[{"data":1,"prerenderedAt":813},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/what-is-a-large-language-model-llm":3,"navigation-de-de":36,"banner-de-de":450,"footer-de-de":460,"blog-post-authors-de-de-Itzik Gan Baruch":696,"blog-related-posts-de-de-what-is-a-large-language-model-llm":710,"blog-promotions-de-de":751,"next-steps-de-de":803},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":24,"isFeatured":11,"meta":25,"navigation":26,"path":27,"publishedDate":20,"seo":28,"stem":32,"tagSlugs":33,"__hash__":35},"blogPosts/de-de/blog/what-is-a-large-language-model-llm.yml","What Is A Large Language Model Llm",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},false,"BlogPost","what-is-a-large-language-model-llm",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"tags":22,"category":9},"Was ist ein Large Language Model (LLM)?","Erfahre, wie Large Language Models funktionieren, welche Anwendungen es gibt und welchen Einfluss sie auf die DevSecOps-Welt haben.",[18],"Itzik Gan Baruch","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749660057/Blog/Hero%20Images/LLM.jpg","2025-10-15","Large Language Models (LLMs) verändern DevOps- und DevSecOps-Ansätze grundlegend, indem sie komplexe Aufgaben wie Code-Erstellung, Log-Analyse und Vulnerability Detection vereinfachen.\nIn diesem Artikel erfährst du, wie LLMs funktionieren, welche praktischen Anwendungen es gibt und welche Herausforderungen gemeistert werden müssen, um ihr Potenzial voll auszuschöpfen.\n\nFür deutsche Entwicklungsteams sind LLMs besonders relevant, da sie repetitive Aufgaben automatisieren und die Einhaltung von Compliance-Anforderungen unterstützen können – beispielsweise in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen oder der Automobilindustrie.\n\n## Was ist ein LLM?\n\nLLMs sind KI-Systeme (Künstliche Intelligenz), die autonom Text verarbeiten und generieren können. Sie werden trainiert, indem sie große Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysieren, wodurch sie linguistische Strukturen, kontextuelle Beziehungen und sprachliche Nuancen beherrschen.\n\nLLMs stellen einen bedeutenden Fortschritt im KI-Bereich dar. Ihre Fähigkeit, Text zu verarbeiten, zu generieren und zu interpretieren, basiert auf ausgereiften Machine-Learning- und Natural-Language-Processing-Techniken (NLP). Diese Systeme verarbeiten nicht nur einzelne Wörter, sondern analysieren komplexe Sequenzen, um die Gesamtbedeutung, subtile Kontexte und linguistische Nuancen zu erfassen.\n\n## Wie funktionieren LLMs?\n\nUm besser zu verstehen, wie sie funktionieren, betrachten wir einige Schlüsseleigenschaften von Large Language Models.\n\n### Supervised und Unsupervised Learning\n\nLLMs werden mit zwei komplementären Ansätzen trainiert: Supervised Learning und Unsupervised Learning. Diese beiden Machine-Learning-Ansätze maximieren ihre Fähigkeit, Text zu analysieren und zu generieren.\n\n* **Supervised Learning** basiert auf gelabelten Daten, bei denen jeder Input mit einem erwarteten Output verknüpft ist. Das Modell lernt, diese Inputs mit den korrekten Outputs zu assoziieren, indem es seine internen Parameter anpasst, um Vorhersagefehler zu reduzieren. Durch diesen Ansatz erwirbt das Modell präzises Wissen über spezifische Aufgaben wie Textklassifikation oder Named Entity Recognition.\n* **Unsupervised Learning (oder maschinelles Lernen)** benötigt hingegen keine gelabelten Daten. Das Modell erkundet große Textmengen, um versteckte Strukturen zu entdecken und semantische Beziehungen zu identifizieren. Das Modell kann daher wiederkehrende Muster, implizite grammatikalische Regeln im Text und die Kontextualisierung von Sätzen und Konzepten lernen. Diese Methode ermöglicht es, LLMs auf großen Datenkorpora zu trainieren, was ihren Fortschritt ohne direkte menschliche Intervention erheblich beschleunigt.