[{"data":1,"prerenderedAt":812},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform":3,"navigation-de-de":37,"banner-de-de":451,"footer-de-de":461,"blog-post-authors-de-de-Itzik Gan Baruch":697,"blog-related-posts-de-de-introduction-to-gitlab-duo-agent-platform":711,"blog-promotions-de-de":750,"next-steps-de-de":802},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":12,"meta":28,"navigation":29,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":33,"tagSlugs":34,"__hash__":36},"blogPosts/de-de/blog/introduction-to-gitlab-duo-agent-platform.yml","Introduction To Gitlab Duo Agent Platform",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"introduction-to-gitlab-duo-agent-platform",false,"BlogPost",{"tags":15,"category":9,"date":20,"heroImage":21,"authors":22,"description":24,"title":25,"body":26},[16,17,18,19],"AI/ML","product","features","tutorial","2026-01-14","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765809212/noh0mdfn9o94ry9ykura.png",[23],"Itzik Gan Baruch","Grundlagen der GitLab Duo Agent Platform kennenlernen und erste Agent-Interaktion abschließen.","Einführung in GitLab Duo Agent Platform","*Teil 1 des achtteiligen Leitfadens [GitLab Duo Agent Platform – Der komplette Einstieg](/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/), in dem du lernst, KI-Agents und Workflows im Development Lifecycle zu erstellen und bereitzustellen. Von der ersten Interaktion bis zu produktionsreifen Automatisierungs-Workflows mit vollständiger Anpassung.*\n\nGitLab Duo Agent Platform stellt einen fundamentalen Wandel dar, wie Entwickler(innen) während des Software Development Lifecycle mit KI interagieren. Die Plattform geht über Code hinaus in den vollen SDLC-Kontext und ermöglicht mehreren spezialisierten KI-Agents, neben dem Team zu arbeiten – komplexe Aufgaben asynchron zu handhaben, während der Fokus auf Innovation und Problemlösung liegt.\n\nGitLab Duo Agent Platform transformiert traditionelle lineare Entwicklungsworkflows in dynamische Multi-Agent-Kollaborationssysteme.\n\n## Was ist GitLab Duo Agent Platform?\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) ist eine KI-Orchestrierungsschicht, die Folgendes ermöglicht:\n\n* Asynchrone Kollaboration zwischen Entwickler(inne)n und spezialisierten KI-Agents\n* Vollen SDLC-Kontext über Code, Issues, Epics, Merge Requests, CI/CD-Pipelines, Wikis, Analytics und Security Scans hinweg\n* Multi-Agent-Flows, bei denen viele Agents parallel an komplexen Aufgaben kollaborieren\n* Intelligente Automatisierung, die Standards, Praktiken und Compliance-Anforderungen der Organisation versteht\n\nBetrachte es als Hinzufügen von KI-Team-Mitgliedern, die ganze Workflows übernehmen können – von Requirements-Verstehen bis zum Erstellen von Merge Requests – bei voller Sichtbarkeit und Kontrolle.\n\n> 🎯 **[GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/)** heute ausprobieren!\n\n## Plattform-Architektur\n\nGitLab Duo Agent Platform besteht aus mehreren vernetzten Komponenten, die zusammenarbeiten, um umfassende KI-Assistenz bereitzustellen. Das Diagramm unten zeigt die *Nutzer-Interaktionsmethoden* mit GitLab Duo Agent Platform. Es illustriert die vier Wege, wie Nutzer(innen) mit Agents interagieren können:\n\n![GitLab Duo Agent Platform architecture diagram](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373441/k0ktrcnyuqbq3unbcvyp.png \"GitLab Duo Agent Platform Architektur-Diagramm\")\n\n### Wie Teams mit GitLab Duo Agent Platform interagieren\n\n**Vier Wege, Agents zu nutzen**\n\n1. **GitLab Duo Agentic Chat** – Chat-Panel in GitLab UI oder IDE öffnen für interaktive Konversationen mit Foundational und Custom Agents. Aus verfügbaren KI-Models wählen und Echtzeit-Hilfe erhalten.\n2. **Custom Flows auslösen** – Flows in Issue- oder Merge-Request-Kommentaren erwähnen oder Reviewer zuweisen, um Custom Flows automatisch auszulösen. Diese laufen asynchron via Runner-Execution.\n3. **Foundational Flows auslösen** – Von GitLab erstellt und gepflegt, einschließlich **[Developer](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/developer/)**, **[Code Review](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/code_review/)**, **[Fix CI/CD Pipeline](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/fix_pipeline/)**, **[Convert Jenkins to GitLab CI/CD](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/)** und **[Software Development Flow](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/convert_to_gitlab_ci/)**.\n4. **External Agents auslösen** – External AI Agents (wie Claude Code oder OpenAI Codex) in Issue- oder Merge-Request-Kommentaren zuweisen oder erwähnen, um sie automatisch auszulösen. Diese laufen asynchron via Runner-Execution.\n\n**Wo verwalten und entdecken**\n\n* **AI Catalog** – Agents und Flows organisations-übergreifend durchsuchen, erstellen und teilen. Von GitLab und dem Team erstellte Agents und Flows entdecken, dann zu Projekten hinzufügen. Eigene Custom Agents und Flows für andere erstellen und veröffentlichen.\n* **Automate Capabilities** – Zentrale Anlaufstelle zur Verwaltung von allem. Agents anzeigen und verwalten, Flows konfigurieren und überwachen, alle Aktivität in Sessions reviewen (einschließlich Pipeline-Status) und Trigger für eventbasierte Automatisierung einrichten.\n\nJede Komponente kurz erkunden (in nachfolgenden Posts tiefer eintauchen):\n\n**GitLab Duo Agentic Chat**\n\nPrimäre Schnittstelle zur Interaktion mit Agents. Verfügbar als persistentes Panel in GitLab UI und in der IDE. Mehr in Teil 2: GitLab Duo Agentic Chat – Erste Schritte](/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/).\n\n![GitLab Duo Agentic Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618251/gdkojstbdsruen4bo5fw.png \"GitLab Duo Agentic Chat Panel in Web UI\")\n\n![GitLab Duo Agentic Chat IDE](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373438/gjojavrvjhhvglgkvxmw.png \"GitLab Duo Agentic Chat Panel in VS Code\")\n\n**Agents**\n\nAgents sind spezialisierte KI-gestützte Assistenten zum Handhaben spezifischer Aufgaben über den Development Workflow hinweg. Als Team-Mitglieder mit einzigartiger Expertise und Capabilities betrachten.