[{"data":1,"prerenderedAt":755},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents":3,"navigation-de-de":38,"banner-de-de":442,"footer-de-de":452,"blog-post-authors-de-de-Itzik Gan Baruch":657,"blog-related-posts-de-de-ai-catalog-discover-and-share-agents":671,"assessment-promotions-de-de":707,"next-steps-de-de":745},{"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":34,"tagSlugs":35,"__hash__":37},"blogPosts/de-de/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents.yml","Ai Catalog Discover And Share Agents",[7],"itzik-gan-baruch",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"ai-catalog-discover-and-share-agents",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","Nutze den AI Catalog als zentrale Stelle für vorgefertigte und teamspezifische Agenten und Flows – durchsuchbar, aktivierbar und teilbar im gesamten Team.","AI Catalog: Agenten und Flows entdecken, erstellen und teilen","*Willkommen zu Teil 5 unseres achtteiligen Leitfadens [GitLab Duo Agent Platform: Der vollständige Einstiegsleitfaden](/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/), in dem du lernst, KI-Agenten und Workflows in deinem Entwicklungslebenszyklus zu erstellen und bereitzustellen. Folge Tutorials, die dich von deiner ersten Interaktion zu produktionsreifen Automatisierungs-Workflows mit vollständiger Anpassung führen.*\n\n**In diesem Artikel:**\n\n- [Was ist der AI Catalog?](#einführung-in-den-ai-catalog)\n- [Agenten und Flows durchsuchen und aktivieren](#agenten-und-flows-entdecken)\n- [Erstellen, Teilen und Sichtbarkeit verwalten](#erstellen-teilen-und-sichtbarkeit-verwalten)\n- [Versionierung verstehen](#versionierung-verstehen)\n\n> 🎯 Probiere [**GitLab Duo Agent Platform**](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) noch heute aus!\n\n## Einführung in den AI Catalog\n\nDer AI Catalog ist ein zentrales Repository zum Entdecken, Erstellen und Teilen von [Agenten](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/) und [Flows](/de-de/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/) über deine Organisation hinweg. Er fördert Konsistenz, Wiederverwendbarkeit und Zusammenarbeit, indem er Teams ermöglicht, vorgefertigte Lösungen und Best Practices zu nutzen.\n\n**Was du tun kannst:**\n\n- **Entdecken**: Durchsuche Agenten und Flows, die von GitLab und der Community erstellt wurden.\n- **Erstellen**: Erstelle und pflege Custom Agents und Flows in einer einzigen Oberfläche.\n- **Aktivieren**: Aktiviere Agenten und Flows auf Top-Level-Group-Ebene und nutze sie dann in deinen Projekten.\n- **Teilen**: Veröffentliche deine Agenten und Flows zur Nutzung durch andere (Public oder Private).\n- **Duplizieren**: Kopiere und passe bestehende Agenten und Flows an.\n\n![AI Catalog](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1765458621/un1xt2tql9wmjfjkyztg.png \"AI Catalog\")\n\n## Zugriff auf den AI Catalog und Arbeiten damit\n\nNavigiere zu **Explore → AI Catalog**.\n\nDer Catalog bietet derzeit zwei Typen:\n\n- **Agents** – Custom Agents für On-Demand-, interaktive oder kontextspezifische Aufgaben.\n- **Flows** – Custom Flows für wiederholbare, mehrstufige Automatisierungen, die ein Team von Agenten orchestrieren.\n\nFür detaillierte Informationen siehe die [AI Catalog Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/).\n\n## Agenten und Flows entdecken\n\nDer AI Catalog macht es einfach, Agenten und Flows zu finden, die zu deinen Anforderungen passen:\n\n**Wie du durchsuchst:**\n1. Navigiere zu **Explore → AI Catalog**.\n2. Wähle entweder den **Agents**- oder **Flows**-Tab.