[{"data":1,"prerenderedAt":757},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight":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-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight":673,"assessment-promotions-de-de":709,"next-steps-de-de":747},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":27,"isFeatured":11,"meta":28,"navigation":11,"path":29,"publishedDate":20,"seo":30,"stem":35,"tagSlugs":36,"__hash__":39},"blogPosts/de-de/blog/gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight.yml","Gitlab 18 4 Ai Native Development With Automation And Insight",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-18-4-ai-native-development-with-automation-and-insight",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22},"GitLab 18.4: KI-native Entwicklung, voll automatisiert und transparent","Mit GitLab 18.4 erstellst du eigene Agents, nutzt Knowledge Graph-Kontext und reparierst Pipelines automatisch – damit Entwickler(innen) immer im Flow bleiben!",[18],"Bill Staples","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1758541195/kig7sww6jyvxzmkmimbv.png","2025-09-23","Als Entwickler(in) weißt du: Moderne Entwicklung bedeutet mehr als nur Code schreiben – es geht um das Management von Änderungen über den gesamten Software-Entwicklungszyklus hinweg.\n\nMit [GitLab 18.3](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-13-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/) haben wir das Fundament für echte Mensch-KI-Zusammenarbeit gelegt. Wir integrierten führende KI-Tools wie Claude Code, Codex CLI, Amazon Q CLI und Gemini CLI nativ in GitLab, lieferten unsere erste Vorschau des GitLab Model Context Protocol ([MCP](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/))-Servers in Partnerschaft mit Cursor und veröffentlichten zwei neue Flows – Issue to MR und Convert CI File for Jenkins Flows – um Teams bei alltäglichen Herausforderungen zu unterstützen.\n\nMit [GitLab 18.4](https://about.gitlab.com/releases/2025/09/18/gitlab-18-4-released/) erweitern wir deine Möglichkeiten, eigene Agents zu erstellen und zu teilen, effektiver durch Agentic Chat zusammenzuarbeiten, Codebasen mit dem Knowledge Graph zu navigieren und Pipelines mit dem Fix Failed Pipelines Flow grün zu halten – während wir gleichzeitig mehr Sicherheit und Governance für deine KI-Nutzung bieten.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120293274?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=\"18.4 Release video placeholder\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n> Hast du Fragen zu den neuesten Features in GitLab 18.4? [Sei bei The Developer Show dabei](https://www.linkedin.com/events/q-a-code-exploringgitlab18-4and7373772262312906753/theater/) – live auf LinkedIn am 23. September um 10:00 Uhr PT (19:00 Uhr in Europa) oder kurz danach auf Abruf!\n\n## Gestalte deine Experience\n\n*Starte deinen Tag mit dem AI Catalog – einer Bibliothek spezialisierter Agents, die Prioritäten aufzeigen, Routinearbeit automatisieren und dich auf das Wesentliche fokussiert halten.*\n\n### AI Catalog als deine Bibliothek spezialisierter Agents\n\nMit GitLab 18.4 führen wir den GitLab Duo AI Catalog ein – eine zentrale Bibliothek, in der Teams maßgeschneiderte Agents erstellen, teilen und unternehmensweit nutzen können. Jedes Team hat seine eigene Arbeitsweise. Ein Custom Agent zu erstellen ist daher wie das Einarbeiten eines neuen Kollegen in die „richtige\" Arbeitsweise deiner Organisation.\n\nZum Beispiel kann ein Custom Product Planning Agent Bugs im spezifischen Format mit deinen Labeling-Standards erfassen, ein Technical Writer Agent kann prägnante Dokumentation nach deinen Konventionen verfassen, oder ein Security Agent stellt sicher, dass deine Sicherheits- und Compliance-Standards bei jedem MR eingehalten werden. Statt als isolierte Tools zu funktionieren, werden diese Agents Teil des natürlichen Arbeitsflusses in GitLab – sie beschleunigen Aufgaben ohne etablierte Prozesse zu stören.