[{"data":1,"prerenderedAt":759},["ShallowReactive",2],{"/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta":3,"navigation-de-de":37,"banner-de-de":440,"footer-de-de":450,"blog-post-authors-de-de-Bill Staples":655,"blog-related-posts-de-de-gitlab-duo-agent-platform-public-beta":669,"assessment-promotions-de-de":710,"next-steps-de-de":749},{"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":33,"tagSlugs":34,"__hash__":36},"blogPosts/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta.yml","Gitlab Duo Agent Platform Public Beta",[7],"bill-staples",null,"ai-ml",{"featured":11,"template":12,"slug":13},true,"BlogPost","gitlab-duo-agent-platform-public-beta",{"tags":15,"category":9,"date":20,"heroImage":21,"authors":22,"description":24,"title":25,"body":26},[16,17,18,19],"AI/ML","product","features","news","2025-07-17","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752678395/impw8no5tbskr6k2afgu.jpg",[23],"Bill Staples","Entwicklerteams und KI-Agenten arbeiten erstmals Hand in Hand – parallel, intelligent, orchestriert.","GitLab Duo Agent Platform jetzt in Public Beta: KI-Orchestrierung der nächsten Generation","**Das ist die Zukunft der Software-Entwicklung.**\n\nBei GitLab [gestalten wir die Zukunft der Software-Entwicklung neu](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-what-is-next-for-intelligent-devsecops/) als Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI. Entwickler(innen) konzentrieren sich auf die Lösung technischer, komplexer Probleme und treiben Innovationen voran, während KI-Agenten die routinemäßigen, sich wiederholenden Aufgaben übernehmen, die den Fortschritt verlangsamen. Entwickler(innen) sind frei, neue Ideen im Code zu deutlich geringeren Kosten zu erkunden, Bug-Backlogs gehören der Vergangenheit an, und die Nutzer(innen) der von dir erstellten Software genießen eine benutzerfreundlichere, zuverlässigere und sicherere Erfahrung. Das ist kein ferner Traum. Wir bauen diese Realität schon heute. Sie heißt GitLab Duo Agent Platform.\n\n## Was ist GitLab Duo Agent Platform?\n\nGitLab Duo Agent Platform ist unsere DevSecOps-Orchestrierungsplattform der nächsten Generation, welche entwickelt wurde, um die asynchrone Zusammenarbeit zwischen Entwickler(innen) und KI-Agenten zu ermöglichen. Sie wird deinen Entwicklungsworkflow von isolierten linearen Prozessen in eine dynamische Zusammenarbeit verwandeln, bei der spezialisierte KI-Agenten in jeder Phase des Software-Entwicklungslebenszyklus an deiner Seite und mit deinem Team arbeiten. Es wird so sein, als hättest du ein unbegrenztes Team von Kolleg(inn)en zur Verfügung.\n\nStell dir vor, du delegierst eine komplexe Refaktorierungsaufgabe an einen Software-Entwickler-Agenten, während gleichzeitig ein Sicherheitsanalyse-Agent nach Schwachstellen sucht und ein Deep-Research-Agent den Fortschritt über deine Repository-Historie hinweg analysiert. All dies geschieht parallel, nahtlos orchestriert innerhalb von GitLab.\n\nHeute kündigen wir die Einführung der [ersten Public Beta von GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) für GitLab.com und selbstverwaltete GitLab Premium- und Ultimate-Kund(inn)en an. Dies ist nur die erste einer Reihe von Updates, die verbessern werden, wie Software geplant, erstellt, verifiziert und bereitgestellt wird, während wir menschlichen Einfallsreichtum durch intelligente Automatisierung verstärken.\n\nDiese erste Beta konzentriert sich auf die Freischaltung der IDE-Erfahrung über die GitLab VS Code-Erweiterung und das JetBrains IDEs-Plugin; nächsten Monat planen wir, die Duo Agent Platform-Erfahrung in die GitLab-Anwendung zu bringen und unsere IDE-Unterstützung zu erweitern. \n\nLass mich ein wenig mehr über unsere Vision für die Roadmap von heute bis zur allgemeinen Verfügbarkeit, die für später in diesem Jahr geplant ist, berichten. Details zur ersten Beta findest du unten.\n\nSchau dir dieses Video an oder lies weiter, um zu erfahren, was jetzt verfügbar ist und was demnächst kommen wird. Wenn du dann bereit bist, mit Duo Agent Platform zu arbeiten, [erfährst du hier, wie das mit der Public Beta geht](#get-started-now).\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101993507?title=0&byline=0&portrait=0&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 Agent Platform Beta Launch_071625_MP_v2\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## GitLabs einzigartige Position als Orchestrierungsplattform\n\nGitLab steht im Mittelpunkt des Entwicklungslebenszyklus als System of Record für Engineering-Teams und orchestriert die gesamte Reise vom Konzept zur Produktion für über 50 Millionen registrierte Nutzer(innen), einschließlich der Hälfte der Fortune 500 über alle Geografien hinweg. Dies umfasst über 10.000 zahlende Kund(inn)en in allen Segmenten und Branchen, einschließlich öffentlicher Institutionen.