\n3. Durchsuche die verfügbaren Agenten oder Flows und prüfe Titel, Beschreibung und Sichtbarkeitsstatus.\n4. Klicke auf einen beliebigen Agenten oder Flow, um mehr Details zu sehen.\n\n**Agenten und Flows aktivieren:**\n\nSobald du einen Agenten oder Flow gefunden hast, den du verwenden möchtest:\n\n1. Klicke auf den Agenten oder Flow, um Details anzuzeigen.\n2. Klicke den **Enable in group**-Button, um den Agenten oder Flow zu deiner Top-Level-Group hinzuzufügen.\n3. Aktiviere ihn in deinem Projekt, um ihn zu verwenden.\n\n## Erstellen, Teilen und Sichtbarkeit verwalten\n\n### Agenten und Flows erstellen\nHier sind Schritt-für-Schritt-Anweisungen zum Erstellen von Agenten und Flows.\n\n**Agenten erstellen:**\n\nNavigiere zu **Explore → AI Catalog → Agents → New agent**.\n1. Brainstorme und definiere eine spezifische Aufgabe oder Spezialisierung für diesen Agenten, zum Beispiel einen Debugging- und Troubleshooting-Agenten.\n2. Füge einen Display-Namen und eine Beschreibung hinzu, damit andere den Zweck identifizieren können und verstehen, warum sie den Agenten verwenden möchten, zum Beispiel `troubleshoot-debugger`.\n3. Spezifiziere Sichtbarkeit und Zugriff. Wähle ein privates Projekt und setze die Sichtbarkeit auf privat, um mit Experimenten zu starten.\n4. Definiere das Agentenverhalten, die Fähigkeiten und die Spezialisierung im System Prompt. Für Details zum Erstellen effektiver System Prompts siehe [Teil 3: Agenten verstehen](/de-de/blog/understanding-agents-foundational-custom-external/).\n5. Optional: Wähle und begrenze den Tool-Zugriff für Agenten. Zum Beispiel benötigt ein Debugging-Agent Lesezugriff auf Code, Issues und Merge Requests, aber möglicherweise keinen Schreibzugriff zum Vornehmen von Änderungen.\n\n**Flows erstellen:**\n\nNavigiere zu **Explore → AI Catalog → Flows → New flow**.\n1. Brainstorme und definiere eine komplexe mehrstufige spezifische Aufgabe, zum Beispiel einen CI/CD-Pipeline-Optimizer-Flow.\n2. Füge einen Display-Namen und eine Beschreibung hinzu, damit andere den Zweck identifizieren können und verstehen, warum sie den Flow verwenden möchten, zum Beispiel `ci-cd-optimizer`.\n3. Spezifiziere Sichtbarkeit und Zugriff. Wähle ein privates Projekt und setze die Sichtbarkeit auf privat, um mit Experimenten zu starten.\n4. Definiere das Flow-Verhalten und seine Agent-Komponenten, Prompts und Router. Für Details zur Flow-YAML-Struktur siehe [Teil 4: Flows verstehen](/de-de/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/).\n\nFür mehr Details siehe:\n\n- [Custom Agents Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom.html)\n- [Custom Flows Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom.html)\n\n### Deine Arbeit teilen und Sichtbarkeit festlegen\n\nBeim Erstellen von Agenten oder Flows kannst du zwischen **Private**- und **Public**-Sichtbarkeit wählen, um zu kontrollieren, wer darauf zugreifen und sie verwenden kann.\n\n**Private:**\n\n- Kann nur von Mitgliedern des verwaltenden Projekts mit mindestens Developer-Rolle oder von Nutzer(innen) mit Owner-Rolle für die Top-Level-Group eingesehen werden.\n- Kann nicht in anderen Projekten aktiviert werden.\n- Nützlich für teamspezifische oder sensible Workflows.\n\n**Public:**\n\n- Von jedem auf der Instanz einsehbar.\n- Kann in jedem Projekt aktiviert werden, das die Voraussetzungen erfüllt.\n- Erscheint im AI Catalog zur Entdeckung.\n\n### Best Practices für das Teilen\n\nWenn du Agenten und Flows im AI Catalog veröffentlichst, folge diesen Richtlinien:\n\n**Benennung:**\n- Verwende klare, beschreibende Namen (z.B. `security-code-review`, `api-documentation-generator`).