Anthropic, AI 에이전트를 위해 자체 Git 대안 Scion 개발

Anthropic이 내부에서 개발한 버전 관리 시스템 Scion을 자세히 소개했다. 이 AI 개발사는 블로그 게시물에서 회사 내 Git 한계에 도달한 뒤 Scion을 만들었다고 밝혔다. AI 에이전트가 만드는 코드 기여가 급증하면서 오프라인 개발을 전제로 설계된 Git으로는 더 이상 규모를 감당할 수 없게 됐다는 설명이다. Scion은 항상 온라인 상태를 유지하는 자동화 및 에이전트 클라이언트를 겨냥한 클라이언트-서버 구조를 채택했다.

Anthropic에 따르면 새 인프라는 교체한 Git 미러 구성보다 CPU와 메모리를 200배 적게 사용한다. CI 및 연구 작업의 코드 체크아웃 속도는 약 두 자릿수 배 빨라졌고, 기존 몇 분이 걸리던 작업이 이제 몇 초면 끝난다. 일일 병합 건수는 5월 평균 약 2,500건에서 9월 3만 건 이상으로 늘었으며, 회사는 "이 성장 속도가 당분간 둔화될 것으로 예상하지 않는다"고 밝혔다.

Git이 한계에 부딪친 이유

Git은 독립적이고 분산된 클론에 의존하는데, 이 방식은 Anthropic의 모노레포에서 점점 다루기 어려워졌다. 메인 브랜치의 히스토리는 100GB에 육박했고, 압축된 작업 사본은 25GB를 넘었다. CI만으로도 하루 약 2,500만 회의 체크아웃이 이루어졌는데, Anthropic은 Git 환경이라면 이론적으로 하루 600페타바이트 이상의 데이터 전송이 필요했을 것이라고 밝혔다. 회사는 부하를 줄이기 위해 수백 개의 Git 미러를 운영했지만, 그 결과 diff나 blame 같은 기능을 조율하기가 더 어려워졌다.

Scion에서는 클라이언트가 저장소 전체 사본을 보관하지 않고, 서버와 지속적으로 동기화된 상태를 유지한다. CI 시스템은 API를 통해 필요한 데이터만 가져온다. 서버 측 데이터는 한곳에 모이지 않고 분산되어 수평 확장이 가능하며, Git 방식의 packfile은 존재하지 않는다. 커밋, 리베이스, 병합은 서버에서 실행되며, 커밋은 특정 파일의 변경 사항만 기록하는 변경 집합으로 저장된다. Anthropic은 또한 Antique라는 리뷰 인터페이스와 기타 보조 도구도 함께 만들었다.

Claude와 함께 5개월 만에 구축

Anthropic은 7명으로 구성된 팀이 Claude의 도움을 받아 5개월 만에 Scion을 개발했다고 밝혔다. 회사는 대규모 언어 모델의 지원을 받은 마이그레이션에는 더 적은 인력이 필요하다는 결론을 내렸지만, 시스템 간 설계 상충 관계를 판단하는 데는 엔지니어의 역할이 여전히 필수적이며 에이전트의 결과물을 자주 바로잡아야 했다고 강조했다. 모든 변경 사항은 적대적 LLM과 사람이 함께 검토했으며, 사람은 코드 한 줄 한 줄보다 변경의 의도를 확인했다.

Anthropic은 Scion이 내부 구조에 지나치게 밀접하게 묶여 있어 다른 환경으로 이식하기 어렵다는 이유로 오픈소스로 공개하지 않겠다고 밝혔다. 회사는 이번 글을 대규모 엔지니어링 팀을 운영하는 다른 조직과 핵심 교훈을 공유하기 위한 것으로 규정했으며, 이들은 각자 필요에 맞게 직접 구축해야 할 것이라고 설명했다. 다른 빅테크 기업들도 비슷한 길을 걸어왔다. Google은 Piper 시스템을 사용하고, Meta는 일부가 오픈소스로 공개된 Sapling을 만들었다.