[{"data":1,"prerenderedAt":761},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-devsecops-meets-agentic-ai":3,"navigation-de-de":43,"banner-de-de":446,"footer-de-de":456,"blog-post-authors-de-de-Emilio Salvador":661,"blog-related-posts-de-de-gitlab-duo-with-amazon-q-devsecops-meets-agentic-ai":675,"assessment-promotions-de-de":713,"next-steps-de-de":751},{"id":4,"title":5,"authorSlugs":6,"body":8,"categorySlug":9,"config":10,"content":14,"description":8,"extension":29,"isFeatured":12,"meta":30,"navigation":12,"path":31,"publishedDate":20,"seo":32,"stem":37,"tagSlugs":38,"__hash__":42},"blogPosts/de-de/blog/gitlab-duo-with-amazon-q-devsecops-meets-agentic-ai.yml","Gitlab Duo With Amazon Q Devsecops Meets Agentic Ai",[7],"emilio-salvador",null,"ai-ml",{"slug":11,"featured":12,"template":13},"gitlab-duo-with-amazon-q-devsecops-meets-agentic-ai",true,"BlogPost",{"title":15,"description":16,"authors":17,"heroImage":19,"date":20,"body":21,"category":9,"tags":22,"updatedDate":28},"GitLab Duo mit Amazon Q: DevSecOps trifft agentenbasierte KI","KI-basiertes DevSecOps, das mit autonomen KI-Tools erweitert wird, steigert die Produktivität der Entwickler(innen), die Anwendungsmodernisierung und beschleunigt Innovation.",[18],"Emilio Salvador","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749659604/Blog/Hero%20Images/Screenshot_2024-11-27_at_4.55.28_PM.png","2024-12-03","Es ist uns eine Freude, GitLab Duo mit Amazon Q anzukündigen, ein gemeinsames Angebot, das die umfassende, KI-basierte DevSecOps-Plattform von GitLab mit den autonomen KI-Tools von Amazon Q in einer einzigen, integrierten Lösung vereint.\n\nGitLab Duo mit Amazon Q verändert die Softwareentwicklung, indem es leistungsstarke KI-Tools direkt in deine täglichen Arbeitsabläufe integriert. Anstatt zwischen verschiedenen Tools zu wechseln, können Entwickler(innen) jetzt wichtige Aufgaben – von der Feature-Entwicklung bis hin zu Code Reviews – innerhalb der umfassenden DevSecOps-Plattform von GitLab beschleunigen. Die KI-Tools von Amazon Q fungieren als intelligente Assistenten, die zeitaufwändige Aufgaben wie die Codegenerierung aus Anforderungen, die Erstellung von Unit-Tests, die Durchführung von Code Reviews und die Modernisierung von Java-Anwendungen automatisieren. Dieses gemeinsame Angebot hilft Teams, sich auf Innovationen zu konzentrieren und gleichzeitig die Sicherheits- und Qualitätsstandards einzuhalten, indem es diese komplexen Aufgaben übernimmt.\n\nDieses erstklassige Entwicklererlebnis beinhaltet:\n* Die einheitliche GitLab-Plattform mit einem einzigen Datenspeicher, der das Erstellen, Testen, Paketieren und Bereitstellen von sicherem Code automatisiert.\n* GitLab Duo mit Amazon Q Developer, das den GitLab-Projektkontext nutzt, um aufgabenabhängige Änderungen an mehreren Dateien vorzunehmen\n* KI-Tools von Amazon Q, die in GitLab Duo integriert sind, die Tickets aktualisieren und Merge Requests pro Aufgabe erstellen, wobei die Berechtigung auf das Projekt beschränkt ist\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1033653810?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"GitLab Duo and Amazon Q\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Partnerschaftsinnovation: GitLab und AWS\n\nGitLab Duo mit Amazon Q ist das Ergebnis einer engen Zusammenarbeit zwischen GitLab und AWS-Engineering-Teams, die unsere Stärken kombiniert, um die Softwareentwicklung zu verändern. Diese Partnerschaft vereint das Fachwissen von GitLab im Bereich Unified DevSecOps mit der führenden Rolle von AWS im Cloud Computing und schafft so eine innovative Lösung, die versteht, wie Entwickler(innen) arbeiten\n\nDurch die Integration der autonomen Agents von Amazon Q mit der umfassenden KI-basierten Plattform von GitLab haben wir mehr als nur eine technische Integration geschaffen. Wir haben eine Erfahrung geschaffen, mit der sich die KI-basierte Entwicklung natürlich anfühlt und die Sicherheit, Compliance und Zuverlässigkeit gewährleistet, die Unternehmen benötigen.