[{"data":1,"prerenderedAt":771},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/developing-gitlab-duo-a-roundup-of-recent-chat-enhancements":3,"navigation-de-de":41,"banner-de-de":445,"footer-de-de":455,"blog-post-authors-de-de-Jannik Lehmann|David O'Regan":660,"blog-related-posts-de-de-developing-gitlab-duo-a-roundup-of-recent-chat-enhancements":687,"assessment-promotions-de-de":723,"next-steps-de-de":761},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":9,"categorySlug":10,"config":11,"content":15,"description":9,"extension":29,"isFeatured":13,"meta":30,"navigation":13,"path":31,"publishedDate":22,"seo":32,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":40},"blogPosts/de-de/blog/developing-gitlab-duo-a-roundup-of-recent-chat-enhancements.yml","Developing Gitlab Duo A Roundup Of Recent Chat Enhancements",[7,8],"jannik-lehmann","david-oregan",null,"ai-ml",{"slug":12,"featured":13,"template":14},"developing-gitlab-duo-a-roundup-of-recent-chat-enhancements",true,"BlogPost",{"title":16,"description":17,"authors":18,"heroImage":21,"date":22,"body":23,"category":10,"tags":24,"updatedDate":28},"GitLab Duo: Ein Überblick über die neuesten Verbesserungen im Chat","Entdecke die neusten Verbesserungen beim Chat von GitLab Duo, darunter eine neue Integration, der Abbruch von Prompts sowie Architektur-Upgrades.",[19,20],"Jannik Lehmann","David O'Regan","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098374/Blog/Hero%20Images/Blog/Hero%20Images/blog-hero-banner-1-0178-820x470-fy25_7JlF3WlEkswGQbcTe8DOTB_1750098374059.png","2024-07-10","GitLab ist bestrebt, [den Chat von GitLab Duo](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/430124), unseren KI-Assistenten, kontinuierlich zu verbessern, um den sich wandelnden Bedürfnissen unserer Benutzer(innen) gerecht zu werden. Hier findest du einige neue Verbesserungen, die deinen Workflow optimieren und deine Produktivität steigern werden.\n\n> Entdecke die Zukunft von KI-gestützter Softwareentwicklung mit unserem virtuellen Launch-Event zu GitLab 17.  [Sieh es dir jetzt an](https://about.gitlab.com/eighteen/)!\n\n## Erklärung von Sicherheitslücken: neue Integration\n\nWir haben einen wichtigen Meilenstein bei der Evolution des Chats erreicht: die Integration der [Erklärung von Sicherheitslücken in GitLab Duo](https://about.gitlab.com/the-source/ai/understand-and-resolve-vulnerabilities-with-ai-powered-gitlab-duo/). Dies ist die erste Funktion in [GitLab Duo](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/), die von einem Team außerhalb unserer KI-Gruppe in den Chat integriert wurde. Dies zeigt, wie großen Wert man bei GitLab auf Zusammenarbeit und funktionsübergreifende Fähigkeiten legt.\n\n### Die wichtigsten Höhepunkte dieser Integration:\n\n- **Rasche Ausführung:** Das Team schaffte es in nur drei Wochen von einer Nachfragespitze zur Implementierung und bewies dadurch Agilität und Ausführungsstärke.\n- **Teamübergreifende Zusammenarbeit:** Diese Integration wurde von Teams außerhalb der KI-Gruppe geleitet und ebnete so den Weg für weitere, unterschiedliche Funktionsintegrationen, die die Zukunft bringen könnte.\n- **Verbesserte Sicherheitseinblicke:** Benutzer(innen) können demnächst den Chat nutzen, um ein tieferes Verständnis für Sicherheitslücken zu erhalten, die in ihren Projekten gefunden wurden.\n\nDiese Integration ist ein wichtiger Schritt, um den Chat zu einem noch leistungsstärkeren und vielseitigeren Tool für Entwickler(innen) zu machen, insbesondere im Bereich der Sicherheit.\n\n## Verbessertes Kontextbewusstsein\n\nWir haben erhebliche Fortschritte darin gemacht, das Kontextbewusstsein des Chats zu verbessern. Dadurch wurde er in verschiedenen Szenarien intelligenter und hilfreicher.\n\n### Immer verfügbares Wissen\n\nGitLab Duo Chat hat immer Zugriff auf:\n- GitLab-Dokumentation\n- Allgemeine Programmier- und Codierkenntnisse\nEs ist wichtig zu verstehen, dass der Chat keinen uneingeschränkten Zugriff auf deine gesamte GitLab-Instanz oder Codebase hat. Er verarbeitet nur die spezifischen Informationen, die du in deiner Abfrage angibst, bzw. das, was in der UI oder IDE in GitLab in deiner derzeitigen Ansicht unmittelbar relevant ist.