[{"data":1,"prerenderedAt":756},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/gitlab-13-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering":3,"navigation-de-de":40,"banner-de-de":444,"footer-de-de":454,"blog-post-authors-de-de-Bill Staples":659,"blog-related-posts-de-de-gitlab-13-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering":673,"assessment-promotions-de-de":708,"next-steps-de-de":746},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":28,"isFeatured":11,"meta":29,"navigation":11,"path":30,"publishedDate":20,"seo":31,"stem":35,"tagSlugs":36,"__hash__":39},"blogPosts/de-de/blog/gitlab-13-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering.yml","Gitlab 13 Expanding Ai Orchestration In Software Engineering",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-13-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"GitLab 18.3: KI-Orchestrierung revolutioniert die Softwareentwicklung","So transformierst du das Zusammenspiel von Mensch und KI durch verbesserte Flows, Enterprise Governance und nahtlose Tool-Integration.",[18],"Bill Staples","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1755711502/wuuadis1pza3zehqohcc.png","2025-08-21","GitLab ist heute eine umfassende DevSecOps-Plattform, die alle Phasen des Software-Lebenszyklus vereint. Auf dieser Grundlage entwickeln wir uns zur weltweit ersten KI-nativen Plattform für Software Engineering. Bei GitLab sind wir überzeugt: Die Zukunft der Softwareentwicklung liegt im reibungslosen Zusammenspiel von Mensch und KI. Wir bringen die besten KI-Funktionen zu allen GitLab-Nutzerinnen und -Nutzern.\n\nDiese Transformation erfolgt auf drei unterschiedlichen Ebenen, die weit über das hinausgehen, was andere KI-Entwicklungstools bieten:\n\n![KI-native Transformationsfolie, die das Folgende visualisiert](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1755762266/iwuugge3cxweiyvi0yjk.png)\n\n**Erstens sind wir ein System of Record.** Die einheitliche Datenplattform speichert die wertvollsten digitalen Assets. Dazu gehören Quellcode und geistiges Eigentum sowie eine Fülle unstrukturierter Daten, die Projektpläne, Bug-Backlogs, CI/CD-Konfigurationen, Deployment-Historien, Sicherheitsberichte und Compliance-Daten umfassen. Dies schafft einen Datenschatz an Kontextinformationen, der sicher in der GitLab-Umgebung verbleibt und für generische Agenten oder große Sprachmodelle unzugänglich ist.\n\n**Zweitens fungieren wir als Software-Control-Plane.** Wir orchestrieren die kritischsten Geschäftsprozesse über Git-Repositories, REST-APIs und Webhook-basierte Schnittstellen, die die End-to-End-Software-Lieferung antreiben. Viele Kunden betrachten dies als Tier-0-Abhängigkeit, auf die sich ihre geschäftskritischen Prozesse täglich verlassen.\n\n**Drittens bieten wir eine leistungsstarke Benutzererfahrung.** Wir liefern eine integrierte Oberfläche, die den kostspieligen Kontextwechsel eliminiert, der die meisten Entwicklungsteams verlangsamt. Mit vollständiger Lifecycle-Transparenz und Kollaborationstools in einer Plattform verlassen sich über 50 Millionen registrierte Nutzende und die riesige Community auf GitLab, um ihre Arbeit zu erledigen. Diese Expertise positioniert GitLab einzigartig, um eine intuitive Mensch-zu-KI-Zusammenarbeit zu ermöglichen, die die Teamproduktivität steigert und gleichzeitig die bewährten Workflows bewahrt.\n\n**Erweiterung der Plattform mit nativ integrierter KI auf allen Ebenen**\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) integriert und erweitert alle drei dieser Ebenen. Sie ist auf Erweiterbarkeit und Interoperabilität ausgelegt und ermöglicht es Kunden und Partnern, Lösungen zu entwickeln, die noch mehr Wert schaffen. Der offene Plattformansatz betont die nahtlose Konnektivität mit externen KI-Tools und -Systemen, während gleichzeitig eine tiefe Integration in den bestehenden Stack auf allen drei Ebenen gewährleistet wird.