\n\nBranchenanalyst(inn)en erkennen die Bedeutung dieser Integration für den Fortschritt der KI-basierten Softwareentwicklung:\n\n***„Mit diesem gemeinsamen Angebot bündeln GitLab und AWS ihre Stärken, um [agentenbasierte KI](https://about.gitlab.com/de-de/topics/agentic-ai/) in der Softwareentwicklung Realität werden zu lassen“, sagt Katie Norton, Research Manager bei IDC. „GitLab Duo mit Amazon Q geht starke Anwendungsfälle und kritische Herausforderungen an, mit denen Kund(inn)en das volle Potenzial der KI nutzen können.“***\n\n***„Sowohl Entwickler(innen) als auch die Unternehmen, für die sie arbeiten, sind zunehmend an vereinfachten und einheitlichen Erfahrungen interessiert“, sagt Rachel Stephens, Senior Analyst bei RedMonk. „Vor allem im Zeitalter der KI, in dem Sicherheit und Datenschutz an erster Stelle stehen, wollen Unternehmen die Möglichkeiten modernster Technologien nutzen, gleichzeitig aber auch Risiken kontrollieren und unzusammenhängende Software-Toolketten minimieren. Die Partnerschaft zwischen GitLab Duo und Amazon Q bietet Entwickler(inne)n die Werkzeuge, die sie im Rahmen einer durchgängigen DevSecOps-Erfahrung benötigen.“***\n\n## 4 wichtige Kundenvorteile\nGitLab Duo mit Amazon Q kombiniert KI-basiertes DevSecOps mit umfassenden Cloud-Computing-Funktionen. Gemeinsam helfen sie Entwicklungsteams bei folgenden Herausforderungen:\n\n### 1. Optimieren der Funktionsentwicklung von der Idee bis zum Code\nEntwicklungsteams verbringen oft Stunden damit, Anforderungen in Code zu übersetzen, was zu einer langsameren Bereitstellung und inkonsistenten Umsetzung führt. Du kannst jetzt den Agent „GitLab Duo mit Amazon Q“ mit dem neuen Schnellzugriff `/q dev` aufrufen. Damit wird eine Ticketbeschreibung in wenigen Minuten direkt in zusammenführbaren Code umgewandelt. Der Agent analysiert die Anforderungen, plant die Umsetzung und erstellt einen vollständigen Merge Request – alles unter Einhaltung der Entwicklungsstandards deines Teams. Teams können mit Hilfe von Feedback in Kommentaren schnell iterieren und so die Zeit von der Idee bis zur Produktion deutlich verkürzen.\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1034050110?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Feature Dev with Rev\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n### 2. Einfaches Modernisieren von Legacy-Code\n\nDas Upgraden von Java-Anwendungen erfordert normalerweise wochenlange sorgfältige Planung, manuelle Codeänderungen und umfangreiche Tests. Der Schnellzugriff `/q transform` automatisiert den gesamten Prozess der Java-Modernisierung für dich. In wenigen Minuten, nicht Stunden, analysiert der Agent deine Codebase in Java 8 oder 11, erstellt einen umfassenden Upgrade-Plan und generiert vollständig dokumentierte Merge Requests für die Migration auf Java 17. Jede Änderung ist nachvollziehbar, was den Teams Vertrauen gibt und die Sicherheit und Leistung der Anwendung verbessert.\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1034050145?