os pushes. A OpenAI indica que o Pando reduziu a latência mediana dos pushes em quase 80% e permite entregar cerca de 1 PB de dados Git por dia com « um punhado » de núcleos de CPU.
Por seu lado, o GitHub registou 7,38 mil milhões de commits em setembro de 2026, para 3,35 mil milhões de pushes, um volume que mais do que quintuplicou num ano. A sua arquitetura, em fase de implementação em produção, limita o quórum e o protocolo 3PC às referências individuais, e não mais ao conjunto do repositório. Os testes internos mostraram um débito de escrita 3 a 4 vezes superior nos repositórios concorrentes. Os dados de autoridade são confiados ao armazenamento de objetos Azure, e o GitHub anuncia um ganho potencial de débito de escrita até um fator de 35, com uma escalabilidade autónoma da camada de leitura.