\n\nDies gibt GitLab etwas, was kein Wettbewerber bieten kann: ein umfassendes Verständnis von allem, was es braucht, um Software zu liefern. Wir bringen deine Projektpläne, Code, Testläufe, Sicherheitsscans, Compliance-Prüfungen und CI/CD-Konfigurationen zusammen, um nicht nur dein Team zu unterstützen, sondern auch die Zusammenarbeit mit KI-Agenten zu orchestrieren, die du kontrollierst.\n\nAls intelligente, einheitliche DevSecOps-Plattform speichert GitLab den gesamten Kontext deiner Software-Engineering-Praxis an einem Ort. Wir werden diese einheitlichen Daten über unseren Knowledge Graph KI-Agenten zugänglich machen. Jeder Agent, den wir erstellen, hat automatischen Zugriff auf diesen SDLC-verbundenen Datensatz und bietet einen reichhaltigen Kontext, sodass Agenten fundierte Empfehlungen abgeben und Maßnahmen ergreifen können, die deinen organisatorischen Standards entsprechen.\n\n**Hier ist ein Beispiel für diesen Vorteil in Aktion.** Hast du jemals versucht herauszufinden, wie genau ein Projekt über Dutzende, wenn nicht Hunderte von Stories und Issues verläuft, die von allen beteiligten Entwickler(inne)n bearbeitet werden? Unser Deep Research Agent nutzt den GitLab Knowledge Graph und semantische Suchfunktionen, um dein Epic und alle damit verbundenen Issues zu durchsuchen, die zugehörige Codebasis und den umgebenden Kontext zu erkunden. Er korreliert schnell Informationen über deine Repositories, Merge Requests und Deployment-Historie hinweg. Dies liefert kritische Einblicke, die eigenständige Tools nicht bieten können und die menschliche Entwickler(innen) Stunden kosten würden, um sie zu entdecken.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101998114?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"Deep Research Demo_071625_MP_v1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n## Unsere strategische Entwicklung von KI-Features zur Agenten-Orchestrierung\n\nGitLab Duo begann als Add-on, das generative KI zu Entwickler(inne)n über Duo Pro und Enterprise brachte. Mit GitLab 18.0 ist es jetzt in die Plattform integriert. Wir haben [Duo Agentic Chat](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-chat-gets-agentic-ai-makeover/) und Code Suggestions für alle Premium- und Ultimate-Nutzer(innen) freigeschaltet, und jetzt bieten wir sofortigen Zugang zu Duo Agent Platform.\n\nWir haben die Engineering-Investitionen erhöht und beschleunigen die Bereitstellung, wobei jeden Monat leistungsstarke neue KI-Features landen. Aber wir bauen nicht nur einen weiteren Coding-Assistenten. GitLab Duo wird zu einer Agenten-Orchestrierungsplattform, auf der du KI-Agenten erstellen, anpassen und bereitstellen kannst, die an deiner Seite arbeiten und problemlos mit anderen Systemen interoperieren, was die Produktivität dramatisch steigert.\n\n> **„GitLab Duo Agent Platform verbessert unseren Entwicklungsworkflow mit KI, die unsere Codebasis und unsere Organisation wirklich versteht. GitLab Duo KI-Agenten in unserem System of Record für Code, Tests, CI/CD und den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus eingebettet zu haben, steigert Produktivität, Geschwindigkeit und Effizienz. Die Agenten sind zu echten Mitarbeitern unserer Teams geworden, und ihre Fähigkeit, Absichten zu verstehen, Probleme zu zerlegen und Maßnahmen zu ergreifen, befreit unsere Entwickler(innen), sich den aufregenden, innovativen Arbeiten zu widmen, die sie lieben.\"** - Bal Kang, Engineering Platform Lead bei NatWest\n\n### Agenten, die sofort funktionieren\n\nWir führen Agenten ein, die vertraute Teamrollen widerspiegeln. Diese Agenten können in GitLab suchen, lesen, erstellen und vorhandene Artefakte ändern. Denk an diese als Agenten, mit denen du einzeln interagieren kannst, die auch als Bausteine fungieren, die du anpassen kannst, um deine eigenen Agenten zu erstellen. Wie deine Teammitglieder haben Agenten definierte Spezialisierungen, wie Softwareentwicklung, Testen oder technisches Schreiben. Als Spezialisten nutzen sie den richtigen Kontext und die richtigen Tools, um konsequent die gleichen Arten von Aufgaben zu erledigen, wo immer sie eingesetzt werden.\n\nHier sind einige der Agenten, die wir heute bauen:\n\n* **Chat-Agent (jetzt in Beta):** Nimmt Anfragen in natürlicher Sprache entgegen, um dem Nutzer Informationen und Kontext bereitzustellen. Kann allgemeine Entwicklungsaufgaben ausführen, wie das Lesen von Issues oder Code-Diffs. Als Beispiel kannst du Chat bitten, einen fehlgeschlagenen Job zu debuggen, indem du die Job-URL bereitstellst.