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"QCT\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n### 3. Beschleunigen von Code Reviews ohne Qualitätseinbußen\nCode Reviews führen oft zu Engpässen: Teams warten tagelang auf Feedback, müssen aber konsistente Standards einhalten. Mit dem Schnellzugriff `/q review` bekommst du sofort intelligentes Feedback zur Codequalität und -sicherheit direkt in Merge Requests. Durch die automatische Identifizierung potenzieller Probleme und Verbesserungsvorschläge, die auf deinen Standards basieren, können Teams qualitativ hochwertigen Code pflegen und gleichzeitig die Überprüfungszyklen drastisch reduzieren.\n\n\u003Cdiv style=\"padding:56.25% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1034050136?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Code Reviews\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n### 4. Automatisieren von Tests, um mit Zuversicht zu veröffentlichen\n\nDie manuelle Testerstellung ist zeitaufwändig und führt oft zu einer uneinheitlichen Testabdeckung im Team. Mit dem Schnellzugriff `/q test` kannst du automatisch umfangreiche Unit-Tests generieren, die deine Anwendungslogik verstehen. Der Agent sorgt für eine gründliche Abdeckung kritischer Pfade und Sonderfälle und passt sie an deine bestehenden Testmuster an. Dank dieser Automatisierung können Teams Probleme früher erkennen und konsistente Qualitätsstandards einhalten, was den Entwickler(inne)n wertvolle Zeit spart.\n\n\u003Cdiv style=\"padding:54.37% 0 0 0;position:relative;\">\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1034050181?badge=0&autopause=0&player_id=0&app_id=58479\" frameborder=\"0\" allow=\"autoplay; fullscreen; picture-in-picture; clipboard-write\" style=\"position:absolute;top:0;left:0;width:100%;height:100%;\" title=\"Use GitLab Duo with Amazon Q to add tests\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Inklusive Sicherheit und Leitlinien auf Enterprise-Niveau\n\nDieses Angebot wurde für den Einsatz in Unternehmen entwickelt und kombiniert die integrierten Sicherheits-, Compliance- und Datenschutzfunktionen von GitLab mit dem KI-Tool von Amazon Q. Es beschleunigt die Arbeitsabläufe von Entwickler(inne)n und hilft Unternehmen, sichere Software schneller bereitzustellen.\n\nDie Integration bietet:\n\n* Integrierte Leitlinien, die die Entwicklungsgeschwindigkeit aufrechterhalten  * Granulare Kontrollen für KI-basierte Funktionen auf Benutzer-, Projekt- und Gruppenebene  * End-to-End-Sicherheitsintegration in bestehende Workflows\n\nDevSecOps-Teams können die Entwicklungsumgebung mit der weltweit am weitesten verbreiteten Cloud sicher skalieren.\n\n## Ausblick\n\nGitLab Duo mit Amazon Q baut auf unserer bestehenden Integration mit [AWS, angekündigt im Mai 2024 (nur in englischer Sprache)](https://press.aboutamazon.com/2024/4/aws-announces-general-availability-of-amazon-q-the-most-capable-generative-ai-powered-assistant-for-accelerating-software-development-and-leveraging-companies-internal-data) auf und stellt einen bedeutenden Schritt vorwärts in unserer gemeinsamen Mission dar, die Softwareentwicklung zu verändern. Diese weiterführende Integration von KI-Funktionen markiert den Beginn unserer erweiterten Zusammenarbeit mit AWS. Bei der Weiterentwicklung dieser Fähigkeiten werden wir uns auf Folgendes konzentrieren:\n\n* Ausweitung der KI-Funktionen auf den gesamten Entwicklungslebenszyklus  * Steigerung der Entwicklerproduktivität  * Erfüllung der Entwicklungsanforderungen von Unternehmen im großen Maßstab\n\n**GitLab Duo mit Amazon Q ist ab heute im [öffentlichen Branch (nur in englischer Sprache)](https://gitlab.com/groups/gitlab-org/-/epics/16059) des GitLab.org-Projekts verfügbar. Eine Vorschau und weitere Informationen darüber, wie es deinen Softwareentwicklungsprozess verändern kann, findest du auf [unserer Website](https://about.gitlab.com/partners/technology-partners/aws/#interest).