\n\n**Hinweis:** Diese Funktion ist derzeit nur auf GitLab.com verfügbar. Für Self-Managed-Kunden planen wir die Bereitstellung nächsten Monat mit Release 18.5.\n\n## Bleib im Flow\n\n*GitLab Duo Agentic Chat macht die Zusammenarbeit mit Agents nahtlos.*\n\n### Smarterer Agentic Chat für optimierte Zusammenarbeit mit Agents\n\nAls Herzstück der GitLab Duo Agent Platform bietet dir [Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/) eine nahtlose Möglichkeit, mit KI-Agents zusammenzuarbeiten. Das neueste Update des Agentic Chat mit GitLab 18.4 verbessert das Chat-Erlebnis und erweitert die Verwaltung und Darstellung von Sessions.\n\n* **Chat mit Custom Agents**\n\n  Starten wir mit deinem neu erstellten Custom Agent. Einmal designt, kannst du diesen Agent sofort über Agentic Chat einsetzen. Du könntest deinen neuen Agent beispielsweise fragen: „Zeig mir meine Aufgaben für heute\", um mit deinen Prioritäten zu starten. Zusätzlich hast du jetzt die Möglichkeit, neue Unterhaltungen mit neuen Agents zu beginnen und vorherige Unterhaltungen fortzusetzen, ohne den Kontext zu verlieren.\n* **[Modellauswahl für Nutzer](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_selection/#select-a-model-to-use-in-gitlab-duo-agentic-chat)**\n\n  Mit früheren Releases konntest du Modelle auf Namespace-Ebene auswählen, aber mit 18.4 kannst du nun Modelle auf Nutzerebene für eine bestimmte Chat-Session wählen. Das ermächtigt dich, zu entscheiden, welches LLM für die jeweilige Aufgabe geeignet ist, oder mit verschiedenen LLMs zu experimentieren, um zu sehen, welches die beste Antwort für deine Aufgabe liefert.\n* **Verbesserte Formatierung und visuelles Design**\n\n  Wir hoffen, du liebst das neue visuelle Design für GitLab Duo Agentic Chat, einschließlich verbesserter Handhabung von Tool-Call-Genehmigungen für ein angenehmeres Erlebnis.\n* **Agent Sessions verfügbar über Agentic Chat**\n\n  Sessions werden zu einem zentralen Bestandteil des Agentic Chat-Erlebnisses. Jeder Agent-Run oder Flow erscheint nun in der Sessions-Übersicht, die über Agentic Chat verfügbar ist. In jeder Session siehst du detaillierte Informationen wie Job-Logs, Nutzerinformationen und Tool-Metadaten – das bietet wichtige Transparenz darüber, wie Agents in deinem Auftrag arbeiten.\n\n  **Hinweis:** Sessions in Agentic Chat ist nur auf GitLab.com verfügbar. Diese Verbesserung ist für Self-Managed-Kunden nächsten Monat im 18.5-Update geplant.\n\n## Erschließe deine Codebase\n\n*Bei Agents ist Kontext entscheidend. Mit Knowledge Graph gibst du deinen Agents mehr Kontext, damit sie schneller analysieren und dir bessere Ergebnisse liefern können.*\n\n### Neu: Der GitLab Knowledge Graph (Beta)\n\nDer [GitLab Knowledge Graph](https://gitlab-org.gitlab.io/rust/knowledge-graph/) in 18.4 transformiert, wie Entwickler und Agents komplexe Codebasen verstehen und navigieren. Der Knowledge Graph bietet eine vernetzte Karte deines gesamten Projekts und verknüpft Dateien, Routen und Referenzen über den Software-Entwicklungszyklus hinweg. Durch Tools wie Go-to-Definition, Codebase-Suche und Referenz-Tracking über In-Chat-Queries erhalten Entwickler die Möglichkeit, präzise Fragen zu stellen wie „Zeig mir alle Route-Dateien\" oder „Was ist noch von dieser Änderung betroffen?\"\n\nDieser tiefere Kontext hilft Teams, schneller und mit mehr Vertrauen zu arbeiten – egal ob es um das Onboarding neuer Mitwirkender geht, tiefgehende Recherche in einem Projekt oder die Untersuchung, wie eine Änderung abhängigen Code beeinflusst. Je mehr von deinem Ökosystem in GitLab lebt, desto mächtiger wird der Knowledge Graph und gibt sowohl Menschen als auch KI-Agents das Fundament, mit Genauigkeit, Geschwindigkeit und vollem Projektbewusstsein zu bauen. In zukünftigen Releases werden wir alle deine GitLab-Daten in den Knowledge Graph einbinden, einschließlich Plans, MRs, Sicherheitslücken und mehr.