\n\n| Typ                                                                                             | Beschreibung                                                                                                                                  | Wo genutzt             | Setup erforderlich |\n| ----------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------- | ------------------ |\n| **[Foundational](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/foundational_agents/)** | Von GitLab für häufige Development-Workflows gepflegt (Security Analyst, Planner, GitLab Duo), standardmäßig im Chat jedes Projekts verfügbar | GitLab Duo Chat        | Nein               |\n| **[Custom](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom/)**                    | Für teamspezifische Anforderungen mit Custom Prompts und Tools erstellt                                                                       | GitLab Duo Chat        | Ja                 |\n| **[External](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/external/)**                | Externe KI-Provider (Claude, OpenAI), ausgelöst via Mentions oder Assignments                                                                 | @mentions, Assignments | Optional           |\n\n### Über External Agents\n\nExternal Agents laufen im Hintergrund auf GitLab Platform Compute, wenn durch Mentions (z. B. `@ai-codex`) oder Assignments in Issues und Merge Requests ausgelöst. Anders als Foundational und Custom Agents, die synchrone Feedback-Loops nutzen, führen External Agents asynchron aus und ermöglichen leistungsstarke Automatisierung mit spezialisierten KI-Providern.\n\n### Was Agents leistungsstark macht\n\n* **Spezialisierte Prompts**: Jeder Agent hat einen einzigartigen System-Prompt, der Expertise, Verhalten und Kommunikationsstil definiert.\n* **Zugriff auf Tools**: Agents können Dateien lesen, auf Issues/MRs/Epics zugreifen, Code durchsuchen, CI/CD-Job-Logs und Vulnerability-Reports analysieren und mehr – basierend auf ihrer Konfiguration.\n* **Projekt-Kontext:** Zugriff auf Issues, Merge Requests, Code, CI/CD-Pipelines und Security Vulnerabilities.\n\nMehr in [Teil 3: Agents verstehen](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/). Erfahren, wie Custom Agents erstellt, externe KI-Provider integriert und Agent-Prompts sowie -Tools für teamspezifische Anforderungen konfiguriert werden.\n\n**Flows**\n\nFlows sind mehrstufige Workflows, die mehrere Aktionen kombinieren, um komplexe Probleme zu lösen. Anders als Agents, die auf Fragen reagieren, führen Flows komplette Workflows autonom via Runner-Execution aus.\n\n| Typ                                                                                           | Beschreibung                                                                                                                           | Wo ausgelöst                                                            | Setup erforderlich |\n| --------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------- | ------------------ |\n| **[Foundational](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/foundational_flows/)** | Von GitLab für häufige Development-Workflows gepflegt (Developer, Fix Pipeline, Convert Jenkins to GitLab CI/CD, Software Development) | Via dedizierte UI-Action-Buttons oder IDE-Extension-Flows-Tab aufrufbar | Nein               |\n| **[Custom](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom/)**                   | Nutzerdefinierte Workflows, erstellt und auf Anforderungen zugeschnitten                                                               | Mentions in Issues/MRs, Assignment                                      | Ja                 |\n\n### Was Flows leistungsstark macht\n\n* **Mehrstufige Execution**: Mehrere Operationen in einem einzigen Workflow kombinieren\n* **Asynchrones Processing**: Im Hintergrund laufen, während weitergearbeitet wird\n* **Voller Pipeline-Zugriff**: Via Runner-Execution mit komplettem Projekt-Kontext ausführen\n* **Eventgesteuert**: Automatisch durch GitLab-Events ausgelöst\n\nMehr in [Teil 4: Flows verstehen](/de-de/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/), einschließlich Multi-Agent-Workflows.\n\n## Agents vs. Flows: Was ist der Unterschied?\n\nVerstehen, wann ein Agent vs. ein Flow genutzt wird, ist entscheidend für effektive Arbeit mit GitLab Duo Agent Platform.\n\n| Aspekt        | Agents (Interaktiv im Chat)                                                                    | Flows (Automatisiert auf Platform)                                                    |\n| ------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **Zweck**     | Interaktive Arbeit, schnelle Iterationen, konversationelle Anleitung                           | Komplexe mehrstufige Aufgaben, Hintergrund-Automatisierung, eventgesteuerte Workflows |\n| **Wo**        | GitLab Duo Chat (Web UI, IDEs)                                                                 | Issues, Merge Requests, UI-Action-Buttons                                             |\n| **Wie**       | Echtzeit-Konversation mit Fähigkeit, Aktionen durchzuführen                                    | Durch Events oder Button-Klicks ausgelöst                                             |\n| **Execution** | Interaktiv, läuft sofort im Chat-Kontext                                                       | Asynchron via Runner-Execution                                                        |\n| **Beispiel**  | „Refactor this function\" (Agent modifiziert Code), „Create tests\" (Agent generiert Test-Datei) | „Generate MR for issue #123\" (Flow erstellt Branch, committet, öffnet MR)             |\n\n### Schnelle Entscheidungshilfe\n\n* Interaktiv arbeiten oder sofortiges Feedback gewünscht? → Chat nutzen\n* Hintergrund-Automatisierung, MR-Review oder komplexe Multi-File-Aufgaben benötigt? → Flow nutzen\n\n### Wichtige Erkenntnis\n\nSowohl Agents als auch Flows können Aktionen durchführen und Code erstellen. Der Hauptunterschied liegt in der Interaktion und Ausführung: Agents kommunizieren interaktiv im Chat-Interface, während Flows asynchron im Hintergrund auf Platform Compute laufen.\n\n#### AI Catalog\n\nEine zentralisierte Bibliothek zum Durchsuchen, Entdecken, Erstellen und Teilen von Agents und Flows über die Organisation hinweg – detailliert in [Teil 5: AI Catalog](/de-de/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/).\n\n![AI Catalog](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618250/sdtnio4rrbmwlh4iia4l.png \"AI Catalog\")\n\n#### Automate Capabilities\n\nZentrale Anlaufstelle zur Verwaltung von Agent- und Flow-Workflows:\n\n* **Agents**: Agents im Projekt anzeigen und verwalten, detailliert in [Teil 3](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/).\n* **Flows**: Flows im Projekt anzeigen, erstellen und verwalten, detailliert in [Teil 4](/de-de/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/).\n* **Sessions**: Agent-Activity-Logs\n* **Triggers**: Eventbasiertes Automatisierungsmanagement für Flows im Projekt\n\n## Sessions verstehen\n\nJede Agent- und Flow-Execution erstellt eine Session, die agentische Aktivitäten loggt. Sessions bieten volle Transparenz darüber, was passiert ist – einschließlich Agent-Reasoning, Execution-Details, Tool Calling, Outputs und dem kompletten Decision Trail.