\n\n  Durch die Kombination dieser beiden Ansätze gewinnen Large Language Models die Vorteile sowohl präzisen, menschlich geführten Lernens als auch unbegrenzter autonomer Exploration. Diese Komplementarität ermöglicht es ihnen, sich schnell zu entwickeln und gleichzeitig ihre Fähigkeit zu verbessern, Text kohärent und kontextuell zu verstehen und zu generieren.\n\n### Training auf großen Datenmengen\n\nLLMs werden auf Milliarden von Sätzen aus verschiedenen Quellen trainiert, wie Nachrichtenartikeln, Online-Foren, technischer Dokumentation, wissenschaftlichen Studien und mehr. Diese Quellenvielfalt ermöglicht es ihnen, ein breites und nuanciertes Verständnis natürlicher Sprache zu erwerben, das von alltäglichen Ausdrücken bis zu Fachterminologie reicht.\n\nDer Reichtum der verwendeten Daten ist ein Schlüsselfaktor für die Leistung von LLMs. Jede Quelle bringt unterschiedliche Schreibstile, kulturelle Kontexte und technische Niveaus mit sich.\nZum Beispiel:\n\n* **Nachrichtenartikel**, um informative und faktische Sprache zu beherrschen\n* **Online-Foren**, um informelle Unterhaltungen und Fachsprache spezialisierter Communities zu verstehen\n* **Technische Dokumentation und wissenschaftliche Studien**, um komplexe Konzepte und spezifische Terminologie zu assimilieren, besonders in Bereichen wie DevOps und DevSecOps\n  Diese Inhaltsvielfalt ermöglicht es LLMs, komplexe linguistische Strukturen zu erkennen, Sätze in verschiedenen Kontexten zu interpretieren und sich an hochgradig technische Domänen anzupassen. In DevSecOps bedeutet dies, Commands, Konfigurationen, Sicherheitsprotokolle und sogar Konzepte im Zusammenhang mit der Entwicklung und Wartung von Computersystemen zu verstehen.\n  Mit diesem groß angelegten Training können LLMs komplexe Fragen präzise beantworten, technische Dokumentation schreiben oder Schwachstellen in Computersystemen identifizieren.\n\n### Neuronale Netzwerkarchitektur und Deep Learning\n\nLLMs basieren auf fortgeschrittenen neuronalen Netzwerkarchitekturen. Diese Netzwerke sind speziell darauf ausgelegt, große Textsequenzen zu verarbeiten und dabei ein genaues Verständnis des Kontexts beizubehalten. Dieses auf Deep Learning basierende Training ist ein wichtiger Vorteil im NLP-Bereich.\nDie bekannteste dieser Strukturen ist die Architektur von Sequence-to-Sequence-Modellen (Transformers). Diese Architektur hat NLP mit ihrer Fähigkeit, alle Teile eines Textes gleichzeitig zu analysieren, grundlegend verändert – im Gegensatz zu sequenziellen Ansätzen, die Wörter einzeln verarbeiten.\n\nSequence-to-Sequence-Modelle eignen sich hervorragend für die Verarbeitung langer Texte. Beispielsweise können sie in einer Konversation oder einem detaillierten technischen Dokument entfernte Informationen im Text verknüpfen, um präzise und gut begründete Antworten zu produzieren. Dieses Kontextmanagement ist in einem DevSecOps-Ansatz essenziell, wo Anweisungen komplex sein und sich über mehrere Codezeilen oder Konfigurationsschritte erstrecken können.\n\n### Prädiktive Textgenerierung\n\nWenn der Benutzer einen Text, eine Abfrage oder eine Frage einreicht, nutzt ein LLM seine prädiktive Fähigkeit, um die wahrscheinlichste Sequenz basierend auf dem gegebenen Kontext zu generieren.\nDas Modell analysiert jedes Wort, untersucht grammatikalische und semantische Beziehungen und wählt dann die passendsten Begriffe aus, um einen kohärenten und informativen Text zu produzieren. Dieser Ansatz ermöglicht es, präzise, detaillierte und an den erwarteten Ton angepasste Antworten zu generieren.