\n- Vermeide generische Namen wie `agent1` oder `my-flow`.\n- Füge den Zweck in den Namen ein, wenn möglich.\n\n**Dokumentation:**\n- Biete eine klare Beschreibung dessen, was der Agent oder Flow macht.\n- Füge Use Cases und Beispiele hinzu.\n- Dokumentiere alle Voraussetzungen oder Abhängigkeiten.\n\n**Qualität:**\n- Teste gründlich vor der Veröffentlichung.\n- Stelle sicher, dass der Agent oder Flow ein echtes Problem löst.\n- Halte ihn wartbar und gut dokumentiert.\n- Berücksichtige Edge Cases und Error Handling.\n\n**Sichtbarkeitsentscheidungen:**\n- Starte mit **Private**, um mit deinem Team zu testen.\n- Wechsle zu **Public**, sobald validiert und dokumentiert.\n- Veröffentliche nur, wenn es anderen einen Mehrwert bietet.\n- Berücksichtige die Zielgruppe und Use Cases.\n\n### Versionierung verstehen\n\nCustom Agents und Flows im AI Catalog pflegen eine Versionshistorie, um Änderungen nachzuverfolgen.\n\n**Wie Versionierung funktioniert:**\n- GitLab erstellt automatisch eine neue Version, wenn du den System Prompt eines Agenten aktualisierst oder die Konfiguration eines Flows änderst.\n- Versionen verwenden Semantic Versioning (z.B. `1.0.0`, `1.1.0`).\n- GitLab verwaltet Semantic Versioning automatisch – Updates erhöhen immer die Minor Version.\n- Versionen sind unveränderlich, was konsistentes Verhalten sicherstellt.\n\n**Versions-Pinning:**\n\nWenn du einen Agenten oder Flow aktivierst:\n\n- **In einer Group**: GitLab pinnt ihn auf die neueste Version.\n- **In einem Projekt**: GitLab pinnt ihn auf dieselbe Version wie deine Top-Level-Group.\n\nDas bedeutet:\n- Deine Projekte verwenden eine feste, stabile Version des Agenten oder Flows.\n- Updates im AI Catalog beeinflussen deine Konfiguration nicht automatisch.\n- Du musst dich für Updates auf neue Versionen entscheiden – Updates sind niemals automatisch.\n- Du behältst volle Kontrolle darüber, wann du neue Versionen übernimmst.\n\n**Versionen anzeigen:**\n- Navigiere zu **Automate → Agents** oder **Automate → Flows**.\n- Wähle den Agenten oder Flow aus, um seine Version auf der rechten Seite im **About**-Bereich anzuzeigen.\n\n**Auf die neueste Version aktualisieren**\n\nWenn eine neue Version eines Agenten oder Flows im AI Catalog verfügbar ist, kannst du deine Projekte aktualisieren, um sie zu verwenden.\n\n1. Navigiere zu **Automate → Agents** oder **Automate → Flows**.\n2. Klicke auf den Agenten oder Flow, den du aktualisieren möchtest.\n3. Klicke den **Update**-Button (erscheint, wenn eine neuere Version verfügbar ist).\n4. Überprüfe die Änderungen in der neuen Version.\n5. Bestätige das Update, um dein Projekt auf die neueste Version zu pinnen.\n\n\n## Was kommt als Nächstes?\n\nDu verstehst jetzt, wie du Agenten und Flows über den AI Catalog entdecken, erstellen und teilen kannst. Als Nächstes lernst du in [Teil 6](/de-de/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/), wie du Agent- und Flow-Aktivität über Sessions überwachst, Event-gesteuerte Trigger einrichtest und deine KI-Workflows verwaltest.\n\n## Ressourcen\n\n- [AI Catalog Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/ai_catalog/)\n- [Custom Agents Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/agents/custom.html)\n- [Custom Flows Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/duo_agent_platform/flows/custom.html)\n\n---\n\n**Nächster:** [Teil 6: KI-Workflows überwachen, verwalten und automatisieren](/de-de/blog/monitor-manage-automate-ai-workflows/)\n\n**Vorheriger:** [Teil 4: Flows verstehen](/de-de/blog/understanding-flows-multi-agent-workflows/)","yml",{},true,"/de-de/blog/ai-catalog-discover-and-share-agents",{"noIndex":12,"title":25,"description":32,"ogImage":33},"Erkunde den GitLab AI Catalog: Entdecke Foundational Agents und Flows, erstelle Custom Agents für dein Team, 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erkennt Schwachstellen – aber wer verantwortet das Risiko?","KI-gestützte Schwachstellenerkennung entwickelt sich schnell, doch Durchsetzung, Governance und Supply-Chain-Sicherheit erfordern eine integrierte Plattform.