OpenAI stellt Pando vor: Git-Backend für KI-Coding-Agenten

OpenAI entschied sich dennoch, das Git-Ökosystem beizubehalten: Das Problem liege nicht im Client oder Protokoll, sondern in der Architektur herkömmlicher Server.

So funktioniert Pando

Die Entwicklung dauerte zehn Wochen. Die Architektur entwarf ein einzelner Ingenieur, die Umsetzung in Rust übernahmen Gruppen von Codex-Agenten. Im April ging das System in Betrieb.

Pando verzichtet auf zwei klassische Anforderungen: einen einheitlichen, konsistenten Zustand aller Branches und ein eigens für jede Anfrage gebautes Packfile. Schreibzugriffe auf jeden Branch laufen unabhängig, sodass ein Push nicht auf unbeteiligte Branches warten muss. Eingehende Pack-Dateien werden geprüft und ohne Entpacken an einen Blob-Speicher übergeben; neue Branch-Spitze, Speicherort und Abhängigkeiten landen in einem Metadatenspeicher. Bei neuen Branches meldet Pando nur den Hauptzweig (trunk) als Basis, was die Referenzlisten klein hält. Der Preis: Wiederholte Pushes in denselben Branch übertragen erneut alles, was noch nicht in trunk liegt. OpenAI hält das für vertretbar, da die mediane Pack-Datei im Monorepo unter 20 KB liegt.

Beim Abrufen liefert Pando per packfile-uri Download-Links zu bereits gespeicherten Paketen. Der Cache-Dienst Express bedient sie laut OpenAI aus regionalen Caches mit einer Trefferquote über 99 Prozent; auf Standard-VMs erreichen Clones die Netzgrenze von 10 Gbit/s. Hintergrundprozesse fassen kleine Pakete zu größeren zusammen, gelöscht wird nichts, was CPU und Festplatten-I/O entlastet.

Verfügbarkeit

OpenAI behob zudem mehrere Probleme im Git-Client selbst; Teile wie paralleles Indexieren und die Funktion „explicit haves“ wurden in das Hauptprojekt übernommen. Das Pando-Backend ist keine Open-Source-Software. Nach der Ankündigung am 2. November 2026 steht es ausgewählten Unternehmenspartnern als begrenzte Vorschau zur Verfügung. Im ersten Quartal 2027 soll der kommerzielle Zugang erweitert werden, mit Preisen nach Repository-Größe und Zahl der Operationen sowie Monitoring für den KI-Code-Anteil, Merge-Konflikte und Repository-Wachstum.