\n\n* Erstens erweitern wir die einheitliche Datenplattform um einen **Knowledge Graph**, der Code mit allen anderen unstrukturierten Daten indiziert und verknüpft, speziell optimiert für den agentischen Zugriff. KI lebt von Kontext, und wir glauben, dass dies nicht nur die Schlussfolgerungen und Inferenzen von Agenten beschleunigt, sondern auch kostengünstigere und qualitativ hochwertigere agentische Ergebnisse liefert.\n* Zweitens fügen wir der bestehenden Control Plane eine wichtige **Orchestration Layer** in drei verschiedenen Teilen hinzu: Agenten und Flows können sich als Abonnenten für GitLab SDLC-Events registrieren, wir bauen eine neue Orchestrierungs-Engine, die speziell entwickelte Multi-Agenten-Flows ermöglicht, und wir stellen GitLab-Tools, Agenten und Flows über MCP und Standardprotokolle für beispiellose Interoperabilität zur Verfügung.\n* Schließlich erweitern wir die **GitLab-Erfahrung**, um erstklassige Agenten und Agenten-Flows über den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus bereitzustellen. Sie können asynchrone Aufgaben an Agenten zuweisen, sie in Kommentaren mit @ erwähnen und benutzerdefinierte Agenten mit spezifischem Kontext für Ihre Workflows erstellen – aber noch wichtiger: GitLab liefert native Agenten für jede Entwicklungsphase und erschließt gleichzeitig ein reiches Ökosystem von Drittanbieter-Agenten. Dies schafft eine echte Mensch-zu-KI-Zusammenarbeit, bei der Agenten genauso natürlich zu bedienen sind wie menschliche Teammitglieder.\n\nSieh dir dieses Video an, um zu erfahren, was in 18.3 und darüber hinaus kommt, oder lies weiter.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111796316?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"GitLab_18.3 Release_081925_MP_v1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Neu in GitLab 18.3\n\nMit 18.2 haben wir spezialisierte [KI-Agenten](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta/#agents-that-work-out-of-the-box:~:text=Agents%20that%20work%20out%20of%20the%20box) eingeführt, die Entwicklern über den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus hinweg zur Seite stehen, sowie unseren [Software Development Flow](\u003Chttps://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta/#agents-that-work-out-of-the-box:~:text=we%20are%20building%3A-,Software%20Development%20Flow,-(now%20in%20beta>) – eine leistungsstarke Funktion, die Nutzenden die Möglichkeit gibt, mehrere Agenten zu orchestrieren, um Code-Änderungen End-to-End zu planen, zu implementieren und zu testen.\n\nGitLab 18.3 führt erweiterte Integrationen und Interoperabilität, mehr Flows und verbesserte Kontextwahrnehmung über den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus ein.\n\n### Erweiterte Integrationen und Interoperabilität\n\nWir bieten umfassende KI-Erweiterbarkeit sowohl durch erstklassige GitLab-Agenten als auch durch ein reiches Ökosystem von Drittanbieter-Agenten, alle mit vollem Zugriff auf Projektkontext und -daten. Dieser Ansatz erhält native GitLab-Workflows und Governance und bietet gleichzeitig die Flexibilität, bevorzugte Tools durch hochintegrierte Orchestrierung zwischen diesen Agenten und der GitLab-Kernplattform zu wählen. Teams erhalten erweiterte KI-Funktionalität bei gleichzeitiger Beibehaltung wichtiger Integrations-, Überwachungs- und Benutzererfahrungsvorteile.\n\n* **MCP-Server - Universelle KI-Integration:** Der GitLab MCP-Server ([Model Context Protocol](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)) ermöglicht es KI-Systemen, sich sicher direkt in GitLab-Projekte und Entwicklungsprozesse zu integrieren. Diese standardisierte Schnittstelle eliminiert den Aufwand für benutzerdefinierte Integrationen und ermöglicht es KI-Tools – einschließlich [Cursor](https://docs.cursor.com/en/tools/mcp) –, intelligent innerhalb der bestehenden GitLab-Umgebung zu arbeiten. Siehe unsere [Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/) für eine vollständige Liste der in 18.3 enthaltenen Tools. **Dies ist erst der Anfang; weitere Tools sind für 18.4 geplant.