\n\nIn DevSecOps-Umgebungen wird diese Fähigkeit besonders nützlich für:\n\n* **Coding-Unterstützung:** Generierung von Code-Blöcken oder Scripts, die an spezifische Konfigurationen angepasst sind\n* **Technische Problemlösung:** Lösungsvorschläge basierend auf Beschreibungen von Bugs oder Fehlern\n* **Erstellung technischer Dokumentation:** Automatische Erstellung von Anleitungen, Handbüchern oder Anweisungen\n  Die prädiktive Textgenerierung ermöglicht es somit, viele repetitive Aufgaben zu automatisieren und die Arbeit technischer Teams zu beschleunigen.\n\n## Anwendungen von Large Language Models im DevSecOps-Ansatz\n\nMit dem Aufstieg der Automatisierung sind LLMs zu unverzichtbaren Unterstützern für technische Teams geworden. Ihre Fähigkeit, Text kontextuell zu verstehen und zu generieren, ermöglicht es ihnen, effektiv in komplexen Umgebungen wie [DevSecOps](https://about.gitlab.com/de-de/topics/devsecops/) zu arbeiten.\n\nMit ihrer Analysekraft und Anpassungsfähigkeit an spezifische Bedürfnisse bieten diese Modelle maßgeschneiderte Lösungen, um Prozesse zu straffen und die Arbeitslast technischer Teams zu reduzieren.\n\nEntwicklungsteams können LLMs nutzen, um funktionale Spezifikationen automatisch in Quellcode umzuwandeln.\n\nMit dieser Fähigkeit können sie folgende Aktionen durchführen:\n\n* Komplexe Automatisierungsskripte generieren\n* CI/CD-Pipelines erstellen, die auf spezifische Geschäftsprozesse zugeschnitten sind\n* Individuelle Sicherheitspatches produzieren\n* Code-Erklärungen generieren und Dokumentation erstellen\n* Code refaktorisieren, indem Struktur und Lesbarkeit verbessert werden, ohne die Funktionalität zu ändern\n* Tests generieren\n  Durch den Einsatz von LLMs können Teams die Entwicklung ihrer Software beschleunigen und gleichzeitig das Risiko menschlicher Fehler reduzieren.\n\n### Verbesserte Dokumentation und Wissensaustausch\n\nDiese leistungsstarken Tools ermöglichen es, maßgeschneiderte Benutzerhandbücher, API-Beschreibungen und Tutorials zu erstellen, die perfekt auf das Expertise-Level jedes Benutzers abgestimmt sind. Durch die Nutzung vorhandener Wissensbasen erstellen LLMs kontextuelle Antworten auf häufig gestellte Fragen. Dies verbessert den Wissensaustausch innerhalb von Teams, beschleunigt das Onboarding neuer Mitglieder und hilft, Best Practices zu zentralisieren.\n\n### Incident Management und Troubleshooting\n\nWährend eines Incidents spielen LLMs eine entscheidende Rolle bei der Echtzeit-Analyse von Logs und [Trace-Dateien](https://docs.gitlab.com/development/tracing/). Dank ihrer Fähigkeit, Informationen aus mehreren Quellen zu verknüpfen, identifizieren sie Anomalien und schlagen Lösungen basierend auf ähnlichen vergangenen Incidents vor. Dieser Ansatz reduziert die Diagnosezeit erheblich. Zusätzlich können LLMs die Erstellung detaillierter Incident-Reports automatisieren und spezifische Korrekturmaßnahmen empfehlen.\n\n### Erstellung und Verbesserung von CI/CD-Pipelines\n\nLLMs verändern die Konfiguration von [CI/CD-Pipelines](https://about.gitlab.com/de-de/topics/ci-cd/cicd-pipeline/) grundlegend. Sie können nicht nur bei der Erstellung von Pipelines helfen, sondern auch diesen Prozess automatisieren und optimale Konfigurationen basierend auf Industriestandards vorschlagen. Durch die Anpassung von Workflows an spezifische Bedürfnisse gewährleisten sie perfekte Konsistenz zwischen verschiedenen Entwicklungsumgebungen. Automatisierte Tests werden durch relevante Vorschläge verbessert, wodurch das Fehlerrisiko begrenzt wird. LLMs überwachen auch kontinuierlich die Effizienz von Pipelines und passen Prozesse an, um einen reibungslosen und unterbrechungsfreien Rollout sicherzustellen.\n\n### Sicherheit und Compliance\n\nIn einer DevSecOps-Umgebung werden Large Language Models zu wertvollen Unterstützern für Sicherheit und Compliance. Sie analysieren den Quellcode auf potenzielle Schwachstellen und generieren detaillierte Patch-Empfehlungen. LLMs können auch die Anwendung von Sicherheitsstandards in Echtzeit überwachen, umfassende Compliance-Reports produzieren und die Anwendung von Sicherheitspatches automatisieren, sobald eine Schwachstelle identifiziert wird. Diese Automatisierung erhöht die Gesamtsicherheit und gewährleistet konsistente Compliance mit rechtlichen und branchenspezifischen Anforderungen.