\n\nWir arbeiten kontinuierlich daran, das Kontextbewusstsein des Chats auszubauen und weitere Inhaltstypen zu integrieren. Natürlich achten wir dabei immer auf die Privatsphäre der Benutzer(innen) sowie den Datenschutz. Durch diese schrittweise Erweiterung wird der Chat nach und nach zu einem immer leistungsstärkeren Assistenten für deinen Entwicklungs-Workflow, während die nötigen Einschränkungen für den Datenzugriff beibehalten werden.\n\n### Erweitertes Kontextwissen\n\nGitLab Duo Chat bietet jetzt [ein besseres Verständnis des Kontexts, in dem du arbeitest](https://docs.gitlab.com/ee/user/gitlab_duo_chat/#the-context-chat-is-aware-of), sowohl in der GitLab-UI als auch in IDEs. Hier haben wir für dich aufgeschlüsselt, was der Chat erkennt.\n\nIn der GitLab-UI:\n- **Epics** - Der Chat versteht, wenn du dich auf „dieses Epic“ beziehst oder die URL des Epics verwendest.\n- **Tickets** - Ähnlich wie bei Epics erkennt der Chat „dieses Ticket“ oder die URL des Tickets.\n- **Codedateien** - Beim Anzeigen einer einzelnen Datei kann der Chat Anfragen zu „diesem Code“ oder „dieser Datei“ interpretieren.\n\nIn IDEs:\n- **Ausgewählter Code** - Der Chat kann den von dir ausgewählten Code analysieren, wenn du nach „diesem Code“ oder „dieser Datei“ fragst.\n- **Epics und Tickets** -  Der Chat kann den Kontext verstehen, wenn du die URL angibst.\n\nWenn du in IDEs Slash-Befehle wie `/explain`, `/refactor`, oder `/tests` verwendest, hat der Chat außerdem Zugriff auf den ausgewählten Code.\n\n![Screenshot des GitLab Duo Chat-Fensters](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098382/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image5_aHR0cHM6_1750098382107.png)\n\n### Chatverlauf und Caching\nDer GitLab Duo Chat behält die letzten 50 Nachrichten im Chat-Verlauf bei. Dieser Verlauf läuft drei Tage nach der letzten Verwendung ab. Wenn du deinen Browser oder deine IDE schließt, wird dein Chat-Verlauf innerhalb dieses Zeitraums nicht dauerhaft gelöscht. Bitte beachte jedoch, dass die langfristige Speicherung von Chat-Daten derzeit nicht unterstützt wird.\n\n## Abbruch von Prompts: Antworten bei Bedarf stoppen\n\nEine der am sehnlichsten erwarteten Funktionen ist jetzt verfügbar: [der Abbruch von Prompts](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/13662). Benutzer(innen) können jetzt laufende Prompts im Chat auf GitLab.com abbrechen und haben so [mehr Kontrolle über ihre Interaktionen](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/458397).- Jetzt verfügbar: Diese Funktion wurde auf GitLab.com eingeführt.\n- Demnächst verfügbar: Diese Funktion wird in unserer nächsten Version für selbstverwaltete Instanzen verfügbar sein. Benutzer(innen) von GitLab Dedicated erhalten sie im monatlichen Upgrade.\n- Offen: [Integration für Editor-Erweiterungen](https://docs.gitlab.com/ee/editor_extensions/) – [folge den Neuheiten im Ticket](https://gitlab.com/gitlab-org/editor-extensions/gitlab-jetbrains-plugin/-/issues/335).\n\nMit dieser Erweiterung kannst du eine Antwort stoppen, wenn du einen Prompt zu früh gesendet hast oder während des Wartens eine Änderung vorgenommen hast. Es ist eine kleine, aber leistungsstarke Funktion, die dir Zeit und Frust sparen kann.\n\nUm einen Prompt im GitLab Duo Chat abzubrechen, gehe wie folgt vor:\n1. Öffne den GitLab Duo Chat auf GitLab.com.\n2. Gib einen Prompt oder eine Frage ein, z. B. `What is this issue about?`.\n\n![Bildschirm mit dem Abbruch von Prompts im GitLab Duo Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098382/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image4_aHR0cHM6_1750098382108.png)\n\n3. Wenn du nach dem Senden des Prompts die Antwort abbrechen möchtest, suche nach der neuen Schaltfläche „Abbrechen“, die angezeigt wird, während der Chat eine Antwort generiert.\n\n![Screenshot der Schaltfläche „Abbrechen“ im Chat](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098382/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image3_aHR0cHM6_1750098382110.png)\n\n4. Klicke auf die Schaltfläche „Abbrechen“, um die Antwortgenerierung sofort zu stoppen.