**\n\n  **Hinweis:** Drittanbieter-Agenten sind GitLab Premium Beta-Funktionen und nur für GitLab Duo Enterprise-Kunden zur Evaluierung verfügbar.\n\n> *\"GitLab-Workflows direkt in Cursor zu bringen, ist ein entscheidender Schritt zur Reduzierung von Reibung für Entwickler. Durch die Minimierung des Kontextwechsels können Teams den Issue-Status überprüfen, Merge Requests einsehen und Pipeline-Ergebnisse überwachen, ohne jemals ihre Programmierumgebung zu verlassen. Diese Integration ist eine natürliche Ergänzung für unsere gemeinsamen Kunden, und wir freuen uns auf eine langfristige Partnerschaft mit GitLab, um die Entwicklerproduktivität weiter zu steigern.\"*\n>\n> \\- **Ricky Doar, VP of Field Engineering bei Cursor**\n>\n> *\"Der MCP-Server und die CLI-Agent-Unterstützung von GitLab schaffen leistungsstarke neue Wege für die Integration von Amazon Q in Entwicklungsworkflows. Amazon Q Developer kann sich jetzt direkt über die Remote-MCP-Schnittstelle von GitLab verbinden, während Teams Entwicklungsaufgaben delegieren können, indem sie Amazon Q CLI einfach in Issues und Merge Requests mit @ erwähnen. Die robusten Sicherheits- und Governance-Funktionen, die in diese Integrationen integriert sind, geben Unternehmen das Vertrauen, KI-Coding-Tools zu nutzen und gleichzeitig ihre Entwicklungsstandards zu bewahren. Die Partnerschaft mit GitLab zeigt das kontinuierliche Engagement von AWS, das KI-Ökosystem zu erweitern und intelligente Entwicklungstools überall dort zugänglich zu machen, wo Entwickler arbeiten.\"*\n>\n> \\- **Deepak Singh, Vice President of Developer Agents and Experiences bei AWS**\n\n* **CLI-Agent-Unterstützung für Claude Code, Codex, Amazon Q, Google Gemini und opencode (Bring Your Own Key):** 18.3 führt Integrationen ein, die es Teams ermöglichen, routinemäßige Entwicklungsarbeit zu delegieren, indem sie ihre Agenten direkt in Issues oder Merge Requests mit @ erwähnen. Wenn Entwickler diese KI-Assistenten erwähnen, lesen sie automatisch den umgebenden Kontext und Repository-Code und antworten dann auf den Kommentar des Nutzers entweder mit überprüfungsreifen Code-Änderungen oder Inline-Kommentaren. Diese Integrationen erfordern einen eigenen API-Schlüssel für die jeweiligen KI-Anbieter und halten alle Interaktionen nativ innerhalb der GitLab-Oberfläche, während gleichzeitig ordnungsgemäße Berechtigungen und Audit-Trails beibehalten werden.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111784124?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Third Party Agents Flows Claude Code\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> *\"Claude Code direkt in GitLab zu bringen, bringt KI-Unterstützung dorthin, wo Millionen von Entwicklern bereits täglich zusammenarbeiten und Code liefern. Die Möglichkeit, Claude direkt in Issues und Merge Requests zu erwähnen, beseitigt Reibung und behält gleichzeitig die Qualität durch menschliche Aufsicht und Überprüfungsprozesse bei. Dieses Update bringt die Fähigkeiten von Claude Code an mehr Orte, an denen Teams arbeiten, und macht KI zu einem natürlichen Teil ihres Entwickler-Workflows.\"*\n>\n> **\\- Cat Wu, Claude Code Product Lead, Anthropic**\n>\n> *\"Mit der neuen Agenten-Integration von GitLab in 18.3 können Sie opencode innerhalb Ihrer bestehenden Workflows verwenden. Sie können opencode in einem Issue oder Merge Request mit @erwähnen und es führt Ihren Agenten direkt in Ihrer CI-Pipeline aus. Diese Möglichkeit, opencode so zu konfigurieren und auszuführen, wie Sie es möchten, ist die Art von Integration, von der wir wissen, dass die Open-Source-Community sie wirklich schätzt.\"*\n>\n> **\\- Jay V., CEO, opencode**\n\n* **Agentic Chat-Unterstützung für Visual Studio IDE und GitLab UI für alle Premium- und Ultimate-Kunden verfügbar:** Mit 18.3 müssen Sie nicht mehr zwischen Tools wechseln, um auf die vollständigen Entwicklungslebenszyklus-Daten von GitLab zuzugreifen. Die erweiterten Integrationen bringen die volle Leistung von GitLab Duo sowohl in die GitLab-Benutzeroberfläche als auch in IDEs – die Unterstützung wird von JetBrains und VS Code auf Visual Studio erweitert. Dies hilft Entwicklern, im Flow zu bleiben und gleichzeitig auf reichhaltigen Projektkontext, Deployment-Historie und Team-Kollaborationsdaten direkt in ihrer bevorzugten Umgebung zuzugreifen.