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Scion: schlanke Git-Alternative von Anthropic für agentische Workflows
Anthropic stellt mit Scion eine serverbasierte Git-Alternative vor. Agenten sind immer online und verursachen eine enorme Last, sodass Git an seine Grenzen kam.
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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.
In einem Blogbeitrag beschreibt das KI-Unternehmen Anthropic ein selbst entwickeltes Versionskontrollsystem mit Client-Server-Architektur, da das gängige Git bei der Firma an seine Grenzen gekommen war. Veröffentlichen will Anthropic das Tool jedoch nicht, da es zu eng an die firmeninternen Strukturen geknüpft sei. Die Beschreibung soll eher als Erfahrungsbericht dienen.
Als Grund für die Eigenentwicklung nennt Anthropic den gestiegenen Bedarf an Beiträgen zum Code (Merges) durch die Tätigkeit von Agenten. Das für die Offline-Entwicklung konzipierte Git konnte hier nicht mehr ausreichend skalieren. Die Architektur des neuen Systems mit Namen Scion ist hingegen speziell für automatisierte und agentische Clients ausgelegt, die immer online sind.
Die Scion-Infrastruktur benötigt laut dem Blog 200-mal weniger CPU-Leistung und Arbeitsspeicher als die vorherige Git-Mirror-Infrastruktur. CI- und Forschungsjobs checken Code um zwei Größenordnungen schneller aus, in Sekunden statt Minuten (siehe Abbildung 1).
Geschwindigkeit im Vergleich zwischen Git und Scion (Abb. 1).
Die Zahl an Merges konnte die Firma von durchschnittlich rund 2500 täglich im Mai auf mehr als 30.000 täglich im September steigern (Abbildung 2). „Wir erwarten nicht, dass sich diese Wachstumsrate in nächster Zeit verlangsamen wird“, heißt es im Blog.
Neben dem Kern der Versionskontrolle hat die KI-Firma eine Review-Oberfläche, Antique, und weitere Hilfstools geschaffen.
Ein Git-System besteht aus verschiedenen, dezentralisierten und unabhängigen Klonen. Die Arbeit mit dem Monorepository von Anthropic war in dieser Struktur immer schwerer handhabbar. Die History des Main-Zweigs umfasste knapp 100 Gigabyte und eine komprimierte Arbeitskopie mehr als 25 Gigabyte. Hinzu kamen rund 25 Millionen Checkouts täglich allein für CI, was theoretisch mehr als 600 Petabyte (ca. 600.000 Terabyte) an täglichem Datentransfer mit Git bedeutet hätte.
Spezielle Tools und Workarounds minderten diese Last: Anthropic betrieb beispielsweise mehrere hundert Git-Mirrors, wodurch Funktionen wie diff und blame aber schwieriger zu koordinieren waren (Abbildung 3).