**",[23,24,25,26,27],"news","AWS","AI/ML","DevSecOps 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erkennt Schwachstellen – aber wer verantwortet das Risiko?","KI-gestützte Schwachstellenerkennung entwickelt sich schnell, doch Durchsetzung, Governance und Supply-Chain-Sicherheit erfordern eine integrierte Plattform.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772195014/ooezwusxjl1f7ijfmbvj.png",[682],"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.",[25,686],"security",{"featured":12,"template":13,"slug":688},"ai-can-detect-vulnerabilities-but-who-governs-risk",{"content":690,"config":701},{"title":691,"description":692,"authors":693,"heroImage":695,"date":696,"body":697,"category":9,"tags":698},"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.",[694],"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. 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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",[699,25,700],"product","features",{"featured":33,"template":13,"slug":702},"gitlab-duo-agent-platform-with-claude-accelerates-development",{"content":704,"config":711},{"title":705,"description":706,"heroImage":707,"date":708,"body":709,"category":9,"tags":710},"Agentic SDLC: GitLab und TCS bringen Intelligent Orchestration ins Unternehmen","DevSecOps mit KI-Agenten skalieren, die Entwicklungsteams bei der Automatisierung von Workflows, Compliance und Delivery unterstützen.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866240/l16gpgupgz8uelyc8jfy.png","2026-02-24","GitLab und TCS geben ihre Partnerschaft bekannt, um Unternehmen bei der\nskalierbaren Beschleunigung ihrer Software-Delivery zu unterstützen.\n\n\nUnternehmen benötigen schnelle, sichere Software-Delivery, kämpfen jedoch häufig mit fragmentierten Toolchains, uneinheitlichen Sicherheitskontrollen und manuellen Compliance-Prozessen. KI-generierter Code und KI-gestützte Bedrohungen erhöhen die Komplexität zusätzlich.\n\n\nDie GitLab- und TCS Center of Excellence (CoE)-Acceleratoren reduzieren gemeinsam Migrationsaufwände, kodifizieren Leitplanken und industrialisieren die DevSecOps-Einführung im Unternehmensmaßstab. Gemeinsam ermöglichen sie einen Weg von der Standardisierung zur Intelligent Orchestration – mit den notwendigen prüfbaren Leitplanken während der Entwicklung.\n\n\n## Für das zukunftsfähige Unternehmen\n\n\nUnternehmen suchen eine DevSecOps-Plattform mit langfristiger Stabilität, die keine regelmäßige Neuarchitektur im großen Maßstab erfordert.     GitLabs einheitliches Datenmodell verbindet den gesamten Software-Lebenszyklus zu einer einzigen Kontextquelle. Das ermöglicht Unternehmen, Pipelines, Kontrollen und Metriken im Unternehmensmaßstab zu standardisieren. GitLabs kontinuierliche Weiterentwicklung KI-gestützter Funktionen ist darauf ausgelegt, die Plattform auch bei der Einführung agentischer Workflows langfristig relevant zu halten.\n\n\nGitLab und TCS synchronisieren Multi-Agent-Orchestrierung, dynamische Planung, konfidenzbasierte Entscheidungsfindung und kontinuierliche Lernzyklen, um Coding, Reviews, Tests, Security und CI/CD-Workflows zu automatisieren.