\n* **Erweiterte KI-Modell-Unterstützung:** GitLab Duo Self-Hosted unterstützt jetzt zusätzliche KI-Modelle und gibt Teams mehr Flexibilität in ihren KI-unterstützten Entwicklungsworkflows. Sie können jetzt Open-Source-OpenAI-GPT-Modelle (20B und 120B Parameter) über vLLM auf Ihrer Rechenzentrums-Hardware oder über Cloud-Services wie Azure OpenAI und AWS Bedrock in Ihrer privaten Cloud bereitstellen. Zusätzlich ist Anthropics Claude 4 auf AWS Bedrock verfügbar.\n\n### Neue automatisierte Entwicklungs-Flows\n\nGitLab Flows koordinieren mehrere KI-Agenten mit vordefinierten Anweisungen, um diese zeitaufwändigen, alltäglichen Aufgaben autonom zu erledigen, damit sich Entwickler auf die wirklich wichtige Arbeit konzentrieren können.\n\nGitLab 18.3 kommt mit zwei neuen Flows:\n\n* **Issue to MR Flow ermöglicht automatisierte Code-Generierung vom Konzept bis zur Fertigstellung in Minuten:** Dieser Flow konvertiert automatisch Issues in umsetzbare Merge Requests (MRs), indem Agenten koordiniert werden, um Anforderungen zu analysieren, umfassende Implementierungspläne vorzubereiten und produktionsreifen Code zu generieren, der zur Überprüfung bereit ist – und verwandelt Ideen in überprüfbare Implementierungen in Minuten, nicht Stunden.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111782058?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Issue to MR\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Convert CI File Flow für nahtlose Migrationsintelligenz:** Der Convert CI File Flow rationalisiert Migrationsworkflows, indem Agenten bestehende CI/CD-Konfigurationen analysieren und sie intelligent in das GitLab CI-Format mit vollständiger Pipeline-Kompatibilität konvertieren. Dies eliminiert den manuellen Aufwand und potenzielle Fehler beim Neuschreiben von CI-Konfigurationen von Grund auf und ermöglicht es Teams, ganze Deployment-Pipelines mit Vertrauen zu migrieren. 18.3 umfasst Unterstützung für Jenkins-Migrationen. Zusätzliche Unterstützung ist für zukünftige Versionen geplant.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783724?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Convert to CI Flow\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n### Intelligenter Code und Suche\n\nKI-Punktlösungen arbeiten typischerweise mit begrenzter Sichtbarkeit in isolierte Code-Schnipsel, aber der Knowledge Graph von GitLab bietet Agenten Umgebungskontext, um schnellere und intelligentere Antworten zu ermöglichen.\n\n* **Knowledge Graph für Echtzeit-Code-Intelligenz:** Mit 18.3 liefert der Knowledge Graph von GitLab jetzt Echtzeit-Code-Indizierung für schnellere Code-Suchen und liefert genauere und kontextbezogene Ergebnisse. Durch das Verständnis der Beziehungen zwischen Dateien, Abhängigkeiten und Entwicklungsmustern über die gesamte Codebasis hinweg sind die Agenten darauf ausgelegt, Einblicke zu liefern, die menschliche Entwickler Stunden kosten würden – **und dies ist nur der erste Schritt zur Erschließung der leistungsstarken Funktionen, die für den Knowledge Graph geplant sind.**\n\n### Enterprise Governance\n\nKI-Transparenz und organisatorische Kontrolle sind kritische Herausforderungen, die Teams davon abhalten können, KI-gestützte Entwicklungstools vollständig zu übernehmen, wobei [85% der Führungskräfte zustimmen, dass agentische KI beispiellose Sicherheitsherausforderungen schaffen wird](https://about.gitlab.com/software-innovation-report/).\n\nDiese neuen Funktionen in 18.3 helfen, Bedenken hinsichtlich Daten-Governance, Compliance-Anforderungen und dem Bedarf an Transparenz in KI-Entscheidungsprozessen zu adressieren, damit Organisationen KI innerhalb ihrer bestehenden Sicherheits- und Policy-Frameworks integrieren können.