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101953504?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"agentic-chat-in-web-ui-demo_Update V1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n* **Software-Entwickler-Agent (jetzt in Beta):** Arbeitet an zugewiesenen Elementen, indem er Code-Änderungen in virtuellen Entwicklungsumgebungen erstellt und Merge Requests zur Überprüfung öffnet.\n* **Produktplanungs-Agent:** Priorisiert Produkt-Backlogs, weist Arbeitselemente menschlichen und agentischen Teammitgliedern zu und liefert Projekt-Updates über festgelegte Zeiträume.\n* **Software-Test-Ingenieur-Agent:** Testet neue Code-Beiträge auf Bugs und validiert, ob gemeldete Probleme gelöst wurden.\n* **Code-Review-Agent:** Führt Code-Reviews nach Teamstandards durch, identifiziert Qualitäts- und Sicherheitsprobleme und kann Code mergen, wenn er bereit ist.\n* **Plattform-Ingenieur-Agent:** Überwacht GitLab-Deployments, einschließlich GitLab Runners, verfolgt die CI/CD-Pipeline-Gesundheit und meldet Performance-Probleme an menschliche Plattform-Engineering-Teams.\n* **Sicherheitsanalyse-Agent:** Findet Schwachstellen in Codebasen und bereitgestellten Anwendungen und implementiert Code- und Konfigurationsänderungen, um Sicherheitsschwächen zu beheben.\n* **Deployment-Ingenieur-Agent:** Stellt Updates in der Produktion bereit, überwacht ungewöhnliches Verhalten und macht Änderungen rückgängig, die sich auf die Anwendungsleistung oder -sicherheit auswirken.\n* **Deep-Research-Agent:** Führt umfassende, quellenübergreifende Analysen über dein gesamtes Entwicklungsökosystem durch.\n\nWas diese Agenten leistungsstark macht, ist ihr nativer Zugriff auf GitLabs umfassendes Toolkit. Heute haben wir über 25 Tools, von Issues und Epics bis zu Merge Requests und Dokumentation, mit mehr in Sicht. Im Gegensatz zu externen KI-Tools, die mit begrenztem Kontext arbeiten, arbeiten unsere Agenten als echte Teammitglieder mit vollständigen Plattformberechtigungen unter deiner Aufsicht.\n\nIn den kommenden Monaten wirst du auch in der Lage sein, diese Agenten zu modifizieren, um den Bedürfnissen deiner Organisation gerecht zu werden. Zum Beispiel wirst du spezifizieren können, dass ein Software-Test-Ingenieur-Agent Best Practices für ein bestimmtes Framework oder eine bestimmte Methodik befolgt, seine Spezialisierung vertieft und ihn zu einem noch wertvolleren Teammitglied macht.\n\n## Flows orchestrieren komplexe Agenten-Aufgaben\n\nZusätzlich zu einzelnen Agenten führen wir Agenten-Flows ein. Betrachte diese als komplexere Workflows, die mehrere Agenten mit vorgefertigten Anweisungen, Schritten und Aktionen für eine bestimmte Aufgabe umfassen können, die autonom ausgeführt werden kann.\n\nWährend du Flows für grundlegende Aufgaben erstellen kannst, die für Einzelpersonen üblich sind, brillieren sie wirklich, wenn sie auf komplexe, spezialisierte Aufgaben angewendet werden, die normalerweise Stunden an Koordination und Aufwand erfordern würden. Flows helfen dir, komplexe Aufgaben schneller zu erledigen und in vielen Fällen asynchron ohne menschliche Intervention.\n\nFlows haben spezifische Trigger für die Ausführung. Jeder Flow enthält eine Reihe von Schritten, und jeder Schritt hat detaillierte Anweisungen, die einem spezialisierten Agenten sagen, was zu tun ist. Dieser granulare Ansatz ermöglicht es dir, den Agenten im Flow präzise Anweisungen zu geben. Durch die Definition von Anweisungen mit mehr Details und die Einrichtung strukturierter Entscheidungspunkte können Flows helfen, die inhärente Variabilität in KI-Antworten zu lösen und gleichzeitig die Notwendigkeit zu eliminieren, wiederholt die gleichen Anforderungen zu spezifizieren, was konsistentere und vorhersagbarere Ergebnisse ohne Benutzerkonfiguration freischaltet.\n\nHier sind einige Beispiele für sofort einsatzbereite Flows, die wir bauen:\n\n**Software-Entwicklungs-Flow (jetzt in Beta):** Orchestriert mehrere Agenten, um Code-Änderungen End-to-End zu planen, zu implementieren und zu testen, und hilft dabei zu transformieren, wie Teams Features vom Konzept zur Produktion liefern.\n\n**Issue-to-MR-Flow:** Konvertiert automatisch Issues in umsetzbare Merge Requests, indem Agenten koordiniert werden, um Anforderungen zu analysieren, umfassende Implementierungspläne vorzubereiten und Code zu generieren.\n\n**CI-Datei-Konvertierungs-Flow:** Vereinfacht Migrations-Workflows, indem Agenten bestehende CI/CD-Konfigurationen analysieren und sie intelligent in das GitLab CI-Format mit vollständiger Pipeline-Kompatibilität konvertieren.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101941425?