\n\n\nDie [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) stellt Intelligent Orchestration über den gesamten Software-Lebenszyklus bereit – durch kontextbewusste autonome Aktionen, mehrstufiges Reasoning, Code-Modernisierung, Security Scanning und Flow-Automatisierung, gesteuert durch GitLabs KI-native DevSecOps-Kontrollen. Dies ist kompatibel mit TCS' strukturierter Agent-Hierarchie für IT-Operationen: Reasoning-, Planungs- und Domain-Agenten rufen die spezialisierten Agenten der GitLab Duo Platform (z. B. Planner, Security Analyst, Code Review) über MCP-gesteuerte Integrationen und umfangreiche Projektkontextflüsse auf.\n\n\n## DevSecOps mit Platform Engineering skalieren\n\n\nPlatform Engineering verlagert den Fokus vom Management einzelner Pipelines und Toolchains hin zum Aufbau einer Internal Developer Platform (IDP), die standardisiert, wie Software entwickelt, abgesichert, getestet und bereitgestellt wird.\n\n\nUnternehmen skalieren durch die Produktisierung der Developer Experience über Platform Engineering und den Betrieb von IDPs mit Self-Service Golden Paths. Sicherheit, Compliance und Governance sind standardmäßig durch Policy-as-Code eingebettet und standardisieren den Day-2-Betrieb. GitLab übernimmt die Rolle der IDP-Kontrollebene; TCS industrialisiert das Design und rollt Self-Service als Schicht auf der Kontrollebene aus. Als Solution Architects baut TCS Self-Service-Pfade, während die GitLab Duo Agent Platform Agentic AI hinzufügt, um die Entwicklung über den gesamten SDLC zu automatisieren.\n\n\n| Kategorie | Details |\n|---|---|\n| Experience Layer (IDP) | • Developer-Self-Service-Scaffolding \u003Cbr> • One-Click-Umgebungen/Runner/Scans \u003Cbr> • Standardisiertes Onboarding |\n| Platform Control Plane (GitLab) | • Merge Requests als Kontrollpunkt \u003Cbr> • Integriertes CI/CD \u003Cbr> • Security \u003Cbr> • Software Bill of Materials (SBOMs) \u003Cbr> • Approvals \u003Cbr> • Telemetrie |\n| Guardrails und Governance | • Richtlinienbasierte Governance \u003Cbr> • Compliance as Code \u003Cbr> • Risikogestufte Golden Paths \u003Cbr> • Obligatorische Kontrollen ohne manuelle Gates |\n| Infrastructure and Runtime | • Cloud Landing Zones \u003Cbr> • Kubernetes/VM-Laufzeitumgebungen \u003Cbr> • GitOps-gesteuerte Desired-State-Durchsetzung |\n| Golden Paths | • Kontinuierliche Verbesserung und sichere Erweiterbarkeit von Produkten \u003Cbr> • Vermeidung von Pipeline-Drift bei erhaltener Autonomie |\n| Day-2-Betrieb | • Automatisiertes Rollback \u003Cbr> • Laufzeit-SLOs verknüpft mit Release-Richtlinien \u003Cbr> • Schwachstellen-SLAs \u003Cbr> • Kostentransparenz \u003Cbr> • In die Plattform integrierte Operational Excellence |\n\n\n## Von DevSecOps zu Intelligent Orchestration\n\n\nEine einheitliche DevSecOps-Plattform bietet Unternehmen eine solide Grundlage. Wenn KI-Agenten jedoch zu aktiven Teilnehmern im Software-Lebenszyklus werden, muss die Plattform mehr leisten als Code und Pipelines verwalten: Sie muss die Zusammenarbeit von Menschen und KI-Agenten orchestrieren – mit vollständigem Lebenszykluskontext und integrierten Leitplanken. Das ist der Übergang von DevSecOps zu Intelligent Orchestration, den die GitLab Duo Agent Platform ermöglicht.\n\n\n### GitLab Duo Agent Platform\n\n\nDie GitLab Duo Agent Platform integriert KI-Agenten in den Software-Entwicklungslebenszyklus, die Entwicklungsteams als Mitarbeiter unterstützen. Mehrere KI-Agenten bearbeiten Aufgaben parallel – von der Code-Generierung und Tests bis hin zu CI/CD-Korrekturen – und reduzieren dabei Engpässe. Entwicklungsteams steuern diese Agenten über definierte Regeln und behalten die Kontrolle, während Routineaufgaben delegiert werden. Diese Agent-Orchestrierung bewältigt komplexe Workflows (z. B. die automatische Behebung fehlerhafter Pipelines) und gibt Teams Kapazität für höherwertige Aufgaben frei.