\n\n* **Agent Insights für Transparenz durch Intelligenz:** Das integrierte Agenten-Tracking bietet Einblick in die Entscheidungsprozesse von Agenten. Nutzende können Workflows optimieren und Best Practices durch transparentes Activity-Tracking befolgen.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783244?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Agent Insights\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n* **GitLab Duo Code Review für Self-Hosted:** Dies bringt die Intelligenz von GitLab Duo zu Organisationen mit strengen Daten-Governance-Anforderungen, indem Teams sensiblen Code in kontrollierten Umgebungen behalten können.\n* **Hybrid-Modell-Konfigurationen für flexible KI-Bereitstellung:** GitLab Duo Self-Hosted-Kunden können jetzt Hybrid-Modell-Konfigurationen verwenden, die selbst gehostete KI-Modelle über ihr lokales KI-Gateway mit den Cloud-Modellen von GitLab über das KI-Gateway von GitLab kombinieren und so Zugriff auf verschiedene Funktionen ermöglichen.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1111783569?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write; encrypted-media; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Self Hosted Models Code Review\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n* **Erweiterte Sicherheit mit OAuth-Unterstützung:** Der MCP-Server umfasst jetzt vollständige OAuth 2.0-Authentifizierungsunterstützung, die sichere Verbindungen zu geschützten Ressourcen und sensiblen Entwicklungsumgebungen ermöglicht. Diese Implementierung folgt dem Entwurf der OAuth-Spezifikation für MCP und behandelt Autorisierungsflows, Token-Verwaltung und dynamische Client-Registrierung.\n\n### Secure by Design-Plattform: Governance, die skaliert\n\nEchte Plattformsicherheit erfordert die konsistente Anwendung von Governance-Prinzipien über jede Ebene des Entwicklungslebenszyklus. Die gleichen Sicherheitsgrundlagen, die die KI-Adoption sicher machen – Least-Privilege-Zugriff, zentralisiertes Policy-Management, proaktive Überwachung und granulare Berechtigungen – müssen im gesamten SDLC eingebettet sein, um einen kohärenten Defense-in-Depth-Ansatz zu schaffen.\n\nGitLab 18.3 stärkt die grundlegenden Kontrollen, die zum Schutz der gesamten Software-Supply-Chain beitragen, mit diesen neuen Updates:\n\n* **Benutzerdefinierte Admin-Rolle:** Bietet granulare, zweckgebundene administrative Berechtigungen und ersetzt pauschalen Admin-Zugriff durch präzise Least-Privilege-Kontrollen. Anstatt pauschale administrative Privilegien zu gewähren, die Sicherheitsrisiken schaffen, können Organisationen jetzt spezialisierte Rollen erstellen, die auf spezifische Funktionen zugeschnitten sind – Plattform-Teams, die Runner und Monitoring verwalten, Support-Teams, die die Benutzerverwaltung handhaben, und Führungskräfte, die auf Dashboards und Nutzungsstatistiken zugreifen. Mit vollständigem Rollen-Lifecycle-Management über UI und API, Audit-Logging und automatisch generierter Dokumentation ermöglicht diese Funktion echte Least-Privilege-Administration bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der operativen Effizienz und Verbesserung der allgemeinen Instanzsicherheit.\n* **Compliance-Framework und Sicherheits-Policy-Management auf Instanzebene:** Organisationen können jetzt eine dedizierte Compliance-Gruppe bestimmen, die die Befugnis hat, standardisierte Frameworks und Sicherheitsrichtlinien direkt auf Top-Level-Gruppen anzuwenden und die Durchsetzung automatisch auf alle ihre Untergruppen und Projekte zu kaskadieren. Dieser zentralisierte Ansatz eliminiert den Compliance-Adoptionsblocker des fragmentierten Policy-Managements bei gleichzeitiger Beibehaltung der Gruppenautonomie für zusätzliche lokale Richtlinien.