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"jenkins-to-gitlab-cicd-for-blog\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\u003Cp>\u003C/p>\n\n**Such- und Ersetzungs-Flow:** Entdeckt und transformiert Code-Muster über Codebasen hinweg, indem Projektstrukturen systematisch analysiert, Optimierungsmöglichkeiten identifiziert und präzise Ersetzungen ausgeführt werden.\n\n**Incident-Response- und Root-Cause-Analyse-Flow:** Orchestriert die Incident-Response durch Korrelation von Systemdaten, Koordination spezialisierter Agenten für die Root-Cause-Analyse und Ausführung genehmigter Abhilfemaßnahmen, während menschliche Stakeholder während des gesamten Lösungsprozesses informiert bleiben.\n\nHier verfolgt GitLab Duo Agent Platform einen wirklich einzigartigen Ansatz im Vergleich zu anderen KI-Lösungen. Wir geben dir nicht nur vorgefertigte Agenten. Wir geben dir auch die Möglichkeit, Agenten-Flows zu erstellen, anzupassen und zu teilen, die perfekt zu deinen individuellen und organisatorischen Bedürfnissen passen. Und mit Flows kannst du dann Agenten einen spezifischen Ausführungsplan für allgemeine und komplexe Aufgaben geben.\n\nWir glauben, dass dieser Ansatz leistungsstärker ist als spezialisierte Agenten zu bauen, wie es unsere Wettbewerber tun, denn jede Organisation hat unterschiedliche Workflows, Codierungsstandards, Sicherheitsanforderungen und Geschäftslogik. Generische KI-Tools können deinen spezifischen Kontext nicht verstehen, aber GitLab Duo Agent Platform wird so angepasst werden können, dass sie genau so funktioniert, wie dein Team arbeitet.\n\n## Warum Agenten und Agenten-Flows in GitLab Duo Agent Platform bauen?\n\n**Es geht schnell.** Du kannst Agenten und komplexe Agenten-Flows in Duo Agent Platform schnell und einfach mit einem schnellen, deklarativen Erweiterbarkeitsmodell und UI-Unterstützung erstellen.\n\n**Integrierte Rechenleistung.** Mit Duo Agent Platform musst du dich nicht mehr um den Aufwand kümmern, deine eigene Infrastruktur für Agenten aufzubauen: Rechenleistung, Netzwerk und Speicher sind alle integriert.\n\n**SDLC-Events.** Deine Agenten können automatisch bei gängigen Ereignissen aufgerufen werden: defekte Pipeline, fehlgeschlagenes Deployment, erstelltes Issue usw.\n\n**Sofortiger Zugriff.** Du kannst mit deinen Agenten überall in GitLab oder unserem IDE-Plugin interagieren: weise ihnen Issues zu, @erwähne sie in Kommentaren und chatte mit ihnen überall, wo Duo Chat verfügbar ist.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1102029239?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=\"assigning an agent an issue\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script> \u003Cp>\u003C/p>\n\n**Unterstützung integrierter und benutzerdefinierter Modelle.** Deine Agenten haben automatischen Zugriff auf alle von uns unterstützten Modelle, und Nutzer(innen) können spezifische Modelle für spezifische Aufgaben auswählen. Wenn du Duo Agent Platform mit deinem eigenen selbst gehosteten Modell verbinden möchtest, kannst du das auch tun!\n\n**Model Context Protocol (MCP) Endpunkte.** Jeder Agent und Flow kann über native MCP-Endpunkte aufgerufen oder ausgelöst werden, sodass du dich von überall aus mit deinen Agenten und Flows verbinden und zusammenarbeiten kannst, einschließlich beliebter Tools wie Claude Code, Cursor, Copilot und Windsurf.\n\n**Observability und Sicherheit.** Schließlich bieten wir integrierte Observability und Nutzungs-Dashboards, damit du genau sehen kannst, wer, wo, was und wann Agenten in deinem Namen Aktionen durchgeführt haben.\n\n## Eine von der Community getriebene Zukunft\n\nCommunity-Beiträge haben lange Zeit GitLabs Innovation und Softwareentwicklung angetrieben. Wir freuen uns, mit unserer Community bei der Einführung des KI-Katalogs zusammenzuarbeiten. Der KI-Katalog ermöglicht es dir, Agenten und Flows innerhalb deiner Organisation und im gesamten GitLab-Ökosystem in unserer kommenden Beta zu erstellen und zu teilen.\n\nWir glauben, dass die wertvollsten KI-Anwendungen wahrscheinlich von dir, unserer Community, entstehen werden, dank deiner täglichen Anwendung von GitLab Duo Agent Platform zur Lösung zahlreicher realer Anwendungsfälle. Durch die Ermöglichung des nahtlosen Teilens von Agenten und Flows schaffen wir einen Netzwerkeffekt, bei dem jeder Beitrag die kollektive Intelligenz und den Wert der Plattform erhöht. Im Laufe der Zeit glauben wir, dass die wertvollsten Anwendungsfälle von Agent Platform aus unserer florierenden GitLab-Community kommen werden.