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772195014/ooezwusxjl1f7ijfmbvj.png",[678],"Omer Azaria","2026-02-27","Anthropic hat kürzlich Claude Code Security angekündigt – ein KI-System, das Schwachstellen erkennt und Korrekturen vorschlägt. Die Reaktion der Märkte folgte prompt: Die Aktien von Cybersecurity-Unternehmen gaben nach, als Investoren begannen, die Zukunft klassischer AppSec-Tools in Frage zu stellen. Die Frage, die viele beschäftigt: Wenn KI Code schreiben und absichern kann, wird Anwendungssicherheit dann überflüssig?\n\nWenn Sicherheit nur das Scannen von Code bedeutete, wäre die Antwort vielleicht ja. Aber Enterprise-Sicherheit war noch nie auf Erkennung allein ausgerichtet.\n\nUnternehmen fragen nicht, ob KI Schwachstellen finden kann. Sie stellen drei weitaus schwieriger zu beantwortende Fragen:\n\n* Ist das, was wir ausliefern wollen, sicher?\n* Hat sich unsere Risikolage verändert, während sich Umgebungen, Abhängigkeiten, Drittanbieter-Services, Tools und Infrastruktur kontinuierlich wandeln?\n* Wie lässt sich eine Codebasis steuern, die zunehmend von KI und Drittquellen zusammengestellt wird – für die wir aber weiterhin verantwortlich sind?\n\nDiese Fragen erfordern eine Plattformantwort: Erkennung macht Risiken sichtbar, aber Governance bestimmt, was als nächstes passiert.\n\n[GitLab](https://about.gitlab.com/de-de/) ist die Orchestrierungsschicht, die den Software-Lebenszyklus durchgängig steuert und Teams die Durchsetzung, Transparenz und Nachvollziehbarkeit gibt, die sie brauchen, um mit der Geschwindigkeit KI-gestützter Entwicklung Schritt zu halten.\n\n## KI vertrauen erfordert Governance\n\nKI-Systeme werden zunehmend besser darin, Schwachstellen zu identifizieren und Korrekturen vorzuschlagen. Das ist ein bedeutender Fortschritt – aber Analyse ist keine Verantwortung.\n\nKI kann Unternehmensrichtlinien nicht eigenständig durchsetzen oder akzeptables Risiko definieren. Menschen müssen die Grenzen, Richtlinien und Leitplanken festlegen, innerhalb derer Agenten operieren: Funktionstrennung sicherstellen, Audit-Trails gewährleisten und konsistente Kontrollen über Tausende von Repositories und Teams hinweg aufrechterhalten. Vertrauen in Agenten entsteht nicht durch Autonomie allein, sondern durch klar definierte Governance durch Menschen.\n\nIn einer [agentischen Welt](https://about.gitlab.com/de-de/topics/agentic-ai/), in der Software zunehmend von autonomen Systemen geschrieben und verändert wird, wird Governance wichtiger, nicht unwichtiger. Je mehr Autonomie Unternehmen KI gewähren, desto stärker muss die Governance sein.\n\nGovernance ist keine Bremse. Sie ist das Fundament, das KI-gestützte Entwicklung im Unternehmensmaßstab vertrauenswürdig macht.\n\n## LLMs sehen Code, Plattformen sehen Kontext\n\nEin Large Language Model ([LLM](https://about.gitlab.com/de-de/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)) bewertet Code isoliert. Eine Enterprise Application Security-Plattform versteht Kontext. Dieser Unterschied ist entscheidend, weil Risikoentscheidungen kontextabhängig sind:\n\n* Wer hat die Änderung vorgenommen?\n* Wie kritisch ist die Anwendung für das Unternehmen?