\n\n## Was sind die Vorteile von Large Language Models?\n\nLLMs gestalten DevOps- und DevSecOps-Ansätze neu und bringen substanzielle Verbesserungen in Produktivität, Sicherheit und Softwarequalität. Durch die Integration in bestehende Workflows verändern LLMs traditionelle Ansätze, indem sie komplexe Aufgaben automatisieren und innovative Lösungen bieten.\n\n### Verbesserte Produktivität und Effizienz\n\nLLMs spielen eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Produktivität und Effizienz technischer Teams. Durch die Automatisierung einer breiten Palette repetitiver Aufgaben befreien sie Entwicklungsteams von Routineoperationen und ermöglichen es ihnen, sich auf strategische Aktivitäten mit höherem Mehrwert zu konzentrieren.\n\nDarüber hinaus agieren LLMs als intelligente technische Assistenten, die sofort relevante Code-Snippets liefern können, die auf den spezifischen Kontext jedes Projekts zugeschnitten sind. Auf diese Weise reduzieren sie die Recherchezeit erheblich, indem sie gebrauchsfertige Lösungen zur Unterstützung von Teams bei ihrer Arbeit anbieten. Diese gezielte Unterstützung beschleunigt die Problemlösung und reduziert Unterbrechungen in Workflows.\n\nAls Ergebnis steigt die Produktivität und Projekte kommen schneller voran. Technische Teams können mehr Aufgaben übernehmen, ohne die Qualität der Deliverables zu beeinträchtigen.\n\n### Verbesserte Code-Qualität und Sicherheit\n\nDer Einsatz von Large Language Models in der Softwareentwicklung ist ein wichtiger Hebel zur Verbesserung sowohl der Code-Qualität als auch der Anwendungssicherheit. Mit ihren fortgeschrittenen Analysefähigkeiten können LLMs Quellcode Zeile für Zeile scannen und sofort Syntaxfehler, logische Inkonsistenzen und potenzielle Schwachstellen erkennen. Ihre Fähigkeit, fehlerhaften Code zu erkennen, ermöglicht es ihnen, angemessene Korrekturen zu empfehlen, die den Best Practices der Branche entsprechen.\n\nLLMs spielen auch eine wichtige präventive Rolle. Sie sind hervorragend darin, komplexe Sicherheitslücken zu identifizieren, die für Menschen oft schwer zu erkennen sind. Durch die Analyse von Dependencies können sie veraltete oder anfällige Bibliotheken kennzeichnen und sicherere, aktualisierte Versionen empfehlen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, eine sichere Umgebung aufrechtzuerhalten, die den aktuellen Sicherheitsstandards entspricht.\n\nÜber die Behebung bestehender Fehler hinaus bieten LLMs Verbesserungen, indem sie optimierte Coding-Praktiken und Projektstrukturen vorschlagen. Sie können Code generieren, der den fortschrittlichsten Sicherheitsstandards von den frühesten Entwicklungsstadien an entspricht.\n\n### Beschleunigung von Entwicklungszyklen\n\nLarge Language Models spielen eine Schlüsselrolle bei der Beschleunigung von Softwareentwicklungszyklen, indem sie zentrale Aufgaben automatisieren, die andernfalls wertvolle menschliche Ressourcen binden würden. Komplexe und repetitive Aufgaben wie das Schreiben von Funktionen, die Erstellung von Unit-Tests oder die Implementierung von Standardkomponenten werden in wenigen Momenten automatisiert.\n\nLLMs beschleunigen auch die Validierungsphase mit ihrer Fähigkeit, vollständige und angemessene Testfälle vorzuschlagen. Sie gewährleisten eine breitere Testabdeckung in kürzerer Zeit, reduzieren das Fehlerrisiko und ermöglichen die frühzeitige Erkennung von Anomalien. Dieser präventive Ansatz verkürzt den Korrekturzyklus und begrenzt Verzögerungen im Zusammenhang mit Code-Qualitätsproblemen.