\n\n![Sessions Monitoring](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1767618251/jpqv5frskvgzz6fnmvjl.png \"Sessions-Übersicht mit Ausführungsstatus und Fortschritt\")\n\nSessions anzeigen: Navigation zum Projekt > **Automate** > **Sessions**. Von dort aus lässt sich auf die Pipeline-Console zugreifen, um detaillierte Execution-Logs einzusehen.\n\n## Model-Auswahl\n\nEine der leistungsstarken Funktionen von GitLab Duo Agent Platform ist die Möglichkeit zu wählen, welches KI-Model die Konversation antreibt.\n\n**Verfügbar in:** GitLab 18.4 und höher\n\n**Auswählen:**\n\n1. GitLab Duo Agentic Chat öffnen.\n2. Nach Model-Dropdown suchen.\n3. Klicken, um verfügbare Models anzuzeigen.\n4. Model auswählen, das am besten zur Aufgabe passt.\n\n**Hinweis:** Model-Auswahl ist aktuell nur in Web UI verfügbar. IDE-Integration nutzt das Default-Model, das für die Group ausgewählt wurde.\n\n## Erste Agent-Interaktion\n\nEine einfache erste Interaktion mit GitLab Duo Agentic Chat durchgehen:\n\n### Beispiel 1: Projekt verstehen (Agent)\n\n**Szenario:** Du bist gerade einem Projekt beigetreten und musst dessen Struktur und Architektur verstehen.\n\n**Schritte:**\n\n1. GitLab Duo Chat Panel öffnen (Duo-Icon oben rechts klicken).\n2. Sicherstellen, dass Agentic Mode (Beta) eingeschaltet ist.\n3. Duo Agent auswählen (Default).\n4. Eingeben: „Give me an overview of this project's architecture.\"\n5. **Enter** drücken.\n\n**Was passiert:**\n\nDer Agent:\n\n* Analysiert Repository-Struktur\n* Reviewt README, Code-Organisation und Dokumentation\n* Liefert umfassende Übersicht mit Schlüsselkomponenten\n\nFollow-up-Fragen zur Klärung stellen.\n\n![Chat showing architecture overview](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373438/rvdxbupzh8bupt674kyc.png \"Chat mit Architektur-Übersicht\")\n\n### Beispiel 2: Merge Request generieren (Flow)\n\n**Szenario:** Ein Issue muss mit Code-Änderungen gelöst werden.\n\n**Schritte:**\n\n1. Issue in GitLab öffnen.\n2. **Generate MR with Duo**-Button klicken.\n3. Eine Agent-Session startet.\n4. Innerhalb weniger Minuten wird ein MR erstellt mit:\n\n   * Code-Änderungen über mehrere Dateien hinweg\n   * Beschreibender Commit-Message\n   * Erklärung der Änderungen in MR-Description\n\n**Was passiert:**\n\nDer Developer Flow:\n\n* Analysiert das Issue\n* Versteht Repository-Struktur, Design-Patterns und SDLC-Kontext\n* Führt angemessene Code-Änderungen durch\n* Öffnet einen review-bereiten MR\n\n![Issue mit "Generate MR with Duo"-Button](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765373443/gq57mpgyftvru1fyqh4o.png \"Issue mit „Generate MR with Duo\\\\\"-Button\")\n\n## Häufige Fragen\n\n**Frage: Sind meine Konversationen mit Agents privat?**\n\nAntwort: Ja. Konversationen folgen GitLabs Standard-Privacy- und Security-Models. [Mehr erfahren.](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/data_usage/)\n\n**Frage: Kann ich GitLab Duo Agent Platform mit self-hosted Models nutzen?**\n\nAntwort: Ja, ab GitLab 18.8 – erfordert zusätzliches Setup. Siehe [GitLab-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/administration/gitlab_duo_self_hosted/configure_duo_features/#configure-access-to-the-gitlab-duo-agent-platform).\n\n## Was als Nächstes kommt\n\nNachdem du die Grundlagen von GitLab Duo Agent Platform verstanden hast, bist du bereit, tiefer in jede Komponente einzutauchen:\n\n* **[Teil 2: GitLab Duo Agentic Chat – Erste Schritte](/de-de/blog/getting-started-with-gitlab-duo-agentic-chat/)** – Persistentes Chat-Panel meistern, Model-Selection-Strategien lernen, Agent-Switching verstehen und Chat effektiv über Web UI und alle unterstützten IDEs hinweg nutzen.\n* **[Teil 3: Agents verstehen](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/)** – Foundational Agents von GitLab erkunden, Custom Agents mit spezialisierten Prompts für Team-Workflows erstellen und externe CLI-Agents von Providern wie Claude Code und OpenAI Codex integrieren.\n* **[Teil 4: Flows verstehen](/de-de/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)** – Erfahren, wie Flows mehrere Agents orchestrieren, um komplexe Probleme zu lösen, Custom YAML-definierte Workflows erstellen und externe KI-Provider für automatisierte Pipeline-Execution nutzen.\n* **[Teil 5: AI Catalog](/de-de/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents/)** – Zentralisiertes Repository durchsuchen, um von GitLab und der Community erstellte Agents und Flows zu entdecken, sie zu Projekten hinzuzufügen und eigene Lösungen für andere zu veröffentlichen.\n* **[Teil 6: KI-Workflows überwachen, verwalten und automatisieren](/de-de/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/)** – Alle Agent- und Flow-Aktivität über Sessions überwachen, eventgesteuerte Trigger zur Workflow-Automatisierung einrichten und das gesamte GitLab Duo Agent Platform-Ökosystem von einer zentralen Stelle aus verwalten.\n* **[Teil 7: Model Context Protocol-Integration](/de-de/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)** – GitLab Duo-Capabilities erweitern durch Verbinden mit externen Tools wie Jira, Slack und AWS über den offenen MCP-Standard sowie externen KI-Tools Zugriff auf GitLab-Daten ermöglichen.\n* **[Teil 8: GitLab Duo Agent Platform anpassen](/de-de/blog/customizing-gitlab-duo-chat-rules-prompts-workflows/)** – Custom Chat-Regeln konfigurieren, System-Prompts für Agents erstellen, Agent-Tools einrichten, externe Systeme mit MCP integrieren und Flows für teamspezifische Anforderungen anpassen.\n\n## Ressourcen\n\n* [GitLab Duo Agent Platform-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/)\n* [GitLab Duo Agent Platform-Site](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/)\n* [GitLab Community Forum](https://forum.gitlab.com/)\n\n- - -\n\n**Nächster Teil:** [Teil 2: GitLab Duo Agentic Chat – Erste 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CLI: Strukturierter GitLab-Zugriff für KI-Agenten","Das GitLab CLI (glab) gibt KI-Agenten strukturierten Zugriff auf Projekte via MCP. Tutorial: Code-Reviews und Issue-Triage mit glab beschleunigen.",[717],"Kai Armstrong","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776347152/unw3mzatkd5xyfbzcnni.png","2026-04-27","Wenn Teams GitLab Duo, Claude, Cursor und andere KI-Assistenten einsetzen,\nläuft ein wachsender Teil des Entwicklungs-Workflows über einen KI-Agenten,\nder im eigenen Auftrag handelt – Issues liest, Merge Requests prüft, Pipelines\nausführt und dabei hilft, schneller zu liefern. Die meisten Entwickler(innen) nutzen\n`glab` bereits vom Terminal aus, um mit GitLab zu interagieren. Beides zu\nkombinieren ist der naheliegende nächste Schritt.