\n* Wie interagiert sie mit Infrastruktur und Abhängigkeiten?\n* Liegt die Schwachstelle in Code, der tatsächlich in der Produktion erreichbar ist, oder in einer Abhängigkeit, die nie ausgeführt wird?\n* Ist sie in der Produktion tatsächlich ausnutzbar – angesichts der Art, wie die Anwendung läuft, ihrer APIs und der sie umgebenden Umgebung?\n\nSicherheitsentscheidungen hängen von diesem Kontext ab. Fehlt er, produziert Erkennung laute Alarme, die die Entwicklung verlangsamen, anstatt Risiken zu reduzieren. Mit ihm können Unternehmen schnell priorisieren und Risiken gezielt managen. Da sich Kontext mit jeder Softwareänderung weiterentwickelt, kann Governance keine einmalige Entscheidung sein.\n\n## Statische Scans halten mit dynamischem Risiko nicht Schritt\n\nSoftware-Risiko ist dynamisch. Abhängigkeiten ändern sich, Umgebungen entwickeln sich, und Systeme interagieren auf Weisen, die keine einzelne Analyse vollständig vorhersehen kann. Ein sauberer Scan zu einem Zeitpunkt garantiert keine Sicherheit beim Release.\n\nEnterprise-Sicherheit setzt auf kontinuierliche Absicherung: Kontrollen, die direkt in Entwicklungs-Workflows eingebettet sind und Risiken bewerten, während Software entwickelt, getestet und bereitgestellt wird.\n\nErkennung liefert Erkenntnisse. Governance schafft Vertrauen. 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GitLab Ultimate bettet Governance, Richtliniendurchsetzung, Security Scanning und Nachvollziehbarkeit direkt in die Workflows ein, in denen Software geplant, entwickelt und ausgeliefert wird – damit Security-Teams im Tempo von KI steuern können.\n\nKI wird die Entwicklung erheblich beschleunigen. Den größten Nutzen werden nicht die Unternehmen ziehen, die die leistungsfähigsten KI-Assistenten einsetzen, sondern jene, die Vertrauen durch starke Governance aufbauen.\n\n> Wie GitLab Unternehmen dabei hilft, [KI-generierten Code zu steuern und sicher auszuliefern](https://about.gitlab.com/solutions/software-compliance/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_): [Jetzt mit unserem Team sprechen.](https://about.gitlab.com/sales/?utm_medium=blog&utm_campaign=eg_global_x_x_security_en_)\n\n## Weiterführende Beiträge\n- [KI und DevOps für verbesserte Sicherheit integrieren](https://about.gitlab.com/de-de/topics/devops/ai-enhanced-security/)\n\n- [Das GitLab KI-Sicherheits-Framework für Security-Verantwortliche](https://about.gitlab.com/de-de/blog/the-gitlab-ai-security-framework-for-security-leaders/)\n\n- [KI-Sicherheit in GitLab mit Composite Identities verbessern](https://about.gitlab.com/de-de/blog/improve-ai-security-in-gitlab-with-composite-identities/)\n\n---\n\n## Für deutsche Unternehmen: Governance als regulatorische Anforderung\n\nDie in diesem Beitrag beschriebenen Governance-Prinzipien adressieren Anforderungen, die regulierte Unternehmen in Deutschland unmittelbar betreffen könnten.\n\nDie NIS-2-Richtlinie (umgesetzt durch das NIS2UmsuCG) verpflichtet betroffene Unternehmen zu Maßnahmen im Bereich Risikoanalyse und Informationssicherheit (Artikel 21 Abs. 2 lit. a), Incident-Handling (Artikel 21 Abs. 2 lit. b) sowie zur Sicherheit in der Software-Lieferkette (Artikel 21 Abs. 2 lit. d) und bei der sicheren Entwicklung (Artikel 21 Abs. 2 lit. e). Die hier beschriebene Unterscheidung zwischen Erkennung und Governance spiegelt genau diese regulatorische Logik wider: Schwachstellen zu finden reicht nicht – entscheidend ist, wer die Reaktion darauf steuert, dokumentiert und verantwortet.