\n* **Erweiterte Verletzungsberichte:** Teams erhalten jetzt sofortige Benachrichtigungen, wenn nicht autorisierte Änderungen an MR-Genehmigungsregeln vorgenommen werden, Framework-Richtlinien keine ordnungsgemäßen Genehmigungen haben oder zeitbasierte Compliance-Kontrollen verletzt werden. Durch die direkte Verknüpfung von Verletzungen mit spezifischen Compliance-Framework-Kontrollen erhalten Teams umsetzbare Einblicke, die genau zeigen, welche Anforderung verletzt wurde, und verwandeln Compliance von einer reaktiven Checkbox-Übung in einen proaktiven, integrierten Teil des Entwicklungs- und Sicherheitsworkflows.\n* **Fein abgestimmte Berechtigungen für CI/CD-Job-Token:** Ersetzt breiten Token-Zugriff durch granulare, explizite Berechtigungen, die CI/CD-Jobs nur Zugriff auf die spezifischen API-Endpunkte gewähren, die sie tatsächlich benötigen. Anstatt Jobs pauschalen Zugriff auf Projektressourcen zu gewähren, können Teams jetzt präzise Berechtigungen für Deployments, Pakete, Releases, Umgebungen und andere kritische Ressourcen definieren, wodurch die Angriffsfläche und das Potenzial für Privilegieneskalation reduziert werden.\n* **AWS Secrets Manager-Integration:** Teams, die AWS Secrets Manager verwenden, können jetzt Secrets direkt in GitLab CI/CD-Jobs abrufen, was die Build- und Deploy-Prozesse vereinfacht. Secrets werden von einem GitLab Runner über OpenID Connect-protokollbasierte Authentifizierung abgerufen, maskiert, um Exposition in Job-Logs zu verhindern, und nach Gebrauch zerstört. Dieser Ansatz eliminiert die Notwendigkeit, Secrets in Variablen zu speichern, und integriert sich nahtlos in bestehende GitLab- und AWS-basierte Workflows. In enger Zusammenarbeit mit der Deutschen Bahn und dem AWS Secrets Manager-Team entwickelt, spiegelt diese Integration unser Engagement wider, Lösungen gemeinsam mit Kunden zu entwickeln, um reale Herausforderungen zu lösen.\n\n### Artifact Management: Sicherung der Software-Supply-Chain\n\nWenn Artefakte nicht ordnungsgemäß verwaltet werden, können kleine Änderungen große Konsequenzen haben. Veränderbare Pakete, überschriebene Container-Images und inkonsistente Regeln über Tools hinweg können Produktionsausfälle auslösen, Schwachstellen einführen und Compliance-Lücken schaffen. Für Enterprise DevSecOps ist sicheres, zentralisiertes Artifact Management unerlässlich, um die Software-Supply-Chain intakt zu halten.\n\n#### Enterprise-Grade-Artifact-Schutz in 18.3\n\nAufbauend auf den umfassenden Package-Protection-Funktionen fügt GitLab 18.3 wichtige neue Funktionen hinzu:\n\n* **Conan-Revisions-Unterstützung:** Neu in 18.3 bieten [Conan-Revisionen](https://docs.gitlab.com/user/packages/conan_2_repository/#conan-revisions) Paket-Unveränderlichkeit für C++-Entwickler. Wenn Änderungen an einem Paket vorgenommen werden, ohne seine Version zu ändern, berechnet Conan eindeutige Identifikatoren, um diese Änderungen zu verfolgen, wodurch Teams unveränderliche Pakete beibehalten können, während die Versionsklarheit erhalten bleibt.\n* **Erweiterte Container Registry-Sicherheit:** Nach der erfolgreichen Einführung von [unveränderlichen Container-Tags](https://docs.gitlab.com/user/packages/container_registry/immutable_container_tags/) in 18.2 sehen wir eine starke Unternehmensadoption. Sobald ein Tag erstellt wird, das einer unveränderlichen Regel entspricht, kann niemand – unabhängig von der Berechtigungsebene – dieses Container-Image ändern, wodurch unbeabsichtigte Änderungen an Produktionsabhängigkeiten verhindert werden.\n\nDiese Verbesserungen ergänzen die bestehenden Schutzfunktionen für npm, PyPI, Maven, NuGet, Helm-Charts und generische Pakete und ermöglichen es Plattform-Teams, konsistente Governance über ihre gesamte Software-Supply-Chain zu implementieren – eine Anforderung für Organisationen, die sichere interne Entwicklerplattformen aufbauen.\n\nIm Gegensatz zu eigenständigen Artifact-Lösungen eliminiert der integrierte Ansatz von GitLab den Kontextwechsel zwischen Tools und bietet gleichzeitig End-to-End-Nachverfolgbarkeit vom Code bis zur Bereitstellung, wodurch Plattform-Teams konsistente Governance über ihre gesamte Software-Delivery-Pipeline implementieren können.