\n\nDas Problem: Ohne die richtigen Werkzeuge rät ein KI-Agent im Wesentlichen,\nwenn es um GitLab-Projekte geht. Er könnte die Details eines Issues\nhalluzinieren, den er nie gesehen hat, einen Merge Request auf Basis veralteter\nTrainingsdaten zusammenfassen statt anhand seines tatsächlichen Zustands – oder\nverlangen, dass Kontext manuell aus einem Browser-Tab kopiert und in ein\nChat-Fenster eingefügt wird, bevor überhaupt begonnen werden kann. Jede dieser\nUmgehungslösungen ist Reibung: Sie verlangsamt die Arbeit, eröffnet\nFehlermöglichkeiten und setzt eine harte Obergrenze dafür, was der Agent\ntatsächlich leisten kann. Das GitLab CLI (`glab`) ändert das, indem es Agenten\neine direkte, zuverlässige Schnittstelle zu Projekten gibt.\n\nMit `glab` ruft der Agent das Benötigte direkt von GitLab ab, handelt darauf\nund meldet das Ergebnis zurück – sodass weniger Zeit damit verbracht wird,\nInformationen weiterzugeben, und mehr Zeit für die eigentliche Arbeit bleibt.\n\nIn diesem Tutorial wird gezeigt, wie `glab` KI-Agenten strukturierten,\nzuverlässigen Zugriff auf GitLab-Projekte ermöglicht – und wie das einen\nschnelleren, leistungsfähigeren Entwicklungs-Workflow freischaltet.\n\n\n## KI-Agent über MCP mit GitLab verbinden\n\nDer direkteste Weg, KI-Workflows deutlich leistungsfähiger zu machen, besteht\ndarin, dem KI-Agenten nativen Zugriff auf `glab` über das Model Context\nProtocol ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/))\nzu geben.\n\nMCP ist ein offener Standard, der KI-Werkzeugen ermöglicht, externe Fähigkeiten\nzur Laufzeit zu entdecken und zu nutzen. Nach der Verbindung kann der\nKI-Assistent Issues lesen, Merge Requests kommentieren, Pipeline-Status prüfen\nund zurück in GitLab schreiben – ohne etwas aus der UI zu kopieren oder auch\nnur einen einzigen API-Aufruf selbst zu schreiben.\n\nEinstieg mit:\n\n```shell\n# MCP-Server von glab starten\nglab mcp serve\n```\n\nSobald der MCP-Client konfiguriert ist, kann die KI Fragen wie *„Was ist der\nStatus meiner offenen MRs?\"* oder *„Gibt es fehlgeschlagene Pipelines auf\nmain?\"* beantworten, indem sie GitLab direkt abfragt – nicht durch Scraping der\nWeb-UI, nicht durch veraltete Trainingsdaten. Die\n[vollständige Setup-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/cli/) enthält\nKonfigurationsschritte für Claude Code, Cursor und andere Editoren.\n\nEin wichtiges Detail: `glab` fügt automatisch `--output json` hinzu, wenn es\nüber MCP aufgerufen wird – für jeden Befehl, der das unterstützt. Der Agent\nerhält saubere, strukturierte Daten, ohne dass über Ausgabeformate nachgedacht\nwerden muss. Und da `glab` das offizielle MCP SDK verwendet, bleibt es\nkompatibel, wenn sich das Protokoll weiterentwickelt.\n\nWir haben bewusst entschieden, *welche* Befehle über MCP zugänglich sind.\nBefehle, die interaktive Terminalausgabe erfordern, sind absichtlich\nausgeschlossen – der Agent bleibt nie in einem Wartezustand für Eingaben, die\nnie kommen. Was zugänglich ist, funktioniert zuverlässig im Agenten-Kontext.\n\n\n## KI am Code-Review beteiligen\n\nDie meisten Entwickler(innen) haben einen Rückstand an MRs, die auf Review warten.\nDas ist einer der zeitintensivsten Teile der Arbeit – und einer der besten\nAnsatzpunkte für KI. Mit `glab` beobachtet der Agent die Review-Queue nicht\nnur, sondern arbeitet sie gemeinsam durch.\n\n### Genau sehen, was noch offen ist\n\nEinstieg mit:\n\n```shell\nglab mr view 2677 --comments --unresolved --output json\n```\n\nDieser Befehl gibt den vollständigen MR zurück: Metadaten, Beschreibung und\njede ungelöste Diskussion als einzelnes strukturiertes JSON-Payload. Das gibt\nder KI alles, was sie braucht: welche Threads offen sind, was der Reviewer\nangefragt hat und in welchem Kontext. Kein Tab-Wechsel, kein manuelles Kopieren\neinzelner Kommentare.\n\n```json\n{\n  \"id\": 2677,\n  \"title\": \"feat: add OAuth2 support\",\n  \"state\": \"opened\",\n  \"author\": { \"username\": \"jdwick\" },\n  \"labels\": [\"backend\", \"needs-review\"],\n  \"blocking_discussions_resolved\": false,\n  \"discussions\": [\n    {\n      \"id\": \"3107030349\",\n      \"resolved\": false,\n      \"notes\": [\n        {\n          \"author\": { \"username\": \"dmurphy\" },\n          \"body\": \"This error handling will swallow panics — consider wrapping with recover()\",\n          \"created_at\": \"2026-03-14T09:23:11.000Z\"\n        }\n      ]\n    },\n    {\n      \"id\": \"3107030412\",\n      \"resolved\": false,\n      \"notes\": [\n        {\n          \"author\": { \"username\": \"sreeves\" },\n          \"body\": \"Token refresh logic needs a test for the expired token case\",\n          \"created_at\": \"2026-03-14T10:05:44.000Z\"\n        }\n      ]\n    }\n  ]\n}\n```\n\nStatt jeden Thread selbst durchzulesen, lässt sich der Agent fragen:\n*„Was muss ich in MR 2677 noch beheben?\"* – und erhält eine priorisierte\nZusammenfassung mit Änderungsvorschlägen. Das alles aus einem einzigen Befehl.\n\n### Den Kreislauf programmatisch schließen\n\nSobald der KI geholfen hat, das Feedback zu adressieren, kann sie Diskussionen\nauflösen:\n\n```shell\n# Alle Diskussionen auflisten – strukturiert, bereit für den Agenten\nglab mr note list 456 --output json\n\n# Diskussion auflösen, sobald das Feedback adressiert wurde\nglab mr note resolve 456 3107030349\n\n# Wieder öffnen, wenn etwas erneut geprüft werden muss\nglab mr note reopen 456 3107030349\n```\n\n```json\n[\n  {\n    \"id\": 3107030349,\n    \"body\": \"This error handling will swallow panics — consider wrapping with recover()\",\n    \"author\": { \"username\": \"dmurphy\" },\n    \"resolved\": false,\n    \"resolvable\": true\n  },\n  {\n    \"id\": 3107030412,\n    \"body\": \"Token refresh logic needs a test for the expired token case\",\n    \"author\": { \"username\": \"sreeves\" },\n    \"resolved\": false,\n    \"resolvable\": true\n  }\n]\n```\n\nNote-IDs sind direkt in der GitLab-UI und der API sichtbar – kein zusätzlicher\nLookup nötig. Der Agent kann die vollständige Liste durcharbeiten, jeden Fix\nprüfen und dabei auflösen.\n\n\n## Mit der KI effektiver über Code sprechen\n\nAuch ohne laufenden MCP-Server gibt es eine einfachere Umstellung, die einen\ngroßen Unterschied macht: `glab` einsetzen, um der KI bessere Informationen zu\nliefern.