\n\nISO 27001 adressiert ähnliche Anforderungen: Zugriffskontrolle (A.5.15–18), Logging und Monitoring (A.8.15–16), Schwachstellenmanagement (A.8.8) sowie Änderungsmanagement (A.8.32) setzen voraus, dass Governance-Prozesse in Entwicklungs-Workflows eingebettet sind – nicht nachgelagert.\n\nFür Unternehmen in regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen (BaFin BAIT §6–7), Automotive (TISAX) oder kritischer Infrastruktur (BSI KRITIS) könnten diese Anforderungen besonders relevant sein. 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Das Ergebnis: Kontextwechsel zwischen Tools, manuelle Übertragung von KI-Vorschlägen in ausführbaren Code und Routineaufgaben, die automatisiert werden könnten.\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) schließt diese Lücke: Externe KI-Modelle wie Anthropics Claude oder OpenAIs Codex lassen sich direkt in GitLab einbinden und als Agenten konfigurieren, die den Projektkontext kennen, Coding-Standards einhalten und komplexe Aufgaben eigenständig erledigen.\n\nCesar Saavedra, Developer Advocate bei GitLab, zeigt in seinem Video drei aufeinander aufbauende Anwendungsfälle – vom leeren Projekt bis zum Container-Image in der Registry.\n\n## Von der Idee zum Code\nAusgangspunkt ist ein leeres GitLab-Projekt mit einem Issue, das die Anforderungen an eine Java-Webanwendung beschreibt. Der externe Agent liest den Issue, analysiert die Spezifikationen und generiert eine vollständige Full-Stack-Anwendung: Backend-Java-Klassen, Frontend-Dateien (HTML/CSS/JavaScript) und Build-Konfiguration. Das Ergebnis landet als Merge Request mit vollständigem Code – bereit zur Überprüfung.\n\n## Code-Review durch denselben Agenten\nIm zweiten Schritt übernimmt derselbe Agent die Code-Review des soeben erstellten Merge Requests. Per Erwähnung im MR-Kommentar liefert er eine strukturierte Analyse: Stärken, kritische Probleme, mittlere und kleinere Verbesserungspunkte, Security-Assessment, Testhinweise, Code-Metriken und einen Approval-Status. Senior-Entwicklungsteams werden von Routineprüfungen entlastet und können sich auf Architekturentscheidungen konzentrieren.\n\n## Pipeline und Container-Image auf Anfrage\nDer generierte Code enthält noch keine CI/CD-Pipeline. 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KI-generierter Code und KI-gestützte Bedrohungen erhöhen die Komplexität zusätzlich.\n\n\nDie GitLab- und TCS Center of Excellence (CoE)-Acceleratoren reduzieren gemeinsam Migrationsaufwände, kodifizieren Leitplanken und industrialisieren die DevSecOps-Einführung im Unternehmensmaßstab. Gemeinsam ermöglichen sie einen Weg von der Standardisierung zur Intelligent Orchestration – mit den notwendigen prüfbaren Leitplanken während der Entwicklung.\n\n\n## Für das zukunftsfähige Unternehmen\n\n\nUnternehmen suchen eine DevSecOps-Plattform mit langfristiger Stabilität, die keine regelmäßige Neuarchitektur im großen Maßstab erfordert.     GitLabs einheitliches Datenmodell verbindet den gesamten Software-Lebenszyklus zu einer einzigen Kontextquelle. Das ermöglicht Unternehmen, Pipelines, Kontrollen und Metriken im Unternehmensmaßstab zu standardisieren. GitLabs kontinuierliche Weiterentwicklung KI-gestützter Funktionen ist darauf ausgelegt, die Plattform auch bei der Einführung agentischer Workflows langfristig relevant zu halten.\n\n\nGitLab und TCS synchronisieren Multi-Agent-Orchestrierung, dynamische Planung, konfidenzbasierte Entscheidungsfindung und kontinuierliche Lernzyklen, um Coding, Reviews, Tests, Security und CI/CD-Workflows zu automatisieren.