\n\n![Screenshot zeigt, dass die Antwort abgebrochen wurde](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1750098382/Blog/Content%20Images/Blog/Content%20Images/image1_aHR0cHM6_1750098382112.png)\n\n## Architekturverbesserungen\n\nHinter den Kulissen haben wir an Architekturverbesserungen gearbeitet, um den GitLab Duo Chat robuster und effizienter zu machen:\n\n- Umstieg auf das Language Server Protocol ([LSP](https://gitlab.com/gitlab-org/editor-extensions/gitlab-lsp)): Dadurch wird die Integration des Chats in verschiedene Entwicklungsumgebungen verbessert. - GitLab Language Server ist ein experimentelles TypeScript-Projekt, das eine gemeinsame Schnittstelle für IDE-Erweiterungen zum Erstellen von GitLab-Funktionen bietet. Es unterstützt derzeit Codevorschläge für GitLab Duo und wird in Kürze auch GitLab Duo Chat unterstützen.\n\nObwohl diese Änderung hauptsächlich die zugrunde liegende Architektur betrifft, bemerken Benutzer(innen) vielleicht Folgendes:\n- Verbesserte Reaktion und Leistung bei der Nutzung des Chats in verschiedenen IDEs und Editoren.\n- Konsistenteres Verhalten der Chat-Funktionen in verschiedenen Entwicklungsumgebungen.\n- Verbesserte Möglichkeit, in Zukunft neue Funktionen und Verbesserungen hinzuzufügen.\n\nSieh dir in diesem Video eine Einführung dazu an, wie GitLab Language Server Codevorschläge ermöglicht:\n\n\u003C!-- blank line -->\n\u003Cfigure class=\"video_container\">\n  \u003Ciframe src=\"https://www.youtube.com/embed/VQlWz6GZhrs?si=_G5mOyYqEGAmnRv4\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"true\"> \u003C/iframe>\n\u003C/figure>\n\u003C!-- blank line -->\n\n## Wie geht es weiter?\n\nWir arbeiten kontinuierlich daran, GitLab Duo Chat zu verbessern. Hier sind einige Highlights:\n\n- Wir sind dabei, unsere KI-Funktionen auf [Claude 3.5 Sonnet](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/468334) zu migrieren. Dieses Upgrade bringt eine verbesserte Leistung und Funktionen für den Chat und andere KI-gestützte Funktionen.\n- Wir arbeiten aktiv daran, dass der [Chat auch mit benutzerdefinierten, selbst gehosteten Modellen funktioniert](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/13760). Dadurch können Unternehmen ihre eigenen KI-Modelle mit dem Chat nutzen und haben so mehr Kontrolle über die Wissensdatenbank der KI. Außerdem wird die Leistung bei domain-spezifischen Aufgaben potenziell verbessert.\n- Wir sind derzeit dabei, die [Synchronisierung von Nachrichten über alle Clients hinweg](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/418760), einschließlich WebUI, abzuschließen, um eine nahtlose Kommunikation zu gewährleisten und alle deine Clients synchron zu halten und so deine Zusammenarbeit zu verbessern.\n- Wir [migrieren die Funktion „Kommentare zusammenfassen“ in den Chat](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/merge_requests/156650). Du kannst mehrere Kommentare direkt im Chat zu einem Ticket zusammenfassen, um die wichtigsten Punkte und Erkenntnisse aus Diskussionen schnell zu verstehen und so deine Zusammenarbeit zu verbessern.\n\nWir freuen uns auf [dein Feedback zu diesen Verbesserungen](https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/issues/430124). Bleib dran, während wir GitLab Duo Chat weiterentwickeln.\n\n> Erfahre in unserer laufenden Serie noch mehr darüber, [wie wir GitLab Duo entwickeln](https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-series/).\n",[25,26,27],"AI/ML","features","product","2024-11-13","yml",{},"/de-de/blog/developing-gitlab-duo-a-roundup-of-recent-chat-enhancements",{"title":16,"description":17,"ogTitle":16,"ogDescription":17,"noIndex":33,"ogImage":21,"ogUrl":34,"ogSiteName":35,"ogType":36,"canonicalUrls":34},false,"https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-a-roundup-of-recent-chat-enhancements","https://about.gitlab.com","article","de-de/blog/developing-gitlab-duo-a-roundup-of-recent-chat-enhancements",[39,26,27],"aiml","66uRQ4XArs_XOUQ3usCk9waN3WXBmwbhh15VXzi5Fcc",{"data":42},{"logo":43,"freeTrial":48,"sales":53,"login":58,"items":63,"search":372,"minimal":407,"duo":425,"pricingDeployment":435},{"config":44},{"href":45,"dataGaName":46,"dataGaLocation":47},"/de-de/","gitlab 