GitLab startet Duo Agent Platform

GitLab hat eine Agentenplattform veröffentlicht, die KI über den gesamten Entwicklungszyklus koordinieren soll. Statt isolierter Tools orchestriert sie Abläufe von der Planung bis zur Fehlerbehebung, ohne neue Engpässe zu schaffen.

Künstliche Intelligenz hat das Schreiben von Softwarecode deutlich beschleunigt. In vielen Entwicklungsteams entstehen dadurch spürbare Produktivitätsgewinne. Gleichzeitig zeigt sich jedoch ein strukturelles Problem: Nur ein kleiner Teil der Arbeitszeit von Entwicklerinnen und Entwicklern entfällt tatsächlich auf das Programmieren.

Aufgaben wie Planung, Abstimmung, Reviews, Sicherheitsprüfungen oder Fehlerbehebung beanspruchen den Großteil des Entwicklungszyklus. Die Folge ist ein Ungleichgewicht zwischen schneller Codeerstellung und nachgelagerten Prozessen.

Dieses Spannungsfeld wird in der Branche zunehmend als KI-Paradoxon der Softwareentwicklung beschrieben. Mehr Geschwindigkeit an einer Stelle führt nicht automatisch zu einer schnelleren Auslieferung insgesamt, sondern kann neue Engpässe erzeugen.

Orchestrierung statt isolierter KI Werkzeuge

Um dieses Problem anzugehen, stellt GitLab eine neue Agentenplattform bereit, die KI nicht nur punktuell einsetzt, sondern über den gesamten Software Lebenszyklus hinweg koordiniert. Der Ansatz zielt darauf ab, Automatisierung, Kontextwissen und organisatorische Regeln miteinander zu verbinden. KI-Agenten arbeiten dabei innerhalb definierter Standards und greifen auf Projektdaten, Sicherheitsfunde, Pipelines und Entwicklungsartefakte zu.

Der Fokus liegt weniger auf einzelnen Funktionen als auf der Orchestrierung komplexer Abläufe, etwa von der Anforderung bis zum geprüften Codebeitrag.

Unterstützung über Planung, Entwicklung und Betrieb hinweg

Ein zentrales Element der Plattform ist ein kontextbasierter KI-Dialog, der sowohl in der Weboberfläche als auch in gängigen Entwicklungsumgebungen genutzt werden kann. Dieser unterstützt unter anderem beim Verstehen bestehender Codebasen, beim Erstellen neuer Funktionen oder bei der Analyse von Fehlern in Build und Deployment Prozessen. Auch sicherheitsrelevante Hinweise lassen sich priorisieren und in verständlicher Form erklären.

Darüber hinaus kommen spezialisierte Agenten zum Einsatz, die bestimmte Aufgabenbereiche abdecken. Dazu zählen unter anderem die strukturierte Planung von Arbeitspaketen oder die Einordnung von Sicherheitslücken nach Relevanz und Risiko. Diese Agenten sind vorkonfiguriert, lassen sich jedoch an die Arbeitsweise einzelner Teams anpassen.

Automatisierte Abläufe als verbindendes Element

Neben einzelnen Agenten spielen automatisierte Abläufe eine wichtige Rolle. Solche Workflows verknüpfen mehrere KI-Funktionen miteinander und übernehmen wiederkehrende Aufgaben, etwa die Überführung eines strukturierten Arbeitsthemas in einen prüfbaren Codebeitrag oder die Analyse und Reparatur fehlerhafter Build Pipelines. Auch Code Reviews lassen sich so vorbereiten und ergänzen, ohne menschliche Entscheidungen zu ersetzen.

Ziel dieser Abläufe ist es, Entwicklungsprozesse konsistenter zu machen und Wartezeiten zwischen einzelnen Phasen zu reduzieren.

Kontrolle, Transparenz und flexible Nutzung

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Governance und Nachvollziehbarkeit. Verantwortliche erhalten Einblick in die Nutzung der KI-Agenten und deren Beiträge zum Entwicklungsprozess. Zugriffsrechte lassen sich gruppenbasiert steuern, was sowohl eine schrittweise Einführung als auch eine breit angelegte Nutzung ermöglicht. Die Plattform unterstützt verschiedene Betriebsmodelle, von cloudbasierten Umgebungen bis hin zu selbst betriebenen Installationen mit eigenen KI-Modellen.

Mit der neuen Agentenplattform verfolgt GitLab einen ganzheitlichen Ansatz für den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung. Statt isolierte Produktivitätsgewinne in einzelnen Phasen zu optimieren, steht die durchgängige Unterstützung des gesamten Entwicklungszyklus im Vordergrund. Damit reagiert das Unternehmen auf eine zentrale Herausforderung moderner Softwareorganisationen: Geschwindigkeit und Qualität in Einklang zu bringen, ohne zusätzliche Komplexität zu erzeugen.