\n\n![AI Catalog](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752685501/awdwx08udwrxgvcpmssb.png \"AI Catalog\")\n\n## Heute verfügbar in GitLab Duo Agent Platform in Public Beta\n\nDie Public Beta von GitLab Duo Agent Platform ist jetzt für Premium- und Ultimate-Kund(inn)en mit diesen Funktionen verfügbar:\n\n**Software-Entwicklungs-Flow:** Unser erster Flow orchestriert Agenten beim Sammeln umfassenden Kontexts, beim Klären von Unklarheiten mit menschlichen Entwickler(inne)n und beim Ausführen strategischer Pläne, um präzise Änderungen an deiner Codebasis und deinem Repository vorzunehmen. Er nutzt dein gesamtes Projekt, einschließlich seiner Struktur, Codebasis und Historie, zusammen mit zusätzlichem Kontext wie GitLab-Issues oder Merge Requests, um die Produktivität der Entwickler(innen) zu steigern.\n\n**Neue verfügbare Agenten-Tools:** Agenten haben jetzt Zugriff auf mehrere Tools, um ihre Arbeit zu erledigen, darunter:\n\n* Dateisystem (Lesen, Erstellen, Bearbeiten, Dateien finden, Auflisten, Grep)\n* Befehlszeile ausführen*\n* Issues (Auflisten, Abrufen, Kommentare abrufen, Bearbeiten*, Erstellen*, Kommentare hinzufügen/aktualisieren*)\n* Epics (Abrufen, Kommentare abrufen)\n* MR (Abrufen, Kommentare abrufen, Diff abrufen, Erstellen, Aktualisieren)\n* Pipeline (Job-Logs, Pipeline-Fehler)\n* Projekt (Abrufen, Datei abrufen)\n* Commits (Abrufen, Auflisten, Kommentare abrufen, Diff abrufen)\n* Suche (Issue-Suche)\n* Secure (Schwachstellen auflisten)\n* Dokumentationssuche\n  *=Erfordert Benutzergenehmigung\n\n**GitLab Duo Agentic Chat in der IDE:** Duo Agentic Chat verwandelt die Chat-Erfahrung von einem passiven Q&A-Tool in einen aktiven Entwicklungspartner direkt in deiner IDE.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101953477?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"agentic-ai-launch-video_Updated V1\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Iteratives Feedback und Chat-Verlauf:** Duo Agentic Chat unterstützt jetzt Chat-Verlauf und iteratives Feedback und verwandelt den Agenten in einen zustandsbehafteten, gesprächsfähigen Partner. Dies fördert Vertrauen und ermöglicht es Entwickler(inne)n, komplexere Aufgaben zu delegieren und korrigierende Anleitung zu bieten.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743173?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"agentic-chat-history\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Optimierte Delegation mit Slash-Befehlen:** Erweiterte, leistungsstärkere Slash-Befehle wie /explain, /tests und /include erstellen eine „Delegationssprache\" für schnelle und präzise Absichten. Der /include-Befehl ermöglicht die explizite Injektion von Kontext aus bestimmten Dateien, offenen Issues, Merge Requests oder Abhängigkeiten direkt in den Arbeitsspeicher des Agenten, macht den Agenten leistungsfähiger und lehrt Nutzer(innen), wie sie optimalen Kontext für qualitativ hochwertige Antworten bereitstellen.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743187?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"include-agentic-chat-jc-voiceover\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Personalisierung durch benutzerdefinierte Regeln:** Neue benutzerdefinierte Regeln ermöglichen es Entwickler(inne)n, das Agentenverhalten an individuelle und Teampräferenzen anzupassen, indem sie natürliche Sprache verwenden, zum Beispiel Entwicklungs-Styleguides. Dieser grundlegende Mechanismus formt die Persönlichkeit des Agenten zu einem personalisierten Assistenten und entwickelt sich zu spezialisierten Agenten basierend auf benutzerdefinierten Präferenzen und organisatorischen Richtlinien.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743179?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"custom-rules-with-jc-voiceover\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **Unterstützung für GitLab Duo Agentic Chat in JetBrains IDE:** Um Entwickler(innen) dort zu treffen, wo sie arbeiten, haben wir die Unterstützung von Duo Agentic Chat auf die JetBrains-Familie von IDEs erweitert, einschließlich IntelliJ, PyCharm, GoLand und Webstorm. Dies ergänzt unsere bestehende Unterstützung für VS Code. Bestehende Nutzer(innen) erhalten automatisch agentische Funktionen, während neue Nutzer(innen) das Plugin vom JetBrains Marketplace installieren können.\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743193?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"jetbrains-support-jc-voiceover\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **MCP-Client-Unterstützung:** Duo Agentic Chat kann jetzt als MCP-Client fungieren und sich mit remote und lokal laufenden MCP-Servern verbinden.\n\nDiese Fähigkeit ermöglicht es dem Agenten, sich mit Systemen jenseits von GitLab wie Jira, ServiceNow und ZenDesk zu verbinden, um Kontext zu sammeln oder Aktionen durchzuführen. Jeder Service, der sich über MCP exponiert, kann jetzt Teil des Skillsets des Agenten werden. Der offizielle GitLab MCP-Server kommt bald!