\n\nBeim letzten Mal, als ein KI-Assistent bei der Issue-Triage oder beim Debuggen\neiner fehlgeschlagenen Pipeline geholfen hat, wurde wahrscheinlich etwas Text\naus der GitLab-UI kopiert und in den Chat eingefügt. Das ist es, womit der\nAgent tatsächlich arbeitet:\n\n```text\nopen issues: 12 • milestone: 17.10 • label: bug, needs-triage ...\n```\n\nIm Vergleich dazu, was er mit `glab` erhält:\n\n```json\n[\n  {\n    \"iid\": 902,\n    \"title\": \"Pipeline fails on merge to main\",\n    \"labels\": [\"bug\", \"needs-triage\"],\n    \"milestone\": { \"title\": \"17.10\" },\n    \"assignees\": []\n  },\n  ...\n]\n```\n\nStrukturiert, typisiert, vollständig – keine Mehrdeutigkeit, kein\nInterpretationsaufwand beim Parsen. Das ist der Unterschied zwischen einem\nAgenten, der handeln kann, und einem, der Rückfragen stellen muss.\n\nMit dem MCP-Server passiert das automatisch: `glab` fügt `--output json` für\njeden Befehl hinzu, der das unterstützt. Beim direkten Arbeiten im Terminal\neinfach das Flag selbst ergänzen:\n\n```shell\n# Offene Issues für Triage abrufen\nglab issue list --label \"needs-triage\" --output json\n\n# Pipeline-Status prüfen\nglab ci status --output json\n\n# Vollständige MR-Details abrufen\nglab mr view 456 --output json\n```\n\nDie JSON-Ausgabe wurde in letzten Releases erheblich erweitert. Sie deckt jetzt\nCI-Status, Milestones, Labels, Releases, Schedules, Cluster-Agenten, Work\nItems, MR-Genehmiger, Repository-Mitwirkende und mehr ab. Was `glab` abrufen\nkann, kann die KI sauber verarbeiten.\n\n### Ein echter Workflow\n\n```shell\n$ glab issue list --label \"needs-triage\" --milestone \"17.10\" \\\n--output json\n```\n\n```text\nAgent: I found 2 unassigned bugs in the 17.10 milestone that need triage:\n1. #902 — Pipeline fails on merge to main (opened 5 days ago)\n2. #903 — Auth token not refreshing on expiry (opened 4 days ago)\nBoth are unassigned. Want me to draft triage notes and suggest assignees based on recent commit history?\n```\n\n\n## Der Agent ist keineswegs auf eingebaute Befehle beschränkt\n\nDie nativen Befehle von `glab` decken die gängigsten Workflows ab – aber der\nAgent ist nicht darauf beschränkt. Über `glab api` hat er authentifizierten\nZugriff auf die vollständige GitLab REST- und GraphQL-API-Oberfläche, mit\nderselben Session, ohne zusätzliche Credentials oder Konfiguration.\n\nDas ist ein wesentlicher Unterschied. Die meisten CLI-Werkzeuge beschränken\nsich auf das, was ihre Befehle abbilden. Mit `glab` gilt: Wenn GitLabs API es\nunterstützt, kann der Agent es tun – immer aus einem vertrauenswürdigen,\nauthentifizierten Kontext heraus.\n\nEin praktisches Beispiel: nur die Liste der geänderten Dateien in einem MR\nabrufen, bevor entschieden wird, welche Diffs vollständig geladen werden:\n\n```shell\n# Geänderte Dateipfade abrufen – leichtgewichtig, noch kein Diff-Inhalt\nglab api \"/projects/$CI_PROJECT_ID/merge_requests/$CI_MERGE_REQUEST_IID/diffs?per_page=100\" \\\n| jq '.[].new_path'\n\n# Dann nur die spezifische Datei laden, die der Agent benötigt\nglab api \"/projects/$CI_PROJECT_ID/merge_requests/$CI_MERGE_REQUEST_IID/diffs?per_page=100\" \\\n| jq '.[] | select(.new_path == \"path/to/file.go\")'\n```\n\n```text\n\"internal/auth/token.go\"\n\"internal/auth/token_test.go\"\n\"internal/oauth/refresh.go\"\n```\n\nFür alles, was die REST API nicht abdeckt (Epics, bestimmte Work-Item-Abfragen,\nkomplexe projektübergreifende Daten), bietet `glab api graphql` die vollständige\nGraphQL-Schnittstelle:\n\n```shell\nglab api graphql -f query='\n{\n  project(fullPath: \"gitlab-org/gitlab\") {\n    mergeRequest(iid: \"12345\") {\n      title\n      reviewers { nodes { username } }\n    }\n  }\n}'\n```\n\n```json\n{\n  \"data\": {\n    \"project\": {\n      \"mergeRequest\": {\n        \"title\": \"feat: add OAuth2 support\",\n        \"reviewers\": {\n          \"nodes\": [\n            { \"username\": \"dmurphy\" },\n            { \"username\": \"sreeves\" }\n          ]\n        }\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\nEin einziger, authentifizierter Einstiegspunkt zu allem, was GitLab\nbereitstellt – ohne Token-Jonglieren, separate API-Clients oder\nKonfigurationsaufwand.\n\n\n## Was als Nächstes kommt – und Feedback\n\nZwei Verbesserungen, an denen aktiv gearbeitet wird, werden `glab` für\nAgenten-Workflows noch nützlicher machen:\n\n**Auf Agenten abgestimmter Hilfetext.** Heute ist die `--help`-Ausgabe für\nMenschen am Terminal geschrieben. Sie wird aktualisiert, um für jeden\ninteraktiven Befehl die nicht-interaktive Alternative anzuzeigen, Befehle mit\n`--output json`-Unterstützung zu kennzeichnen und Hilfe generell zu einer\nnützlichen Ressource für Agenten zu machen, die Fähigkeiten zur Laufzeit\nentdecken – nicht nur für Menschen.\n\n**Besser maschinenlesbare Fehlermeldungen.** Wenn heute etwas schiefläuft,\nerhalten Agenten dieselben menschenlesbaren Fehlermeldungen wie\nTerminal-Nutzende. Das wird geändert: Fehler im JSON-Modus geben strukturierte\nAusgaben zurück, die dem Agenten die Informationen liefern, die er braucht, um\nFehler sauber zu behandeln, intelligent zu wiederholen oder den richtigen\nKontext zurückzugeben.\n\nBeide Punkte sind in aktiver Entwicklung. Wer `glab` bereits mit einem\nKI-Werkzeug einsetzt, ist genau die Zielgruppe, deren Erfahrungen uns\ninteressieren.\n\n* **Welche Reibungspunkte gibt es?** Befehle, die sich in Agenten-Kontexten\n  nicht gut verhalten, Fehlermeldungen ohne Handlungsanleitung, Lücken in der\n  JSON-Ausgabe. Feedback ist willkommen.\n\n* **Welche Workflows wurden erschlossen?** Reale Nutzungsmuster helfen dabei,\n  Prioritäten für die weitere Entwicklung zu setzen.\n\nDie Diskussion findet im\n[Feedback-Issue](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/issues/8177) statt –\ndort wird die Roadmap für Agenten-Freundlichkeit gestaltet, und Beiträge haben\ndort den direktesten Einfluss. Wer eine spezifische Lücke gefunden hat,\nkann ein [Issue öffnen](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/issues/new). Wer\neinen Fix im Sinn hat: Beiträge sind willkommen. Details unter\n[CONTRIBUTING.md](https://gitlab.com/gitlab-org/cli/-/blob/main/CONTRIBUTING.md).\n\nDas GitLab CLI stand schon immer dafür, Entwickler(inne)n mehr Kontrolle über ihren\nWorkflow zu geben. Da KI ein immer größerer Teil der täglichen Arbeit wird,\nbedeutet das, `glab` zur bestmöglichen Schnittstelle zwischen KI-Werkzeugen\nund GitLab-Projekten zu machen. Wir stehen am Anfang – und freuen uns darauf,\nden nächsten Teil gemeinsam zu gestalten.