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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. Für konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.",[25,698],"security",{"featured":13,"template":14,"slug":700},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"content":702,"config":711},{"title":703,"description":704,"authors":705,"heroImage":707,"date":708,"body":709,"category":10,"tags":710},"Wie GitLab Duo Agent Platform und Claude Softwareentwicklung beschleunigen","Wie externe KI-Modelle wie Claude von Anthropic Code-Generierung, Code-Reviews und Pipeline-Erstellung direkt in GitLab übernehmen.",[706],"Cesar Saavedra","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772058602/epl3sinfezlzxnppxak6.png","2026-02-26","KI-Assistenten steigern die Produktivität einzelner Entwicklungsteams – aber sie arbeiten oft isoliert vom eigentlichen Entwicklungs-Workflow. 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. Eine Anfrage im Merge Request genügt: Der Agent erstellt ein Dockerfile mit passenden Basis-Images für die im pom.xml definierte Java-Version, eine vollständige Pipeline mit Build-, Docker- und Deploy-Stages sowie das fertige Container-Image im integrierten GitLab Container Registry – ohne manuelle Konfiguration.\n\n## Mehr erfahren\nDie vollständige Videodemonstration mit Screenshots aller Schritte ist im [englischen Originalbeitrag](https://about.gitlab.com/blog/gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development/) verfügbar. Einen Einstieg in die GitLab Duo Agent Platform bietet außerdem der [Getting Started Guide](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/).\n\n",[27,25,26],{"featured":33,"template":14,"slug":712},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":714,"config":721},{"title":715,"description":716,"heroImage":717,"date":718,"body":719,"category":10,"tags":720},"Agentic SDLC: GitLab und TCS bringen Intelligent Orchestration ins Unternehmen","DevSecOps mit KI-Agenten skalieren, die Entwicklungsteams bei der Automatisierung von Workflows, Compliance und Delivery unterstützen.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866240/l16gpgupgz8uelyc8jfy.png","2026-02-24","GitLab und TCS geben ihre Partnerschaft bekannt, um Unternehmen bei der\nskalierbaren Beschleunigung ihrer Software-Delivery zu unterstützen.\n\n\nUnternehmen benötigen schnelle, sichere Software-Delivery, kämpfen jedoch häufig mit fragmentierten Toolchains, uneinheitlichen Sicherheitskontrollen und manuellen Compliance-Prozessen. 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",[25,27],{"featured":33,"template":14,"slug":722},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"promotions":724},[725,738,750],{"id":726,"categories":727,"header":728,"text":729,"button":730,"image":735},"ai-modernization",[10],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":731,"config":732},"Get your AI maturity score",{"href":733,"dataGaName":734,"dataGaLocation":246},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":736},{"src":737},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":739,"categories":740,"header":742,"text":729,"button":743,"image":747},"devops-modernization",[27,741],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":744,"config":745},"Get your DevOps maturity score",{"href":746,"dataGaName":734,"dataGaLocation":246},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":748},{"src":749},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":751,"categories":752,"header":753,"text":729,"button":754,"image":758},"security-modernization",[698],"Are you trading speed for security?",{"text":755,"config":756},"Get your security maturity score",{"href":757,"dataGaName":734,"dataGaLocation":246},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":759},{"src":760},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":762,"blurb":763,"button":764,"secondaryButton":769},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":765,"config":766},"Kostenlosen Test starten",{"href":767,"dataGaName":52,"dataGaLocation":768},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":54,"config":770},{"href":56,"dataGaName":57,"dataGaLocation":768},1772652042627]