\n\nDieses Release des Knowledge Graph fokussiert sich auf lokale Code-Indexierung, bei der das `gkg` CLI deine Codebase in eine lebendige, einbettbare Graph-Datenbank für RAG verwandelt. Du kannst es mit einem einfachen Einzeiler-Script installieren, lokale Repositories parsen und über MCP verbinden, um deinen Workspace abzufragen.\n\nUnsere Vision für das Knowledge Graph-Projekt ist zweigeteilt: Wir bauen eine lebendige Community Edition, die Entwickler heute schon lokal ausführen können, die als Fundament für einen zukünftigen, vollständig integrierten Knowledge Graph Service innerhalb von GitLab.com und Self-Managed-Instanzen dienen wird.\n\n## Automatisiere deine Pipeline-Wartung\n\n*Behebe Pipeline-Fehler schneller und bleib im Flow mit dem Fix Failed Pipelines Flow.*\n\n### Fix Failed Pipelines Flow mit Business-Bewusstsein\n\nPipelines grün zu halten ist entscheidend für deine Entwicklungsgeschwindigkeit, aber traditionelle Ansätze konzentrieren sich nur auf technische Fehlersuche ohne Berücksichtigung der geschäftlichen Auswirkungen. Der **Fix Failed Pipelines Flow** adressiert diese Herausforderung, indem er technische Analyse mit strategischem Kontext kombiniert. Er kann beispielsweise automatisch priorisieren, eine fehlgeschlagene Deployment-Pipeline für einen kundenorientierten Service vor einem nächtlichen Test-Job zu reparieren oder Build-Probleme in einem hochpriorisierten Release-Branch anders zu kennzeichnen als in experimentellen Feature-Branches.\n\n* **Business-bewusste Fehlererkennung** überwacht Pipeline-Ausführungen und versteht dabei die Bedeutung verschiedener Workflows und Deployment-Ziele.\n* **Kontextuelle Ursachenanalyse** analysiert Fehlerprotokolle zusammen mit Geschäftsanforderungen, kürzlichen Änderungen und projektübergreifenden Abhängigkeiten, um die zugrunde liegenden Ursachen zu identifizieren.\n* **Strategische Fix-Priorisierung** generiert geeignete Fixes unter Berücksichtigung von geschäftlichen Auswirkungen, Deadlines und Prioritäten bei der Ressourcenzuweisung.\n* **Workflow-integrierte Lösung** erstellt automatisch Merge Requests mit Fixes, die ordnungsgemäße Review-Prozesse beibehalten und gleichzeitig geschäftlichen Kontext für Priorisierungsentscheidungen liefern.\n\nDieser Flow hält Pipelines grün und wahrt dabei die strategische Ausrichtung, sodass automatisierte Fixes Geschäftsziele unterstützen, anstatt nur technische Probleme isoliert zu lösen.\n\n## Personalisiere deine KI-Umgebung\n\n*Automatisierung funktioniert nur, wenn du den Modellen dahinter vertraust. Deshalb liefert 18.4 Governance-Features wie Modellauswahl und GitLab-verwaltete Schlüssel.*\n\n### GitLab Duo Modellauswahl zur Optimierung der Feature-Performance\n\nDie [Modellauswahl](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_selection/) ist jetzt allgemein verfügbar und gibt dir direkte Kontrolle darüber, welche Large Language Models ([LLMs](https://about.gitlab.com/blog/what-is-a-large-language-model-llm/)) GitLab Duo antreiben. Du und dein Team könnt die Modelle eurer Wahl auswählen, sie unternehmensweit anwenden oder pro Feature anpassen. Du kannst Standards setzen, um Konsistenz über Namespaces und Tools hinweg zu gewährleisten, mit Governance-, Compliance- und Sicherheitsanforderungen im Blick.\n\nFür Kunden, die GitLab Duo Self-Hosted nutzen, bietet die neu hinzugefügte Unterstützung für GPT OSS und GPT-5 zusätzliche Flexibilität für KI-gestützte Entwicklungs-Workflows.\n\n**Hinweis:** GitLab Duo Self-Hosted ist für GitLab.com-Kunden nicht verfügbar, und GPT-Modelle werden auf GitLab.com nicht unterstützt.\n\n## Schütze deinen sensiblen Kontext\n\n*Neben Governance kommt Datenschutz, der dir feingranulare Kontrolle darüber gibt, was KI sehen kann und was nicht.*\n\n### GitLab Duo Context Exclusion für granularen Datenschutz\n\nEs ist keine Überraschung – du brauchst granulare Kontrolle darüber, auf welche Informationen KI-Agents zugreifen können. **GitLab Duo Context Exclusion** in 18.4 bietet Einstellungen auf Projektebene, mit denen Teams bestimmte Dateien oder Dateipfade vom KI-Zugriff ausschließen können. Zu den Funktionen gehören:\n\n* **Datei-spezifische Ausschlüsse** zum Schutz sensibler Dateien wie Passwort-Konfigurationen, Secrets und proprietäre Algorithmen.