\nIndem sie technische Aufgaben vereinfachen und schnelle, maßgeschneiderte Lösungen bieten, ermöglichen Large Language Models Unternehmen, agiler auf Marktanforderungen zu reagieren. Diese Beschleunigung des Entwicklungszyklus führt zu häufigeren Updates, schnelleren Iterationen und einer besseren Fähigkeit, Produkte an die sich ändernden Bedürfnisse der Benutzer anzupassen.\nEntwicklungszyklen werden kürzer und bieten einen kritischen strategischen Vorteil in einer zunehmend anspruchsvollen Technologielandschaft.\n\n## Was sind die Herausforderungen beim Einsatz von LLMs?\n\nTrotz ihrer vielen Vorteile haben Large Language Models bestimmte Einschränkungen, die sorgfältig verwaltet werden müssen. Ihre Effektivität hängt stark von der Qualität der während des Trainings verwendeten Daten und regelmäßigen Updates ihrer Wissensbasen ab. Darüber hinaus können Probleme im Zusammenhang mit algorithmischen Verzerrungen, Datensicherheit und Datenschutz auftreten, die Unternehmen operativen und rechtlichen Risiken aussetzen. Eine sorgfältige menschliche Überwachung bleibt unerlässlich, um die Zuverlässigkeit der Ergebnisse sicherzustellen, die regulatorische Compliance aufrechtzuerhalten und kritische Fehler zu vermeiden.\n\n### Datenschutz und Sicherheit\n\nDas Training von LLMs basiert auf großen Datenmengen, oft aus verschiedenen Quellen, was Fragen zum Schutz vertraulicher Informationen aufwirft. Sensible Daten, die mit Cloud-Plattformen geteilt werden, können daher potenziellen Sicherheitsverletzungen ausgesetzt sein. Dies ist besonders besorgniserregend für Unternehmen, die in regulierten Sektoren tätig sind.\n\nIn Europa, wo strenge Vorschriften wie die DSGVO das Datenmanagement regeln, zögern viele Unternehmen, ihre Informationen an externe Dienste zu übertragen. Die regulatorischen Anforderungen, verbunden mit der Angst vor unbefugter Nutzung sensibler Daten, haben einige Unternehmen dazu veranlasst, sich für selbst gehostete Lösungen zu entscheiden, um die vollständige Kontrolle über ihre Systeme zu behalten.\n\nAnbieter wie GitLab haben robuste Sicherheitsgarantien implementiert, wie die absichtliche Nicht-Speicherung persönlicher Daten und End-to-End-Verschlüsselung. Dies reicht jedoch möglicherweise nicht für die anspruchsvollsten Kunden aus, die eine vollständige Kontrolle über ihre Umgebungen bevorzugen. Die Implementierung hybrider oder On-Premises-Lösungen wird dann zu einer strategischen Notwendigkeit, um die Sicherheitsanforderungen bestimmter Unternehmen zu erfüllen.\nErfahre mehr über GitLab Duo Self-Hosted, indem du auf das Bild unten klickst, um auf unsere Produkttour zuzugreifen.\n[![GitLab Duo Self-Hosted tour](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749673815/Blog/Content%20Images/Screenshot_2025-05-29_at_8.29.30%C3%A2__AM.png)](https://gitlab.navattic.com/gitlab-duo-self-hosted)\n\n### Genauigkeit und Zuverlässigkeit\n\nObwohl Large Language Models beeindruckende Ergebnisse produzieren können, ist ihre Leistung nicht unfehlbar. Sie können falsche, unvollständige oder inkonsistente Antworten produzieren. Diese Ungenauigkeit wird besonders problematisch im Kontext kritischer Aufgaben wie der Generierung von Sicherheitscode oder der Analyse sensibler Daten.\n\nDarüber hinaus arbeiten LLMs auf der Grundlage probabilistischer Modelle, was bedeutet, dass sie den Inhalt, den sie verarbeiten, nicht wirklich \"verstehen\", sondern Vorhersagen basierend auf statistischen Wahrscheinlichkeiten produzieren. Dies kann zu technisch falschen oder sogar gefährlichen Empfehlungen führen, wenn sie ohne menschliche Validierung verwendet werden.