앤스로픽 엔지니어링팀은 자율 AI 에이전트가 코드를 대량으로 만들고 제출하면서 Git의 처리 한계에 부딪혔다고 밝혔다. 팀은 자체 버전 관리 플랫폼 Scion을 만들었으며, 이 사례는 AI 도입 전에 업무량 증가를 감당할 운영 체계가 있는지 살펴야 한다는 주장의 근거로 제시됐다.

앤스로픽의 기술 보고서에 따르면 중앙 모노레포에 병합되는 코드 변경은 2026년 5월 하루 약 2,500건에서 같은 해 9월 3만 건 이상으로 늘었다. 보고서는 증가분의 원인을 수천 개의 자율 AI 에이전트가 병렬로 코드를 생성·테스트·제출한 데서 찾았다.

보고서에 따르면 Git은 2005년 노트북에서 간헐적으로 연결해 작업하는 사람을 염두에 두고 설계됐다. 그러나 앤스로픽의 에이전트 작업에서는 하루 2,500만 건의 체크아웃 요청과 600페타바이트가 넘는 네트워크 트래픽이 발생했다. 보고서는 사람의 작업 방식에 맞춘 시스템이 기계 규모의 요청을 처리하는 데 병목이 됐다고 설명한다.

앤스로픽은 엔지니어 7명을 투입해 5개월 동안 에이전트용 버전 관리 플랫폼 Scion을 만들었다. 이 시스템은 클라이언트 에이전트가 계속 온라인 상태라고 가정하고, 에이전트마다 거의 100기가바이트의 과거 데이터를 복제하는 대신 중앙 서버에서 변경 사항을 가상으로 점진 관리한다. 보고서에 따르면 검증은 몇 분이 아닌 몇 초 안에 이뤄진다.

앤스로픽은 Scion이 기존 Git 미러링 구조보다 CPU와 메모리 자원을 200분의 1로 줄였고, 체크아웃 병목을 수초 단위로 낮췄으며, CI 인프라 용량의 25%를 확보했다고 밝혔다. 이 수치는 앤스로픽의 보고서에 담긴 자체 설명이다.

이 글은 이 사례를 다른 업무에도 적용할 수 있는 운영상의 경고로 해석한다. AI가 영업 리드나 고객 문의를 더 많이 처리해도 후속 전화, 수동 승인, 물류 처리 능력이 따라오지 않으면 업무가 적체될 수 있다는 것이다. AI 도입 전에는 업무량이 10배로 늘어날 때 어느 운영 과정이 먼저 한계에 부딪힐지 점검해야 한다고 제안한다.