\n\n### Embedded Views: Echtzeit-Sichtbarkeit und Berichte\n\nDa GitLab-Projekte an Komplexität zunehmen, navigieren Teams zwischen Issues, Merge Requests, Epics und Meilensteinen, um die Sichtbarkeit des Arbeitsstatus aufrechtzuerhalten. Die Herausforderung liegt darin, diese Informationen effizient zu konsolidieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass Teams Echtzeitzugriff auf den Projektfortschritt haben, ohne den Kontext zu wechseln oder ihren Flow zu unterbrechen.\n**Start der Echtzeit-Arbeitsstatussichtbarkeit in 18.3**\nDie [Embedded Views von GitLab 18.3, unterstützt durch die leistungsstarke GitLab Query Language](https://docs.gitlab.com/user/glql/#embedded-views) (GLQL), eliminieren den Kontextwechsel, indem sie Live-Projektdaten direkt in den Workflow bringen:\n\n* **Dynamische Ansichten:** Fügen Sie Live-GLQL-Abfragen in Markdown-Codeblöcken in Wiki-Seiten, Epics, Issues und Merge Requests ein, die sich automatisch mit aktuellen Projektzuständen aktualisieren, jedes Mal wenn Sie die Seite laden.\n* **Kontextuelle Personalisierung:** Ansichten passen sich automatisch mit Funktionen wie `currentUser()` und `today()` an, um relevante Informationen für den jeweiligen Betrachter anzuzeigen, ohne manuelle Konfiguration.\n* **Leistungsstarke Filterung:** Filtern Sie nach 25+ Feldern, einschließlich Assignee, Autor, Label, Meilenstein, Gesundheitsstatus und Erstellungsdatum.\n* **Anzeigeflexibilität:** Präsentieren Sie Daten als Tabellen, Listen oder nummerierte Listen mit anpassbarer Feldauswahl, Artikelbegrenzungen und Sortierreihenfolgen, um die Ansichten fokussiert und umsetzbar zu halten.\n\nIm Gegensatz zu fragmentierten Projektmanagement-Ansätzen wurden Embedded Views so konzipiert, dass sie die Workflow-Kontinuität beibehalten und gleichzeitig Echtzeit-Sichtbarkeit bieten, wodurch Teams fundierte Entscheidungen treffen können, ohne den Fokus zu verlieren oder zwischen mehreren Tools und Schnittstellen zu wechseln.\n\n> Erfahre mehr über die [neuesten Funktionen in GitLab 18.3](https://about.gitlab.com/releases/2025/08/21/gitlab-18-3-released/).\n\n## Jetzt starten\n\nGitLab 18.3 ist jetzt für GitLab Premium- und Ultimate-Nutzende auf GitLab.com und in selbstverwalteten Umgebungen verfügbar.\n\nGitLab Dedicated-Kunden wurden jetzt auf 18.2 aktualisiert und können die mit GitLab 18.3 veröffentlichten Funktionen nächsten Monat nutzen.\n\nBereit, die Zukunft des Software Engineering zu erleben? [Aktiviere Beta- und experimentelle Funktionen für GitLab Duo](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/turn_on_off/#turn-on-beta-and-experimental-features) und beginne die Zusammenarbeit mit KI-Agenten, die den vollständigen Entwicklungskontext verstehen.\n\nNeu bei GitLab? [Starte noch heute die kostenlose Testversion](https://gitlab.com/-/trials/new) und entdecke, warum die Zukunft des Software Engineering in der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI liegt, orchestriert durch die weltweit umfassendste DevSecOps-Plattform.\n\n\u003Cp>\u003Csmall>\u003Cem>Dieser Blogbeitrag enthält \"zukunftsgerichtete Aussagen\" im Sinne von Section 27A des Securities Act von 1933 in der geänderten Fassung und Section 21E des Securities Exchange Act von 1934. Obwohl wir glauben, dass die in den zukunftsgerichteten Aussagen in diesem Blogbeitrag zum Ausdruck gebrachten Erwartungen angemessen sind, unterliegen sie bekannten und unbekannten Risiken, Unsicherheiten, Annahmen und anderen Faktoren, die dazu führen können, dass die tatsächlichen Ergebnisse oder Resultate wesentlich von den zukünftigen Ergebnissen oder Resultaten abweichen, die in den zukunftsgerichteten Aussagen ausgedrückt oder impliziert werden.\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cem>Weitere Informationen zu Risiken, Unsicherheiten und anderen Faktoren, die dazu führen könnten, dass die tatsächlichen Ergebnisse und Resultate wesentlich von denen abweichen, die in den zukunftsgerichteten Aussagen in diesem Blogbeitrag enthalten oder berücksichtigt werden, finden Sie unter der Überschrift \"Risikofaktoren\" und an anderen Stellen in den Einreichungen und Berichten, die wir bei der Securities and Exchange Commission einreichen. Wir übernehmen keine Verpflichtung, zukunftsgerichtete Aussagen zu aktualisieren oder zu revidieren oder über Ereignisse oder Umstände nach dem Datum dieses Blogbeitrags zu berichten oder das Eintreten unvorhergesehener Ereignisse widerzuspiegeln, außer wenn dies gesetzlich vorgeschrieben ist.