Anthropic ने AI एजेंट्स के लिए अपना इन-हाउस Git विकल्प Scion बनाया

Anthropic ने Scion का विवरण दिया है, वह वर्ज़न कंट्रोल सिस्टम जिसे कंपनी ने आंतरिक रूप से तब बनाया जब उसकी कंपनी में Git अपनी सीमाओं तक पहुँच गया। एक ब्लॉग पोस्ट में AI डेवलपर ने कहा कि AI एजेंट्स द्वारा किए गए कोड योगदान में आई बढ़ोतरी के कारण Git, जो ऑफ़लाइन डेवलपमेंट के लिए डिज़ाइन किया गया था, अब और स्केल नहीं हो सकता था। Scion एक क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो स्वचालित और एजेंटिक क्लाइंट्स के लिए बनाया गया है जो हर समय ऑनलाइन रहते हैं।

Anthropic के अनुसार, नया इंफ्रास्ट्रक्चर उस Git मिरर सेटअप की तुलना में, जिसकी जगह उसने इसे लिया, 200 गुना कम CPU और मेमोरी का उपयोग करता है। CI और रिसर्च जॉब्स अब लगभग दो गुना परिमाण (two orders of magnitude) तेज़ी से कोड चेकआउट करते हैं, जो मिनटों के बजाय सेकंडों में होता है। रोज़ाना के मर्ज मई में औसतन लगभग 2,500 से बढ़कर सितंबर में 30,000 से अधिक हो गए, और कंपनी ने लिखा: "हमें उम्मीद नहीं है कि यह वृद्धि दर जल्द धीमी होगी।"

Git क्यों टूट गया

Git स्वतंत्र, विकेंद्रीकृत क्लोन पर निर्भर करता है, और यह मॉडल Anthropic के मोनोरेपो के लिए तेज़ी से बोझिल होता गया। मेन ब्रांच का इतिहास लगभग 100 गीगाबाइट तक पहुँच गया, और एक कम्प्रेस्ड वर्किंग कॉपी 25 गीगाबाइट से अधिक हो गई। अकेले CI लगभग 2.5 करोड़ चेकआउट प्रतिदिन करता था, जिसका अर्थ कंपनी के अनुसार Git के तहत सैद्धांतिक रूप से प्रतिदिन 600 पेटाबाइट से अधिक डेटा ट्रांसफ़र होता। लोड कम करने के लिए कंपनी ने कई सौ Git मिरर चलाए, लेकिन इससे diff और blame जैसी सुविधाओं का समन्वय और कठिन हो गया।

Scion के तहत क्लाइंट्स रिपॉज़िटरी की पूरी कॉपी नहीं रखते और सर्वर के साथ लगातार सिंक्रोनाइज़्ड रहते हैं। CI सिस्टम API के ज़रिए वही डेटा लाते हैं जिसकी उन्हें ज़रूरत होती है। सर्वर-साइड डेटा एक ही जगह रखने के बजाय वितरित और हॉरिज़ॉन्टली स्केलेबल है, और Git-शैली के packfiles मौजूद नहीं हैं। कमिट, रीबेस और मर्ज सर्वर पर चलते हैं, और कमिट्स को चेंज सेट के रूप में संग्रहीत किया जाता है जो केवल विशिष्ट फ़ाइलों में किए गए बदलाव दर्ज करते हैं। Anthropic ने Antique नाम का एक रिव्यू इंटरफ़ेस और अन्य सहायक टूल्स भी बनाए हैं।

Claude की मदद से पाँच महीनों में बना

Anthropic ने कहा कि सात सदस्यों की एक टीम ने Claude की मदद से पाँच महीनों में Scion विकसित किया। कंपनी ने निष्कर्ष निकाला कि बड़े भाषा मॉडल की सहायता से होने वाले माइग्रेशन में कम लोगों की ज़रूरत पड़ती है, लेकिन उसने ज़ोर देकर कहा कि क्रॉस-सिस्टम डिज़ाइन के समझौतों के लिए इंजीनियर अनिवार्य रहे और उन्हें अक्सर एजेंट्स के आउटपुट में सुधार करना पड़ा। हर बदलाव की समीक्षा प्रतिकूल (adversarial) LLMs और मनुष्यों दोनों ने की, और मनुष्यों ने हर पंक्ति के बजाय बदलाव के उद्देश्य की जाँच की।

Anthropic Scion को ओपन सोर्स के रूप में जारी नहीं करेगा, और कहा कि यह आंतरिक संरचनाओं से इतनी गहराई से जुड़ा है कि इसे दूसरी जगह ले जाना संभव नहीं है। कंपनी ने इस पोस्ट को उन अन्य संगठनों के साथ मूल सीख साझा करने के तरीके के रूप में पेश किया जो बड़ी इंजीनियरिंग टीमें चलाते हैं और जिन्हें अपने स्वयं के अनुकूलन बनाने होंगे। अन्य टेक दिग्गजों ने भी ऐसे ही रास्ते अपनाए हैं: Google अपने Piper सिस्टम का उपयोग करता है, जबकि Meta ने Sapling बनाया, जिसके कुछ हिस्से ओपन सोर्स हैं।