\n",[16,17,19],{"featured":29,"template":13,"slug":723},"give-your-ai-agent-direct-structured-gitlab-access-with-glab-cli",{"content":725,"config":733},{"title":726,"description":727,"authors":728,"heroImage":718,"date":730,"body":731,"category":9,"tags":732},"GitHubs neue Copilot-Richtlinie: Was regulierte Unternehmen jetzt prüfen müssen","Warum GitLabs Datenverwaltungsansatz strukturell anders ist – und was GitHubs neue Copilot-Richtlinie für regulierte Unternehmen bedeutet.",[729],"Allie Holland","2026-04-20","GitHub hat kürzlich angekündigt, wie Interaktionsdaten von Copilot-Nutzenden\nkünftig verwendet werden. Ab dem 24. April 2026 werden Daten aus Copilot Free,\nPro und Pro+ standardmäßig zum Training von KI-Modellen genutzt, sofern\nNutzende nicht aktiv widersprechen. Betroffen sind Eingaben, Ausgaben,\nCode-Snippets und zugehöriger Kontext. Copilot Business und Enterprise sind\naufgrund bestehender Vertragskonditionen ausgenommen.\n\nFür Unternehmen in regulierten Branchen wirft diese Änderung Fragen auf, die\nüber individuelle Entwicklerpräferenzen weit hinausgehen. Sie zwingt zu einer\ngrundlegenden Prüfung, die Führungskräfte aus Engineering und IT-Sicherheit\njedem KI-Anbieter in ihrem Stack stellen sollten: Werden unsere Daten für\nKI-Training verwendet?\n\nGitLabs Antwort lautet: Nein. GitLab trainiert KI-Modelle nicht mit\nKundendaten – auf keiner Preisstufe. KI-Anbieter sind vertraglich verpflichtet,\nKundeneingaben und -ausgaben nicht für eigene Zwecke zu verwenden. Das\n[GitLab AI Transparency Center](https://about.gitlab.com/de-de/ai-transparency-center/)\nmacht diese Zusage prüfbar. Eine zentrale Dokumentation zeigt, welche Modelle\nwelche Funktionen betreiben, wie Daten verarbeitet werden, welche\nUnterauftragsverarbeiter beteiligt sind und wie lange Daten gespeichert werden.\nDas AI Transparency Center dokumentiert außerdem den Compliance-Status jeder\nFunktion – einschließlich der Bestätigung, dass GitLabs aktuelle KI-Funktionen\nnicht als Hochrisikosysteme im Sinne des EU AI Act eingestuft werden. Diesen\nStandard hat GitLab-CEO Bill Staples\n[wiederholt bekräftigt](https://www.linkedin.com/posts/williamstaples_gitlab-1810-agentic-ai-now-open-to-even-activity-7443280763715985408-aHxf)\n– er spiegelt GitLabs Unternehmensmission und das\n[Trust Center](https://trust.gitlab.com/) wider.\n\n\n## Was die Richtlinienänderung tatsächlich bedeutet\n\nGitHub gibt zudem an, dass die Daten mit verbundenen Unternehmen – darunter\nMicrosoft – für KI-Entwicklungszwecke geteilt werden können.\n\nQuellcode zählt häufig zum sensibelsten geistigen Eigentum eines Unternehmens.\nEr kann proprietäre Geschäftslogik abbilden, interne Systemarchitekturen\noffenlegen oder Datenflüsse berühren, die strengen Aufbewahrungs- und\nZugriffsrichtlinien unterliegen. Wenn dieser Code einen KI-Assistenten\ndurchläuft und zum Training von Modellen verwendet wird, die auch Wettbewerbern\ndienen, werden Anbieterdatenpraktiken zu einem konkreten IP-Risiko. Regulierte\nBranchen weltweit – von Finanzdienstleistungen über Gesundheitswesen bis zum\nöffentlichen Sektor – operieren unter Compliance-Anforderungen, die genau\ndiesen Punkt adressieren: dokumentierte, prüfbare Kontrolle über den Umgang\nDritter mit sensiblen Daten.\n\nEine Anbieterrichtlinie, die Datenstandardeinstellungen ändert, ein aktives\nWiderspruchsrecht erfordert und je nach Vertragsstufe unterschiedliche\nSchutzstandards bietet, erzeugt genau die Art unkontrollierbarer Variablen,\ndie Compliance-Teams nicht akzeptieren können. Der\n[Digital Operational Resilience Act (DORA)](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2022/2554/oj/eng)\n– seit Januar 2025 für europäische Finanzinstitute verbindlich – macht dies\nexplizit: Wesentliche Änderungen an IT-Drittanbieterbeziehungen erfordern\ndokumentierte Bewertung und Nachverfolgung.\n\n\n## Was regulierte Unternehmen von KI-Anbietern tatsächlich benötigen\n\nRegulierte Unternehmen diskutieren nicht mehr grundsätzlich, ob KI in\nEntwicklungs-Workflows eingesetzt werden soll. Der Fokus liegt darauf, dies so\nzu tun, dass es gegenüber Aufsichtsbehörden, Vorständen und Kunden vertretbar\nist. Dabei sind branchenübergreifend konsistente Anforderungen sichtbar\ngeworden.\n\n**Vertragliche Klarheit.** Regulierte Unternehmen benötigen spezifische,\ndokumentierte und bedingungslose Zusagen darüber, was mit ihren Daten geschieht\n– nicht etwas, das je nach Vertragsstufe variiert oder eine Handlung vor einem\nStichtag erfordert.\n\n**Prüfbarkeit.** IT-Risikomanagement-Frameworks verlangen von Unternehmen, die\neingesetzten KI-Systeme zu verstehen und zu validieren: die Trainingsdaten\nhinter diesen Modellen und die beteiligten Drittparteien. Anbieter, die diese\nFragen nicht beantworten können, erzeugen Dokumentationsrisiken für die\nOrganisationen, die sich auf sie stützen.\n\n**Trennung von Anbieterinteressen.** Wenn ein KI-Anbieter Modelle auf Basis\nvon Kundennutzungsdaten trainiert, werden Code und Workflows zu Eingaben für\nein System, das auch Wettbewerbern dient. Für Institutionen mit proprietären\nHandelsalgorithmen, Underwriting-Modellen oder Betrugserkennungssystemen ist\ndas ein konkretes IP-Risiko.\n\n\n## GitLabs Position zur KI-Datenverwaltung\n\nGitLab verwendet Kundendaten nicht zum Training von KI-Modellen. Diese Zusage\ngilt auf jeder Preisstufe; KI-Anbieter sind vertraglich verpflichtet, Eingaben\nund Ausgaben, die mit GitLab-Kunden verbunden sind, nicht für eigene Zwecke zu\nverwenden.\n\nDies ist eine bewusste architektonische und richtlinienbezogene Entscheidung –\nkein Merkmal einer bestimmten Preisstufe. Wie GitLabs\n[Beitrag zur Enterprise-Unabhängigkeit](https://about.gitlab.com/de-de/blog/why-enterprise-independence-matters-more-than-ever-in-devsecops/)\nfesthält, ist Datenverwaltung zu einem \"zunehmend kritischen Faktor bei\nUnternehmensentscheidungen\" geworden – getrieben durch nationale und regionale\nDatenschutzgesetze und wachsende Bedenken hinsichtlich der Kontrolle über\nsensibles geistiges Eigentum.\n\nGitLab ist cloud-neutral und modell-neutral und unterstützt\nSelf-Hosted-Deployments ohne kommerzielle Bindung an einen einzelnen\nCloud-Anbieter oder ein Large Language Model. Diese Unabhängigkeit ist für\nregulierte Unternehmen relevant, die Risiken durch Anbieterkonzentration\nbewerten. Der\n[AI Continuity Plan](https://handbook.gitlab.com/handbook/product/ai/continuity-plan/)\ndokumentiert, wie Anbieterveränderungen gehandhabt werden – einschließlich\nwesentlicher Änderungen daran, wie KI-Anbieter Kundendaten behandeln. Er ist\neine direkte Antwort auf die Governance-Anforderungen unter Frameworks wie\n[DORA](https://handbook.gitlab.com/handbook/legal/dora/).