Ngày 2/11/2026, OpenAI công bố Pando, một hệ thống backend tùy biến cho kho chứa Git giúp giải quyết tình trạng nghẽn source control khi lượng công việc của kỹ sư và các AI agent dùng Codex gia tăng đột biến. Theo báo cáo kỹ thuật từ nhóm tác giả Aaron Friel, Taylor Blau và Ted Nyman, hệ thống Pando hiện điều phối toàn bộ hoạt động phát triển trên monorepo của OpenAI, xử lý gần 1 petabyte dữ liệu Git mỗi ngày và giảm gần 80% độ trễ push trung vị so với hệ thống cũ.
Trước khi triển khai Pando, OpenAI đối mặt với tình trạng độ tin cậy của các thao tác merge giảm xuống dưới 90% vào cuối năm ngoái, do hàng nghìn tiến trình CI, tác vụ nghiên cứu và AI agent liên tục fetch và push mã nguồn song song. Để khắc phục mà không làm thay đổi thói quen dùng Git của kỹ sư, OpenAI chọn xây dựng Pando trên nền tảng Rust nhằm tối ưu hóa hai mục tiêu: mở rộng ghi ngang (horizontally scalable writes) và tối đa hóa băng thông đọc bằng cách tái sử dụng packfile.
Kiến trúc Pando với tính nhất quán nhân quả
Thay vì duy trì tính nhất quán trên toàn bộ kho lưu trữ như giao thức three-phase commit (3PC) hay write-ahead log (WAL) truyền thống, Pando áp dụng mô hình nhất quán nhân quả (causal consistency). Mỗi khi client thực hiện push, Pando lưu packfile dưới dạng blob bất biến lên blob store và ghi lại một phiên bản tham chiếu (ref version) vào cơ sở dữ liệu Turtle trong thời gian O(1).
Hệ thống cho phép các nhánh độc lập cập nhật song song mà không cần điểm điều phối tập trung. Khi client kéo dữ liệu, Pando tận dụng tính năng packfile-uri của giao thức Git kết hợp dịch vụ bộ nhớ đệm khu vực Express để gửi trực tiếp liên kết tải packfile về cho client thay vì tự nén lại trên server. Nhờ tỷ lệ trúng bộ nhớ đệm đạt trên 99%, các máy chủ Pando có thể phục vụ lưu lượng tải đạt giới hạn mạng 10 Gbps mà chỉ cần phần cứng đám mây tiêu chuẩn. Ngoài ra, Pando triển khai cơ chế nén nền (compaction) từ cấp L0 đến L4 tương tự cấu trúc Log-Structured Merge-tree để gom các packfile rời rạc, giúp giảm độ trễ đàm phán fetch theo hàm logarit.
Pando giảm gần 80% độ trễ push cho monorepo
OpenAI cho biết Pando được phát triển bằng Codex chỉ trong 10 tuần từ khi khởi động đến lúc đưa vào production hồi tháng 4 năm nay. Đội ngũ kỹ sư sử dụng mô hình GPT-6 Astra cùng ngôn ngữ Lean và TLA+ để chứng minh tính đúng đắn và phát hiện lỗi trong quá trình chạy đồng thời. Hệ thống cũng được kiểm thử liên tục bằng các mô hình Daybreak nhằm phát hiện lỗ hổng bảo mật.
Sau khi đưa vào vận hành thực tế dưới dạng proxy chuyển tiếp không gián đoạn, Pando đã phân phối hơn 57 terabyte dữ liệu packfile chỉ trong một giờ cao điểm. Độ trễ push trung vị giảm gần 5 lần, đồng thời khắc phục triệt để lỗi xung đột merge hàng loạt do agent tạo ra.
Phát triển bằng Codex và đóng góp cho upstream Git
Cùng với việc triển khai nội bộ, OpenAI đã công bố bản phân phối Git tùy chỉnh của riêng họ và đóng góp nhiều cải tiến ngược lại cho dự án Git mã nguồn mở thượng nguồn (upstream). Các đóng góp bao gồm sửa lỗi tải song song packfile-uri, cơ chế khôi phục gói tải bị gián đoạn, bổ sung khả năng đo đạc băng thông tải gói và cơ chế explicit haves giúp các nhánh tính năng xây dựng packfile độc lập dựa trên nhánh chính. OpenAI hiện duy trì công khai mã nguồn tại kho lưu trữ github.com/openai/git để cộng đồng cùng sử dụng.