\n\nUm diese Fallstricke zu vermeiden, ist es unerlässlich, eine konstante Überwachung aufrechtzuerhalten und rigorose Validierungsprozesse zu etablieren. Die von LLMs bereitgestellten Ergebnisse müssen immer von Menschen überprüft werden, bevor sie in kritische Systeme integriert werden.\n\nEine Strategie regelmäßiger Modell-Updates, kombiniert mit proaktiver menschlicher Überwachung, kann Fehler reduzieren und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse schrittweise verbessern.\n\n## Wie GitLab LLMs für GitLab Duo-Features nutzt\n\n[GitLab Duo](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) nutzt die Kraft von Large Language Models, um DevSecOps-Prozesse zu transformieren, indem KI-gestützte Fähigkeiten über den gesamten Softwareentwicklungszyklus integriert werden. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Produktivität zu verbessern, die Sicherheit zu stärken und komplexe Aufgaben zu automatisieren, damit sich Entwicklungsteams auf Aufgaben mit hohem Mehrwert konzentrieren können.\n\n### KI-unterstützte Softwareentwicklung\n\nGitLab Duo bietet kontinuierliche Unterstützung während des gesamten Softwareentwicklungszyklus mit Echtzeit-Empfehlungen. Entwicklungsteams können automatisch Unit-Tests generieren, detaillierte Erklärungen komplexer Code-Segmente erhalten und von Vorschlägen zur Verbesserung ihrer Code-Qualität profitieren.\n\n### Proaktive CI/CD-Fehleranalyse\n\nEine der Schlüsselfunktionen von GitLab Duo ist die Unterstützung bei der Analyse von CI/CD-Job-Fehlern. Mit LLM und KI können Teams schnell Fehlerquellen in ihren Continuous-Integration- und Deployment-Pipelines identifizieren.\n\n### Verbesserte Code-Sicherheit\n\nGitLab Duo integriert KI-basierte Sicherheitsfunktionen. Das System erkennt Schwachstellen im Quellcode und schlägt detaillierte Patches vor, um die Risiken zu reduzieren. Teams erhalten klare Erklärungen zur Art der identifizierten Schwachstellen und können automatisierte Patches über [Merge Requests](https://docs.gitlab.com/user/project/merge_requests/) anwenden, die direkt von GitLab Duo generiert werden. Diese Funktion hilft, die Entwicklung zu sichern, ohne die Entwicklungszyklen zu verlangsamen.\n\nErfahre mehr über GitLab Duo Vulnerability Explanation and Resolution, indem du auf das Bild unten klickst, um auf unsere Produkttour zuzugreifen.\n[![Vulnerability report interactive tour](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749673816/Blog/Content%20Images/Screenshot_2025-05-29_at_8.32.15%C3%A2__AM.png)](https://gitlab.navattic.com/ve-vr-short)\n\n### Schlüsselfunktionen von GitLab Duo\n\n* [GitLab Duo Chat](https://about.gitlab.com/de-de/blog/10-best-practices-for-using-ai-powered-gitlab-duo-chat/): Diese Konversationsfunktion verarbeitet und generiert Text und Code intuitiv. Sie ermöglicht es Benutzern, schnell relevante Informationen in großen Textmengen zu suchen, einschließlich in Tickets, [Epics](https://docs.gitlab.com/user/group/epics/), Quellcode und der [GitLab-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/).\n* [GitLab Duo Self-Hosted](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-self-hosted-enterprise-ai-built-for-data-privacy/): GitLab Duo Self-Hosted ermöglicht es Unternehmen mit strengen Datenschutzanforderungen, von den KI-Fähigkeiten von GitLab Duo mit Flexibilität bei der Wahl der Bereitstellung und LLMs aus einer Liste unterstützter Optionen zu profitieren.\n* [GitLab Duo Code Suggestions](https://docs.gitlab.com/user/project/repository/code_suggestions/): Entwicklungsteams profitieren von automatisierten Code-Vorschlägen, die es ihnen ermöglichen, schneller sicheren Code zu schreiben. Repetitive und routinemäßige Codierungsaufgaben werden automatisiert, wodurch Softwareentwicklungszyklen erheblich beschleunigt werden.