\n\n\u003Cdiv>\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1101743202?title=0&byline=0&portrait=0&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=\"McpDemo\">\u003C/iframe>\u003C/div>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n* **GitLab Duo Agentic Chat in der GitLab Web-UI.** Duo Agentic Chat ist jetzt auch direkt in der GitLab Web-UI verfügbar. Dieser entscheidende Schritt entwickelt den Agenten von einem Coding-Assistenten zu einem echten DevSecOps-Agenten, da er Zugriff auf reichhaltigen Nicht-Code-Kontext erhält, wie Issues und Merge-Request-Diskussionen, was es ihm ermöglicht, das „Warum\" hinter der Arbeit zu verstehen. Über das Verständnis des Kontexts hinaus kann der Agent Änderungen direkt aus der Web-UI vornehmen, wie z.B. automatisch Issue-Status aktualisieren oder Merge-Request-Beschreibungen bearbeiten.\n\n## Bald verfügbar in GitLab Duo Agent Platform\n\nIn den kommenden Wochen werden wir neue Funktionen für Duo Agent Platform veröffentlichen, einschließlich weiterer sofort einsatzbereiter Agenten und Flows. Diese werden die Plattform in die GitLab-Erfahrung bringen, die du heute liebst, und noch größere Anpassung und Erweiterbarkeit ermöglichen, was die Produktivität für unsere Kund(inn)en verstärkt:\n\n![GitLab Duo Agent Platform public beta roadmap](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752685275/hjbe9iiu2ydp9slibsc2.png \"GitLab Duo Agent Platform public beta roadmap\")\n\n* **Integrierte GitLab-Erfahrung:** Aufbauend auf den in 18.2 verfügbaren IDE-Erweiterungen erweitern wir Agenten und Flows innerhalb der GitLab-Plattform. Diese tiefere Integration wird die Möglichkeiten erweitern, wie du synchron und asynchron mit Agenten zusammenarbeiten kannst. Du wirst in der Lage sein, Issues direkt an Agenten zuzuweisen, sie in GitLab Duo Chat zu @erwähnen und sie nahtlos von überall in der Anwendung aufzurufen, während die MCP-Konnektivität von deinem bevorzugten Entwicklungstool beibehalten wird. Diese native Integration verwandelt Agenten in echte Entwicklungsteammitglieder, die in ganz GitLab zugänglich sind.\n* **Agenten-Observability:** Da Agenten autonomer werden, bauen wir umfassende Sichtbarkeit in ihre Aktivität auf, während sie durch Flows fortschreiten, was es dir ermöglicht, ihre Entscheidungsprozesse zu überwachen, Ausführungsschritte zu verfolgen und zu verstehen, wie sie deine Entwicklungsherausforderungen interpretieren und darauf reagieren. Diese Transparenz im Agentenverhalten schafft Vertrauen und Zuversicht, während es dir ermöglicht, Workflows zu optimieren, Engpässe zu identifizieren und sicherzustellen, dass Agenten genau wie beabsichtigt funktionieren.\n* **KI-Katalog:** In Anerkennung der Tatsache, dass großartige Lösungen aus Community-Innovation entstehen, werden wir bald die Public Beta unseres KI-Katalogs einführen - ein Marktplatz, der es dir ermöglicht, Duo Agent Platform mit spezialisierten Agenten und Flows zu erweitern, die von GitLab und im Laufe der Zeit von der breiteren Community stammen. Du wirst in der Lage sein, diese Lösungen schnell in GitLab bereitzustellen und dabei den Kontext über deine Projekte und Codebasis hinweg zu nutzen.\n* **Knowledge Graph:** Unter Nutzung von GitLabs einzigartigem Vorteil als System of Record für Quellcode und seinen umgebenden Kontext bauen wir einen umfassenden Knowledge Graph auf, der nicht nur Dateien und Abhängigkeiten über die Codebasis hinweg abbildet, sondern diese Karte auch für Nutzer(innen) navigierbar macht, während KI-Abfragezeiten beschleunigt und die Genauigkeit erhöht wird. Diese Grundlage ermöglicht es GitLab Duo-Agenten, Beziehungen über deine gesamte Entwicklungsumgebung hinweg schnell zu verstehen, von Code-Abhängigkeiten bis zu Deployment-Mustern, und ermöglicht schnellere und präzisere Antworten auf komplexe Fragen.\n\n![GitLab Duo Agent Platform Knowledge Graph](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752685367/n0tvfgorchuhrronic3j.png \"GitLab Duo Agent Platform Knowledge Graph\")\n\n* **Agenten und Flows erstellen und bearbeiten:** Im Verständnis, dass jede Organisation einzigartige Workflows und Anforderungen hat, entwickeln wir leistungsstarke Funktionen zur Erstellung und Bearbeitung von Agenten und Flows, die eingeführt werden, wenn der KI-Katalog reift. Du wirst in der Lage sein, Agenten und Flows zu erstellen und zu modifizieren, damit sie genau so funktionieren, wie deine Organisation arbeitet, und eine tiefe Anpassung über Duo Agent Platform hinweg liefern, die qualitativ hochwertigere Ergebnisse und erhöhte Produktivität ermöglicht.