\n\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) stellt Intelligent Orchestration über den gesamten Software-Lebenszyklus bereit – durch kontextbewusste autonome Aktionen, mehrstufiges Reasoning, Code-Modernisierung, Security Scanning und Flow-Automatisierung, gesteuert durch GitLabs KI-native DevSecOps-Kontrollen. Dies ist kompatibel mit TCS' strukturierter Agent-Hierarchie für IT-Operationen: Reasoning-, Planungs- und Domain-Agenten rufen die spezialisierten Agenten der GitLab Duo Platform (z. B. Planner, Security Analyst, Code Review) über MCP-gesteuerte Integrationen und umfangreiche Projektkontextflüsse auf.\n\n\n## DevSecOps mit Platform Engineering skalieren\n\n\nPlatform Engineering verlagert den Fokus vom Management einzelner Pipelines und Toolchains hin zum Aufbau einer Internal Developer Platform (IDP), die standardisiert, wie Software entwickelt, abgesichert, getestet und bereitgestellt wird.\n\n\nUnternehmen skalieren durch die Produktisierung der Developer Experience über Platform Engineering und den Betrieb von IDPs mit Self-Service Golden Paths. Sicherheit, Compliance und Governance sind standardmäßig durch Policy-as-Code eingebettet und standardisieren den Day-2-Betrieb. GitLab übernimmt die Rolle der IDP-Kontrollebene; TCS industrialisiert das Design und rollt Self-Service als Schicht auf der Kontrollebene aus. Als Solution Architects baut TCS Self-Service-Pfade, während die GitLab Duo Agent Platform Agentic AI hinzufügt, um die Entwicklung über den gesamten SDLC zu automatisieren.\n\n\n| Kategorie | Details |\n|---|---|\n| Experience Layer (IDP) | • Developer-Self-Service-Scaffolding \u003Cbr> • One-Click-Umgebungen/Runner/Scans \u003Cbr> • Standardisiertes Onboarding |\n| Platform Control Plane (GitLab) | • Merge Requests als Kontrollpunkt \u003Cbr> • Integriertes CI/CD \u003Cbr> • Security \u003Cbr> • Software Bill of Materials (SBOMs) \u003Cbr> • Approvals \u003Cbr> • Telemetrie |\n| Guardrails und Governance | • Richtlinienbasierte Governance \u003Cbr> • Compliance as Code \u003Cbr> • Risikogestufte Golden Paths \u003Cbr> • Obligatorische Kontrollen ohne manuelle Gates |\n| Infrastructure and Runtime | • Cloud Landing Zones \u003Cbr> • Kubernetes/VM-Laufzeitumgebungen \u003Cbr> • GitOps-gesteuerte Desired-State-Durchsetzung |\n| Golden Paths | • Kontinuierliche Verbesserung und sichere Erweiterbarkeit von Produkten \u003Cbr> • Vermeidung von Pipeline-Drift bei erhaltener Autonomie |\n| Day-2-Betrieb | • Automatisiertes Rollback \u003Cbr> • Laufzeit-SLOs verknüpft mit Release-Richtlinien \u003Cbr> • Schwachstellen-SLAs \u003Cbr> • Kostentransparenz \u003Cbr> • In die Plattform integrierte Operational Excellence |\n\n\n## Von DevSecOps zu Intelligent Orchestration\n\n\nEine einheitliche DevSecOps-Plattform bietet Unternehmen eine solide Grundlage. Wenn KI-Agenten jedoch zu aktiven Teilnehmern im Software-Lebenszyklus werden, muss die Plattform mehr leisten als Code und Pipelines verwalten: Sie muss die Zusammenarbeit von Menschen und KI-Agenten orchestrieren – mit vollständigem Lebenszykluskontext und integrierten Leitplanken. Das ist der Übergang von DevSecOps zu Intelligent Orchestration, den die GitLab Duo Agent Platform ermöglicht.\n\n\n### GitLab Duo Agent Platform\n\n\nDie GitLab Duo Agent Platform integriert KI-Agenten in den Software-Entwicklungslebenszyklus, die Entwicklungsteams als Mitarbeiter unterstützen. Mehrere KI-Agenten bearbeiten Aufgaben parallel – von der Code-Generierung und Tests bis hin zu CI/CD-Korrekturen – und reduzieren dabei Engpässe. Entwicklungsteams steuern diese Agenten über definierte Regeln und behalten die Kontrolle, während Routineaufgaben delegiert werden. Diese Agent-Orchestrierung bewältigt komplexe Workflows (z. B. die automatische Behebung fehlerhafter Pipelines) und gibt Teams Kapazität für höherwertige Aufgaben frei.