\n* GitLab Duo ist nicht auf diese Funktionen beschränkt. Es bietet eine breite Palette von Features, die darauf ausgelegt sind, die Softwareentwicklung zu vereinfachen und zu optimieren. Ob es um die Automatisierung von Tests, die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Teams oder die Stärkung der Projektsicherheit geht, GitLab Duo ist eine vollständige Lösung für intelligente und effiziente DevSecOps-Prozesse.\n* Erfahre mehr über GitLab Duo Enterprise, indem du auf das Bild unten klickst, um auf unsere Produkttour zuzugreifen.\n  [![GitLab Duo Enterprise interactive tour](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749673816/Blog/Content%20Images/Screenshot_2025-05-29_at_8.33.40%C3%A2__AM.png)](https://gitlab.navattic.com/duo-enterprise)",[23],"AI/ML","yml",{},true,"/de-de/blog/what-is-a-large-language-model-llm",{"title":15,"description":16,"noIndex":11,"ogImage":19,"ogUrl":29,"ogSiteName":30,"ogType":31,"canonicalUrls":29},"https://about.gitlab.com/blog/what-is-a-large-language-model-llm","https://about.gitlab.com","article","de-de/blog/what-is-a-large-language-model-llm",[34],"aiml","o7mKQiBDmv_bq79qA0YeWVkpr3NB4hRw5Kdyx7J4YCA",{"data":37},{"logo":38,"freeTrial":43,"sales":48,"login":53,"items":58,"search":368,"minimal":402,"duo":420,"switchNav":429,"pricingDeployment":440},{"config":39},{"href":40,"dataGaName":41,"dataGaLocation":42},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":44,"config":45},"Kostenlose Testversion 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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.",[716],"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",[23,721,722],"product","tutorial",{"featured":26,"template":12,"slug":724},"give-your-ai-agent-direct-structured-gitlab-access-with-glab-cli",{"content":726,"config":734},{"title":727,"description":728,"authors":729,"heroImage":717,"date":731,"body":732,"category":9,"tags":733},"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.",[730],"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",[23,721],{"featured":11,"template":12,"slug":735},"github-copilots-new-policy-for-ai-training-is-a-governance-wake-up-call",{"content":737,"config":749},{"title":738,"description":739,"authors":740,"body":743,"heroImage":744,"date":745,"category":9,"tags":746},"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",[741,742],"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",[23,275,747,748,721],"google","news",{"featured":26,"template":12,"slug":750},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"promotions":752},[753,766,777,789],{"id":754,"categories":755,"header":756,"text":757,"button":758,"image":763},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":759,"config":760},"Get your AI maturity score",{"href":761,"dataGaName":762,"dataGaLocation":242},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":764},{"src":765},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":767,"categories":768,"header":769,"text":757,"button":770,"image":774},"devops-modernization",[721,567],"Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":771,"config":772},"Get your DevOps maturity score",{"href":773,"dataGaName":762,"dataGaLocation":242},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":775},{"src":776},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":778,"categories":779,"header":781,"text":757,"button":782,"image":786},"security-modernization",[780],"security","Are you trading speed for security?",{"text":783,"config":784},"Get your security maturity score",{"href":785,"dataGaName":762,"dataGaLocation":242},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":787},{"src":788},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"id":790,"paths":791,"header":794,"text":795,"button":796,"image":801},"github-azure-migration",[792,793],"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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