\n\n![AI Catalog](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1752684938/fruwqcqvvrx8gmkz5u0v.png \"AI Catalog\")\n\n* **Offizieller GitLab MCP-Server:** In der Erkenntnis, dass Entwickler(innen) über mehrere Tools und Umgebungen hinweg arbeiten, bauen wir einen offiziellen GitLab MCP-Server, der es dir ermöglicht, über MCP auf alle deine Agenten und Flows zuzugreifen. Du wirst in der Lage sein, dich mit deinen Agenten und Flows von überall aus zu verbinden und zusammenzuarbeiten, wo MCP unterstützt wird, einschließlich beliebter Tools wie Claude Code, Cursor, Copilot und Windsurf, was eine nahtlose KI-Zusammenarbeit unabhängig von deiner bevorzugten Entwicklungsumgebung ermöglicht.\n* **GitLab Duo Agent Platform CLI:** Unsere kommende CLI ermöglicht es dir, Agenten aufzurufen und Flows auf der Befehlszeile auszulösen, wobei GitLabs reichhaltiger Kontext über den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus genutzt wird - von Code-Repositories und Merge Requests bis zu CI/CD-Pipelines und Issue-Tracking.\n\n## Jetzt loslegen\n\n* **GitLab Premium- und Ultimate-Kund(inn)en** in GitLab.com- und selbstverwalteten Umgebungen, die GitLab 18.2 verwenden, können Duo Agent Platform sofort nutzen (Beta- und experimentelle Funktionen für GitLab Duo [müssen aktiviert sein](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/turn_on_off/#turn-on-beta-and-experimental-features)).\n* Nutzer(innen) sollten die [VS Code-Erweiterung](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=GitLab.gitlab-workflow) oder das [JetBrains IDEs-Plugin](https://plugins.jetbrains.com/plugin/22857-gitlab) herunterladen und unserem [Leitfaden zur Verwendung von GitLab Duo Agentic Chat](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/agentic_chat/#use-agentic-chat) folgen, einschließlich der Duo Chat [Slash-Befehle](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo_chat/examples/#gitlab-duo-chat-slash-commands).\n\n**Neu bei GitLab?** Jeder kann an unserer kommenden (englischsprachigen) [Technischen Demo teilnehmen, um GitLab Duo Agent Platform](https://page.gitlab.com/webcasts-jul16-gitlab-duo-agentic-ai-emea-amer.html) in Aktion zu sehen. Um GitLab Duo Agent Platform selbst praktisch zu erleben, melde dich noch heute für eine [kostenlose Testversion](https://gitlab.com/-/trials/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com%2Fsales%2F) an.\n\n\u003Csmall>*Dieser Blogbeitrag enthält „zukunftsgerichtete Aussagen\" im Sinne von Abschnitt 27A des Securities Act von 1933 in der geänderten Fassung und Abschnitt 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 in den zukunftsgerichteten Aussagen ausgedrückten oder implizierten zukünftigen Ergebnissen oder Resultaten abweichen.*\n\n*Weitere Informationen zu Risiken, Unsicherheiten und anderen Faktoren, die dazu führen könnten, dass die tatsächlichen Ergebnisse und Resultate wesentlich von den in den zukunftsgerichteten Aussagen in diesem Blogbeitrag enthaltenen oder betrachteten abweichen, finden sich unter der Überschrift „Risikofaktoren\" und an anderer Stelle in den Einreichungen und Berichten, die wir bei der Securities and Exchange Commission einreichen. Wir übernehmen keine Verpflichtung, zukunftsgerichtete Aussagen zu aktualisieren oder zu überarbeiten oder über Ereignisse oder Umstände nach dem Datum dieses Blogbeitrags zu berichten oder das Eintreten unvorhergesehener Ereignisse widerzuspiegeln, es sei denn, dies ist gesetzlich vorgeschrieben.*\u003C/small>","yml",{},"/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta",{"noIndex":31,"title":32,"description":24,"ogTitle":32},false,"GitLab Duo Agent Platform jetzt in Public Beta","de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-public-beta",[35,17,18,19],"aiml","6H0HDZd9jtxsx2z3KQbcEP2OJ6UHCwz_Si9X-quAFEI",{"data":38},{"logo":39,"freeTrial":44,"sales":49,"login":54,"items":59,"search":368,"minimal":403,"duo":421,"pricingDeployment":430},{"config":40},{"href":41,"dataGaName":42,"dataGaLocation":43},"/de-de/","gitlab logo","header",{"text":45,"config":46},"Kostenlose Testversion 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AI auf Google Cloud: Agentenbasierte Softwareentwicklung","Erfahre, wie Google Cloud-Kunden auf GitLab und Vertex AI setzen – für Foundation Models, Enterprise-Kontrollen und die Vielfalt von Model Garden.\n",[675,676],"Regnard Raquedan","Rajesh Agadi","GitLab Duo Agent Platform verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Software entwickeln, absichern und bereitstellen. Seit der allgemeinen Verfügbarkeit im Januar 2026 bringt die Plattform agentenbasierte KI in jede Phase des Software Development Lifecycle. Duo Agent Platform ist eine intelligente Orchestrierungsebene, auf der Softwareteams und ihre spezialisierten Agenten gemeinsam planen, programmieren, Reviews durchführen und Sicherheitslücken beheben.