\n\n\nKI-Agenten arbeiten innerhalb von GitLabs einheitlichem Datenmodell: Sie erstellen Merge Requests, verbessern Code und unterstützen Compliance-Anforderungen. Da jede Agentenaktion über vollständigen Projektkontext verfügt, prüfbar und richtlinienkonform ist, lässt sich KI über tausende von Entwicklungsteams hinweg skalieren – mit durchgehender Sicherheit und regulatorischer Compliance in allen automatisierten Workflows. Dies reduziert den operativen Aufwand für Application Engineers, DevSecOps Engineers, Scrum Master und Product Manager.\n\n\n## Referenzarchitektur\n\n\n![GitLab TCS Referenzarchitektur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866349/ynfgc7ugqjasyj1uhew0.png)\n\n\n## GitLab + TCS\n\n\nGitLab stellt eine Intelligent Orchestration-Plattform für DevSecOps bereit, auf der Entwicklungsteams und KI-Agenten über den gesamten Entwicklungslebenszyklus hinweg zusammenarbeiten. TCS bringt industrialisierte Einführungs-Engines, erprobte Referenzarchitekturen, Migrations-Factories im Unternehmensmaßstab, Enterprise-Security-Baselines, Enterprise-KI-Kompetenz, AI Trust- und Risk-Management-Frameworks sowie einen produktorientierten Ansatz für den Plattformbetrieb ein.\n\n\nTCS verfügt über umfangreiche Erfahrung aus der Arbeit mit Kunden unterschiedlichster Branchen, Regionen und regulatorischer Anforderungen. Diese Erfahrung ermöglicht es TCS, GitLab-Funktionen auf konkrete Enterprise-Rahmenbedingungen anzupassen – darunter gewachsene IT-Landschaften, Compliance-Anforderungen, Betriebsmodelle und Skalierungsherausforderungen – anstatt Tooling isoliert einzuführen. Gemeinsam ermöglichen GitLab und TCS eine schnelle, verlässliche Delivery im Unternehmensmaßstab über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg – mit integrierter Compliance.\n\n\n> Um mehr über GitLab + TCSzu erfahren, schicke uns eine Email an: ecosystem@gitlab.com\n",[16,17],{"featured":12,"template":13,"slug":706},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"promotions":708},[709,722,734],{"id":710,"categories":711,"header":712,"text":713,"button":714,"image":719},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":715,"config":716},"Get your AI maturity score",{"href":717,"dataGaName":718,"dataGaLocation":243},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":720},{"src":721},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":723,"categories":724,"header":726,"text":713,"button":727,"image":731},"devops-modernization",[17,725],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":728,"config":729},"Get your DevOps maturity score",{"href":730,"dataGaName":718,"dataGaLocation":243},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":732},{"src":733},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":735,"categories":736,"header":737,"text":713,"button":738,"image":742},"security-modernization",[682],"Are you trading speed for security?",{"text":739,"config":740},"Get your security maturity score",{"href":741,"dataGaName":718,"dataGaLocation":243},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":743},{"src":744},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":746,"blurb":747,"button":748,"secondaryButton":753},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":749,"config":750},"Kostenlosen Test starten",{"href":751,"dataGaName":49,"dataGaLocation":752},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":51,"config":754},{"href":53,"dataGaName":54,"dataGaLocation":752},1772652048388]