\n\n\n## Die Governance-Lücke, die KI-Teams schließen müssen\n\nGitHubs Richtlinienaktualisierung macht deutlich: Für Unternehmen in\nregulierten Branchen ist das genaue Verständnis des Datenumgangs eines\nKI-Werkzeugs eine Voraussetzung für dessen Einsatz. Das bedeutet, Anbietern\nklare, dokumentierte Antworten auf folgende Fragen abzuverlangen:\n\n1. Werden unsere Daten zum Training von KI-Modellen verwendet?\n2. Wer sind Ihre KI-Modell-Unterauftragsverarbeiter?\n3. Was geschieht, wenn ein Anbieter seine Datenpraktiken ändert?\n4. Lässt sich ein Deployment realisieren, das alle KI-Verarbeitung innerhalb\n   der eigenen Infrastruktur hält?\n5. Welche Haftungsübernahme wird für KI-generierte Ausgaben angeboten?\n\nAnbieter, die diese Fragen klar beantworten und die Antworten in prüfbarer\nForm dokumentieren, sind Anbieter, auf die sich aufbauen lässt.\n**Wer das nicht kann, schafft Compliance-Risiken bei jedem Policy-Update.**\nWenn ein Anbieter Datenpraktiken mit 30 Tagen Ankündigungsfrist ändern kann,\nist das kein partnerschaftlicher Rahmen für regulierte Unternehmen – das ist\nein strukturelles Compliance-Risiko.\n\n> Mehr zu GitLabs Ansatz für KI-Governance im\n> [GitLab AI Transparency Center](https://about.gitlab.com/de-de/ai-transparency-center/).\n",[16,17],{"featured":12,"template":13,"slug":734},"github-copilots-new-policy-for-ai-training-is-a-governance-wake-up-call",{"content":736,"config":748},{"title":737,"description":738,"authors":739,"body":742,"heroImage":743,"date":744,"category":9,"tags":745},"GitLab und Vertex AI auf Google Cloud: Agentenbasierte Softwareentwicklung","Erfahre, wie Google Cloud-Kunden auf GitLab und Vertex AI setzen – für Foundation Models, Enterprise-Kontrollen und die Vielfalt von Model Garden.\n",[740,741],"Regnard Raquedan","Rajesh Agadi","GitLab Duo Agent Platform verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Software entwickeln, absichern und bereitstellen. Seit der allgemeinen Verfügbarkeit im Januar 2026 bringt die Plattform agentenbasierte KI in jede Phase des Software Development Lifecycle. Duo Agent Platform ist eine intelligente Orchestrierungsebene, auf der Softwareteams und ihre spezialisierten Agenten gemeinsam planen, programmieren, Reviews durchführen und Sicherheitslücken beheben.\n\nIm Rahmen dieser Partnerschaft automatisiert [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) die Orchestrierung und den Lifecycle-Kontext der Softwareentwicklung – über die Integration mit Vertex AI auf Google Cloud, das die Modellebene für Agent-Aufrufe bereitstellt. Softwareteams arbeiten weiterhin mit Issues, Merge Requests, Pipelines und Security-Workflows, während die Inferenz der Google Cloud-Konfiguration folgt, die bereits definiert wurde.\n\nFortschritte bei den Vertex AI-Modellen von Google Cloud erweitern die Einsatzmöglichkeiten von GitLab Duo Agent Platform. Kunden erhalten eine KI-gestützte DevSecOps-Steuerungsebene in GitLab, gestützt auf eine leistungsfähige KI-Infrastruktur in Vertex AI und die flexiblen Deployment- und Integrationsoptionen von Duo Agent Platform. In Kombination ermöglicht das leistungsfähigere, kontrollierte agentenbasierte Workflows im Enterprise-Maßstab.\n\n![Konzeptionelle Darstellung der GitLab Duo Agent Platform, integriert mit Google Clouds Vertex AI, für agentenbasierte Softwareentwicklung und kontrollierte KI-Workflows](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776165990/b7jlux9kydafncwy8spc.png)\n\n\n## Agenten über den gesamten Lifecycle hinweg\n\n\nViele KI-Tools konzentrieren sich auf eine einzelne Aufgabe: Code schneller generieren. GitLab Duo Agent Platform geht weiter. Die Plattform orchestriert KI-Agenten über den gesamten Software Development Lifecycle (SDLC) – von der Planung über das Security-Review bis zur Auslieferung, teamübergreifend und über viele Projekte und Releases hinweg. In diesem Maßstab sind KI-Coding-Assistenten zwar notwendig für kontinuierliche Innovation, aber nicht ausreichend.\n\nEinzelne Coding-Assistenten erfassen selten den vollständigen Zustand eines Projekts. Backlog-Strukturen, offene Merge Requests, fehlgeschlagene Jobs und Sicherheitsbefunde befinden sich in GitLab – aber ein separates Chat-Fenster in einem Coding-Assistenten übernimmt dieses Gesamtbild des SDLC nicht. Die Lücke zeigt sich in manuellen Übergaben, wiederholten Erklärungen an eine KI ohne Kontext und Governance-Teams, die Datenflüsse über Tools hinweg nachvollziehen müssen, die nie als einheitliches System konzipiert wurden.\n\nGitLab Duo Agent Platform schließt diese Lücke, indem Agenten und Flows auf denselben Objekten arbeiten, die Entwicklungsteams täglich nutzen. Vertex AI liefert dabei die Modelle und Services, die diese Agenten aufrufen, wenn Google Cloud als Inferenz-Umgebung gewählt wird – wobei GitLabs AI Gateway den Zugriff vermittelt, sodass Administratoren jederzeit nachvollziehen können, was womit verbunden ist. So analysiert beispielsweise der GitLab Duo Planner Agent Backlogs, gliedert Epics in strukturierte Aufgaben und wendet Priorisierungs-Frameworks an, um Teams bei der Entscheidung zu unterstützen, was als Nächstes umgesetzt werden soll. Der Security Analyst Agent priorisiert Schwachstellen, beschreibt Risiken in verständlicher Sprache und empfiehlt Behebungsmaßnahmen in priorisierter Reihenfolge. Integrierte Flows verbinden diese Agenten zu durchgängigen Prozessen, ohne dass Entwicklungsteams jeden Übergabeschritt manuell steuern müssen.\n\nAgentic Chat in GitLab Duo Agent Platform verbindet das Gesamterlebnis für Entwicklungsteams. Abfragen in natürlicher Sprache liefern kontextbezogene Antworten mit mehrstufigem Reasoning, das auf den vollständigen Projektzustand zugreift: Issues, Merge Requests, Pipelines, Sicherheitsbefunde und Codebase. Da GitLab als System of Record für den SDLC mit einem einheitlichen Datenmodell dient, arbeiten GitLab Duo-Agenten mit Lifecycle-Kontext, der über die Reichweite eigenständiger, toolspezifischer KI-Assistenten hinausgeht.\n\n\n### Verstärkt durch Vertex AI\n\n\nGitLab Duo Agent Platform ist modellflexibel konzipiert und leitet verschiedene Aufgaben an verschiedene Modelle weiter – je nachdem, welches Modell für die jeweilige Aufgabe am besten geeignet ist. Diese Architekturentscheidung zahlt sich auf Google Cloud aus, wo Vertex AI als verwaltete Umgebung für Foundation Models und zugehörige Services fungiert und ein breites Modell-Ökosystem sowie verwaltete Infrastruktur bereitstellt, die die Plattformfähigkeiten erweitert.\n\nDie neuesten Generationen von KI-Modellen, die über Vertex AI verfügbar sind, bieten deutliche Verbesserungen bei Reasoning, Tool-Nutzung und Long-Context-Verständnis gegenüber früheren Versionen – genau die Eigenschaften, auf die GitLabs Agenten bei der Arbeit mit vielen Projekten und Teams mit großen, komplexen Codebases angewiesen sind. Längere Kontextfenster und umfangreichere Tool-Integration in den zugrunde liegenden Modellen erweitern das, was Agenten in einem einzigen Durchlauf erreichen können – besonders relevant bei Aufgaben wie einer umfassenden Backlog-Analyse oder dem Security-Review von Monorepos.