\n* **Pfad-basierte Regeln** zur Erstellung von Ausschlussmustern basierend auf Verzeichnisstrukturen oder Dateinamenskonventionen.\n* **Flexible Konfiguration** zur Anwendung von Ausschlüssen auf Projektebene bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Entwicklungs-Workflow-Effizienz.\n* **Audit-Sichtbarkeit** zur Verfolgung, welche Inhalte ausgeschlossen sind, um die Einhaltung von Daten-Governance-Richtlinien zu unterstützen.\n\nGitLab Duo Context Exclusion hilft dir, sensible Daten zu schützen, während du die Entwicklung mit agentischer KI beschleunigst.\n\n## Erweitere deine KI-Fähigkeiten mit neuen MCP-Tools\n\n*Erweiterte MCP-Tools erweitern diese Fähigkeiten noch weiter und verbinden deine GitLab-Umgebung mit einem breiteren Ökosystem intelligenter Agents.*\n\n### Neue Tools für GitLab MCP Server\n\nAufbauend auf dem in [18.3](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-13-expanding-ai-orchestration-in-software-engineering/) eingeführten initialen MCP-Server fügt GitLab 18.4 weitere MCP-Tools hinzu – Funktionen, die definieren, wie MCP-Clients mit GitLab interagieren. Diese neuen Tools erweitern die Integrationsmöglichkeiten und ermöglichen sowohl First-Party- als auch Third-Party-KI-Agents, komplexere Aufgaben zu übernehmen, wie den Zugriff auf Projektdaten, die Durchführung von Code-Operationen oder die Suche über Repositories hinweg – alles unter Beachtung bestehender Sicherheits- und Berechtigungsmodelle. Eine vollständige Liste der MCP-Tools, einschließlich der neuen Ergänzungen in 18.4, findest du in unserer [MCP-Server-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_server/).\n\n## Erlebe die Zukunft der intelligenten Software-Entwicklung\n\nMit der [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) können Ingenieure von der Arbeit an einzelnen Issues in sequenzieller Weise zu Multi-Thread-Zusammenarbeit mit asynchronen Agents übergehen, die wie Teamkollegen agieren, um Arbeit schneller zu erledigen. Wir bringen diese einzigartige Vision mit den Präferenzen unserer Kunden für Unabhängigkeit und Wahlfreiheit auf den Markt: Betreibe sie in deinen bevorzugten Cloud-Umgebungen mit den LLMs und KI-Tools, die für dich am besten funktionieren, innerhalb der von dir festgelegten Sicherheits- und Compliance-Leitplanken.\n\nAls integraler Bestandteil dieser Innovation ist GitLab 18.4 mehr als ein Software-Upgrade – es geht darum, das tägliche Erlebnis von Entwicklern reibungsloser, smarter und sicherer zu gestalten. Von wiederverwendbaren Agents bis zu business-bewussten Pipeline-Fixes ist jedes Feature darauf ausgelegt, Teams im Flow zu halten und gleichzeitig Geschwindigkeit, Sicherheit und Kontrolle auszubalancieren. Für einen tieferen Einblick, wie diese Funktionen in der Praxis zusammenkommen, schau dir unser Walkthrough-Video an.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1120288083?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=\"A day in the life with GitLab Duo Agent Platform\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\nGitLab Premium- und Ultimate-Nutzer können diese Funktionen heute auf [GitLab.com](https://GitLab.com) und in Self-Managed-Umgebungen nutzen, mit Verfügbarkeit für [GitLab Dedicated](https://about.gitlab.com/dedicated/)-Kunden nächsten Monat.\n\n> **Aktiviere Beta- und experimentelle Features in GitLab Duo Agent Platform heute** und erlebe, wie Full-Context-KI die Art und Weise transformieren kann, wie deine Teams Software bauen. Neu bei GitLab? [Starte deine kostenlose Testversion](https://about.gitlab.com/free-trial/devsecops/) und entdecke, warum die Zukunft der Entwicklung KI-gestützt, sicher und durch die weltweit umfassendste DevSecOps-Plattform orchestriert ist.