\n\n\nKI-Agenten arbeiten innerhalb von GitLabs einheitlichem Datenmodell: Sie erstellen Merge Requests, verbessern Code und unterstützen Compliance-Anforderungen. Da jede Agentenaktion über vollständigen Projektkontext verfügt, prüfbar und richtlinienkonform ist, lässt sich KI über tausende von Entwicklungsteams hinweg skalieren – mit durchgehender Sicherheit und regulatorischer Compliance in allen automatisierten Workflows. Dies reduziert den operativen Aufwand für Application Engineers, DevSecOps Engineers, Scrum Master und Product Manager.\n\n\n## Referenzarchitektur\n\n\n![GitLab TCS Referenzarchitektur](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1771866349/ynfgc7ugqjasyj1uhew0.png)\n\n\n## GitLab + TCS\n\n\nGitLab stellt eine Intelligent Orchestration-Plattform für DevSecOps bereit, auf der Entwicklungsteams und KI-Agenten über den gesamten Entwicklungslebenszyklus hinweg zusammenarbeiten. TCS bringt industrialisierte Einführungs-Engines, erprobte Referenzarchitekturen, Migrations-Factories im Unternehmensmaßstab, Enterprise-Security-Baselines, Enterprise-KI-Kompetenz, AI Trust- und Risk-Management-Frameworks sowie einen produktorientierten Ansatz für den Plattformbetrieb ein.\n\n\nTCS verfügt über umfangreiche Erfahrung aus der Arbeit mit Kunden unterschiedlichster Branchen, Regionen und regulatorischer Anforderungen. Diese Erfahrung ermöglicht es TCS, GitLab-Funktionen auf konkrete Enterprise-Rahmenbedingungen anzupassen – darunter gewachsene IT-Landschaften, Compliance-Anforderungen, Betriebsmodelle und Skalierungsherausforderungen – anstatt Tooling isoliert einzuführen. Gemeinsam ermöglichen GitLab und TCS eine schnelle, verlässliche Delivery im Unternehmensmaßstab über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg – mit integrierter Compliance.\n\n\n> Um mehr über GitLab + TCSzu erfahren, schicke uns eine Email an: ecosystem@gitlab.com\n",[25,699],{"featured":33,"template":13,"slug":712},"agentic-sdlc-gitlab-and-tcs-deliver-intelligent-orchestration-across-the-enterprise",{"promotions":714},[715,728,740],{"id":716,"categories":717,"header":718,"text":719,"button":720,"image":725},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":721,"config":722},"Get your AI maturity score",{"href":723,"dataGaName":724,"dataGaLocation":247},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":726},{"src":727},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":729,"categories":730,"header":732,"text":719,"button":733,"image":737},"devops-modernization",[699,731],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":734,"config":735},"Get your DevOps maturity score",{"href":736,"dataGaName":724,"dataGaLocation":247},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":738},{"src":739},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":741,"categories":742,"header":743,"text":719,"button":744,"image":748},"security-modernization",[686],"Are you trading speed for security?",{"text":745,"config":746},"Get your security maturity score",{"href":747,"dataGaName":724,"dataGaLocation":247},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":749},{"src":750},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":752,"blurb":753,"button":754,"secondaryButton":759},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":755,"config":756},"Kostenlosen Test starten",{"href":757,"dataGaName":54,"dataGaLocation":758},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/","feature",{"text":56,"config":760},{"href":58,"dataGaName":59,"dataGaLocation":758},1772652064811]