\u003C/em>\u003C/small>\u003C/p>",[23,24,25,26,27],"product","AI/ML","DevSecOps platform","features","security","yml",{},"/de-de/blog/gitlab-13-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering",{"config":32,"title":15,"description":34},{"noIndex":33},false,"So wird die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI durch verbesserte Flows, Enterprise Governance und nahtlose Tool-Integration 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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",[680],"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. Kontinuierliche Governance ermöglicht es Unternehmen, im Unternehmensmaßstab sicher auszuliefern.\n\n## Die agentische Zukunft steuern\n\nKI verändert, wie Software entsteht. Die Frage lautet nicht mehr, ob Teams KI einsetzen werden, sondern wie sicher sie dabei skalieren können.\n\nSoftware wird heute ebenso zusammengestellt wie geschrieben – aus KI-generiertem Code, Open-Source-Bibliotheken und Drittanbieter-Abhängigkeiten, die sich über Tausende von Projekten erstrecken. Zu steuern, was über all diese Quellen hinweg ausgeliefert wird, ist der anspruchsvollste Teil der Anwendungssicherheit – und jener, für den kein entwicklerseitiges Tool ausgelegt ist.\n\nAls intelligente Orchestrierungsplattform ist GitLab darauf ausgerichtet, dieses Problem zu lösen. 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.",[24,27],{"featured":11,"template":12,"slug":685},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"content":687,"config":696},{"title":688,"description":689,"authors":690,"heroImage":692,"date":693,"body":694,"category":9,"tags":695},"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.",[691],"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",[23,24,26],{"featured":33,"template":12,"slug":697},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":699,"config":706},{"title":700,"description":701,"heroImage":702,"date":703,"body":704,"category":9,"tags":705},"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",[24,23],{"featured":33,"template":12,"slug":707},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"promotions":709},[710,723,735],{"id":711,"categories":712,"header":713,"text":714,"button":715,"image":720},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":716,"config":717},"Get your AI maturity score",{"href":718,"dataGaName":719,"dataGaLocation":245},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":721},{"src":722},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":724,"categories":725,"header":727,"text":714,"button":728,"image":732},"devops-modernization",[23,726],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":729,"config":730},"Get your DevOps maturity score",{"href":731,"dataGaName":719,"dataGaLocation":245},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":733},{"src":734},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":736,"categories":737,"header":738,"text":714,"button":739,"image":743},"security-modernization",[27],"Are you trading speed for security?",{"text":740,"config":741},"Get your security maturity score",{"href":742,"dataGaName":719,"dataGaLocation":245},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":744},{"src":745},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":747,"blurb":748,"button":749,"secondaryButton":754},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":750,"config":751},"Kostenlosen Test starten",{"href":752,"dataGaName":51,"dataGaLocation":753},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":53,"config":755},{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":753},1772652055086]