\n\n## Bleib auf dem neuesten Stand mit GitLab\n\nUm sicherzustellen, dass du die neuesten Features, Sicherheitsupdates und Performance-Verbesserungen erhältst, empfehlen wir, deine GitLab-Instanz aktuell zu halten. Die folgenden Ressourcen können dir bei der Planung und Durchführung deines Upgrades helfen:\n\n* [Upgrade Path Tool](https://gitlab-com.gitlab.io/support/toolbox/upgrade-path/) – gib deine aktuelle Version ein und sieh die exakten Upgrade-Schritte für deine Instanz\n* [Upgrade-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/update/upgrade_paths/) – detaillierte Anleitungen für jede unterstützte Version, einschließlich Anforderungen, Schritt-für-Schritt-Anweisungen und Best Practices\n\nDurch regelmäßige Upgrades stellst du sicher, dass dein Team von den neuesten GitLab-Funktionen profitiert und sicher und unterstützt bleibt.\n\nFür Organisationen, die einen Hands-off-Ansatz wünschen, bietet sich [GitLabs Managed Maintenance Service](https://content.gitlab.com/viewer/d1fe944dddb06394e6187f0028f010ad#1) an. Mit Managed Maintenance bleibt dein Team auf Innovation fokussiert, während GitLab-Experten deine Self-Managed-Instanz zuverlässig aktualisiert, sicher und bereit für die Führung in DevSecOps halten. Frage deinen Account Manager nach weiteren Informationen.\n\n*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 diesen Aussagen reflektierten Erwartungen angemessen sind, unterliegen sie bekannten und unbekannten Risiken, Unsicherheiten, Annahmen und anderen Faktoren, die dazu führen können, dass tatsächliche Ergebnisse oder Resultate wesentlich abweichen. Weitere Informationen zu diesen Risiken und anderen Faktoren findest du unter der Überschrift „Risk Factors\" in unseren Einreichungen bei der SEC. 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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.",[23,684],"security",{"featured":11,"template":12,"slug":686},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"content":688,"config":697},{"title":689,"description":690,"authors":691,"heroImage":693,"date":694,"body":695,"category":9,"tags":696},"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.",[692],"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",[24,23,25],{"featured":32,"template":12,"slug":698},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":700,"config":707},{"title":701,"description":702,"heroImage":703,"date":704,"body":705,"category":9,"tags":706},"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",[23,24],{"featured":32,"template":12,"slug":708},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"promotions":710},[711,724,736],{"id":712,"categories":713,"header":714,"text":715,"button":716,"image":721},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":717,"config":718},"Get your AI maturity score",{"href":719,"dataGaName":720,"dataGaLocation":245},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":722},{"src":723},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":725,"categories":726,"header":728,"text":715,"button":729,"image":733},"devops-modernization",[24,727],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":730,"config":731},"Get your DevOps maturity score",{"href":732,"dataGaName":720,"dataGaLocation":245},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":734},{"src":735},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":737,"categories":738,"header":739,"text":715,"button":740,"image":744},"security-modernization",[684],"Are you trading speed for security?",{"text":741,"config":742},"Get your security maturity score",{"href":743,"dataGaName":720,"dataGaLocation":245},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":745},{"src":746},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":748,"blurb":749,"button":750,"secondaryButton":755},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":751,"config":752},"Kostenlosen Test starten",{"href":753,"dataGaName":51,"dataGaLocation":754},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":53,"config":756},{"href":55,"dataGaName":56,"dataGaLocation":754},1772652064491]