OpenAI presenta Pando, un backend de Git para agentes de IA

Aun así, el equipo decidió conservar el ecosistema Git: consideró que el problema no estaba en el cliente ni en el protocolo, sino en la arquitectura de los servidores convencionales.

Cómo funciona Pando

El desarrollo llevó diez semanas. Un solo ingeniero diseñó la arquitectura y grupos de agentes Codex la implementaron en Rust. El sistema entró en producción en abril.

Pando prescinde de dos requisitos clásicos: un estado coherente único para todas las ramas y un packfile a medida para cada petición. Cada rama se escribe de forma independiente, de modo que un envío no espera a ramas no relacionadas. Los archivos pack entrantes se validan y pasan al almacenamiento de blobs sin descomprimirse; la nueva punta de rama, la ubicación y las dependencias se guardan en un almacén de metadatos. En ramas nuevas solo se anuncia el tronco (trunk) como base, lo que mantiene pequeñas las listas de referencias. A cambio, los envíos repetidos a una misma rama reenvían todo lo que aún no está en el tronco, un compromiso que OpenAI considera razonable porque el pack mediano de su monorrepositorio pesa menos de 20 KB.

Para las descargas, Pando entrega al cliente enlaces a paquetes ya almacenados mediante el mecanismo packfile-uri. El servicio de caché Express los sirve desde cachés regionales con una tasa de aciertos superior al 99 %, según la empresa, y el clonado alcanza el límite de red de 10 Gbit/s en máquinas virtuales estándar. Procesos en segundo plano unen los paquetes pequeños en otros mayores sin borrar nada, lo que reduce la carga de CPU y de disco.

Disponibilidad

OpenAI también corrigió varios problemas del propio cliente Git, y parte de los cambios, como la indexación paralela y la función «explicit haves», ya se ha incorporado al proyecto principal. El backend Pando no es de código abierto. Anunciado el 2 de noviembre de 2026, está en vista previa limitada para algunos socios empresariales. En el primer trimestre de 2027 se ampliará el acceso comercial, con precios según el tamaño del repositorio y el número de operaciones, e incluirá monitorización de la proporción de código generado por IA, los conflictos de fusión y el crecimiento del repositorio.