\n\n[Vertex AI Model Garden](https://cloud.google.com/model-garden) bietet mit Zugang zu einer breiten Palette von Foundation Models die nötige Auswahl, um Entscheidungen auf Basis von Leistung, Kosten und regulatorischen Anforderungen zu treffen – statt an einen einzelnen Anbieter gebunden zu sein.\n\nDarüber hinaus können GitLab-Kunden Bring Your Own Model (BYOM) für Duo Agent Platform nutzen, sodass zugelassene Anbieter und Gateways dort eingebunden werden, wo das eigene Sicherheitsmodell es vorsieht. In GitLabs [Beitrag zum 18.9-Release über Self-Hosted Duo Agent Platform und BYOM](https://about.gitlab.com/de-de/blog/agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom/) wird beschrieben, wie diese Anbindung funktioniert. Mit dieser Deployment-Option erhalten Kunden Zugang zu einem breiteren Spektrum an Modelloptionen, die sich auf den eigenen Entwicklungsprozess zuschneiden lassen: das richtige Modell für den richtigen Workflow mit den richtigen Leitplanken.\n\nFür GitLab war die Entscheidung, auf Vertex AI zu bauen, von der Anforderung an Enterprise-taugliche Zuverlässigkeit und breite Modellverfügbarkeit getrieben. Vertex AI und Model Garden abstrahieren das LLM-Hosting vollständig – das bedeutet schnelle Versionsbereitstellung, robuste Sicherheit und strikte Governance sind in die Integration eingebaut. Über Gemini-Modelle hinaus bietet Vertex AI globalen, latenzarmen Zugang zu einem umfangreichen Katalog von Drittanbieter- und Open-Source-Modellen.\n\nIn Kombination mit Google Clouds Ansatz für Datenschutz und Modellschutz war Vertex AI die passende Wahl, um GitLabs Developer Experience der nächsten Generation zu unterstützen.\n\nDurch die Integration von Vertex AI Model Garden in das Backend erweitert GitLab seine DevSecOps-Plattform, ohne den Nutzenden zusätzliche Komplexität aufzubürden. Entwicklungsteams müssen die zugrunde liegenden LLMs weder evaluieren noch verwalten – stattdessen nutzen sie einen optimierten, KI-gestützten Workflow für die Entwicklung ihrer Anwendungen.\n\nGitLab abstrahiert die Cloud-Orchestrierung vollständig, sodass sich Entwicklungsteams ganz auf das Schreiben von Code konzentrieren können, während Vertex AI die unterstützenden Features und Funktionen bereitstellt.\n\n\n## Was das für Kunden auf Google Cloud bedeutet\n\n\nGitLab Duo Agent Platform liefert bereits heute KI-Agenten, die über den gesamten Software-Lifecycle hinweg innerhalb eines einzigen, kontrollierten System of Record arbeiten. Auf Google Cloud ermöglicht das schnelle Innovation, während Vertex AI die Modell- und Infrastrukturebene kontinuierlich weiterentwickelt.\n\nFür Google Cloud-Kunden bedeutet diese Integration eine optimierte Softwarebereitstellung bei gleichzeitig strikter Enterprise-Governance. Für Platform-Engineering-Teams bedeutet es, zu standardisieren, welche Vertex-gestützten Modelle Vorschläge, Analysen und Behebungen innerhalb von GitLab bereitstellen – statt Dutzende clientseitiger Tools zu katalogisieren. Sicherheitsprogramme profitieren, wenn Agenten Fixes dort vorschlagen und validieren, wo Entwicklungsteams bereits Befunde bearbeiten, was Kontextwechsel reduziert und Arbeit vermeidet, die sonst in nicht verwaltete Kanäle abfließen würde.\n\nAus Sicht der Cloud-Ökonomie und -Governance sorgt die Steuerung der Agent-Inferenz über Vertex innerhalb von GitLab dafür, dass die Nutzung näher an den bestehenden Vereinbarungen und Kontrollen auf Google Cloud bleibt – das hilft, doppelte Ausgaben und Schattenpfade zu vermeiden, die am Einkauf vorbeilaufen.\n\nDa Vertex AI als zugrunde liegender Infrastrukturanbieter für GitLab Duo Agent Platform dient, können Unternehmen die Produktivität ihrer Entwicklungsteams deutlich steigern – ohne den Overhead und das Risiko fragmentierter KI-Toolchains. Teams bleiben innerhalb eines einzigen, sicheren System of Record abgestimmt und können Anwendungen schneller entwickeln und mit Zuversicht ausliefern.\n\nDie Zusammenarbeit zwischen GitLab und Google Cloud besteht seit 2018. Heute stellt sie einen der umfassendsten Wege dar, um von KI-Experimenten zu vollständig kontrollierter, agentenbasierter Softwareentwicklung auf Google Cloud zu gelangen. Da sich beide Plattformen kontinuierlich weiterentwickeln – GitLab mit erweiterter Agent-Orchestrierung und Developer-Kontext, Vertex AI mit weiter steigender Modellleistung und Agent-Infrastruktur – wird der Mehrwert für gemeinsame Kunden weiter wachsen.\n\n> [Starte eine kostenlose Testversion von GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/free-trial/), um GitLab und Vertex AI auf Google Cloud kennenzulernen.\n","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663121/Blog/Hero%20Images/LogoLockupPlusLight.png","2026-04-14",[16,276,746,747,17],"google","news",{"featured":29,"template":13,"slug":749},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"promotions":751},[752,765,776,788],{"id":753,"categories":754,"header":755,"text":756,"button":757,"image":762},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":758,"config":759},"Get your AI maturity score",{"href":760,"dataGaName":761,"dataGaLocation":243},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":763},{"src":764},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":766,"categories":767,"header":768,"text":756,"button":769,"image":773},"devops-modernization",[17,568],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":770,"config":771},"Get your DevOps maturity score",{"href":772,"dataGaName":761,"dataGaLocation":243},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":774},{"src":775},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":777,"categories":778,"header":780,"text":756,"button":781,"image":785},"security-modernization",[779],"security","Are you trading speed for security?",{"text":782,"config":783},"Get your security maturity score",{"href":784,"dataGaName":761,"dataGaLocation":243},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":786},{"src":787},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":789,"paths":790,"header":793,"text":794,"button":795,"image":800},"github-azure-migration",[791,792],"migration-from-azure-devops-to-gitlab","integrating-azure-devops-scm-and-gitlab","Is your team ready for GitHub's Azure move?","GitHub is already rebuilding around Azure. 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