\n\nIm Rahmen dieser Partnerschaft automatisiert [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo-agent-platform/) die Orchestrierung und den Lifecycle-Kontext der Softwareentwicklung – über die Integration mit Vertex AI auf Google Cloud, das die Modellebene für Agent-Aufrufe bereitstellt. Softwareteams arbeiten weiterhin mit Issues, Merge Requests, Pipelines und Security-Workflows, während die Inferenz der Google Cloud-Konfiguration folgt, die bereits definiert wurde.\n\nFortschritte bei den Vertex AI-Modellen von Google Cloud erweitern die Einsatzmöglichkeiten von GitLab Duo Agent Platform. Kunden erhalten eine KI-gestützte DevSecOps-Steuerungsebene in GitLab, gestützt auf eine leistungsfähige KI-Infrastruktur in Vertex AI und die flexiblen Deployment- und Integrationsoptionen von Duo Agent Platform. In Kombination ermöglicht das leistungsfähigere, kontrollierte agentenbasierte Workflows im Enterprise-Maßstab.\n\n![Konzeptionelle Darstellung der GitLab Duo Agent Platform, integriert mit Google Clouds Vertex AI, für agentenbasierte Softwareentwicklung und kontrollierte KI-Workflows](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1776165990/b7jlux9kydafncwy8spc.png)\n\n\n## Agenten über den gesamten Lifecycle hinweg\n\n\nViele KI-Tools konzentrieren sich auf eine einzelne Aufgabe: Code schneller generieren. GitLab Duo Agent Platform geht weiter. Die Plattform orchestriert KI-Agenten über den gesamten Software Development Lifecycle (SDLC) – von der Planung über das Security-Review bis zur Auslieferung, teamübergreifend und über viele Projekte und Releases hinweg. In diesem Maßstab sind KI-Coding-Assistenten zwar notwendig für kontinuierliche Innovation, aber nicht ausreichend.\n\nEinzelne Coding-Assistenten erfassen selten den vollständigen Zustand eines Projekts. Backlog-Strukturen, offene Merge Requests, fehlgeschlagene Jobs und Sicherheitsbefunde befinden sich in GitLab – aber ein separates Chat-Fenster in einem Coding-Assistenten übernimmt dieses Gesamtbild des SDLC nicht. Die Lücke zeigt sich in manuellen Übergaben, wiederholten Erklärungen an eine KI ohne Kontext und Governance-Teams, die Datenflüsse über Tools hinweg nachvollziehen müssen, die nie als einheitliches System konzipiert wurden.\n\nGitLab Duo Agent Platform schließt diese Lücke, indem Agenten und Flows auf denselben Objekten arbeiten, die Entwicklungsteams täglich nutzen. Vertex AI liefert dabei die Modelle und Services, die diese Agenten aufrufen, wenn Google Cloud als Inferenz-Umgebung gewählt wird – wobei GitLabs AI Gateway den Zugriff vermittelt, sodass Administratoren jederzeit nachvollziehen können, was womit verbunden ist. So analysiert beispielsweise der GitLab Duo Planner Agent Backlogs, gliedert Epics in strukturierte Aufgaben und wendet Priorisierungs-Frameworks an, um Teams bei der Entscheidung zu unterstützen, was als Nächstes umgesetzt werden soll. Der Security Analyst Agent priorisiert Schwachstellen, beschreibt Risiken in verständlicher Sprache und empfiehlt Behebungsmaßnahmen in priorisierter Reihenfolge. Integrierte Flows verbinden diese Agenten zu durchgängigen Prozessen, ohne dass Entwicklungsteams jeden Übergabeschritt manuell steuern müssen.\n\nAgentic Chat in GitLab Duo Agent Platform verbindet das Gesamterlebnis für Entwicklungsteams. Abfragen in natürlicher Sprache liefern kontextbezogene Antworten mit mehrstufigem Reasoning, das auf den vollständigen Projektzustand zugreift: Issues, Merge Requests, Pipelines, Sicherheitsbefunde und Codebase. Da GitLab als System of Record für den SDLC mit einem einheitlichen Datenmodell dient, arbeiten GitLab Duo-Agenten mit Lifecycle-Kontext, der über die Reichweite eigenständiger, toolspezifischer KI-Assistenten hinausgeht.\n\n\n### Verstärkt durch Vertex AI\n\n\nGitLab Duo Agent Platform ist modellflexibel konzipiert und leitet verschiedene Aufgaben an verschiedene Modelle weiter – je nachdem, welches Modell für die jeweilige Aufgabe am besten geeignet ist. Diese Architekturentscheidung zahlt sich auf Google Cloud aus, wo Vertex AI als verwaltete Umgebung für Foundation Models und zugehörige Services fungiert und ein breites Modell-Ökosystem sowie verwaltete Infrastruktur bereitstellt, die die Plattformfähigkeiten erweitert.\n\nDie neuesten Generationen von KI-Modellen, die über Vertex AI verfügbar sind, bieten deutliche Verbesserungen bei Reasoning, Tool-Nutzung und Long-Context-Verständnis gegenüber früheren Versionen – genau die Eigenschaften, auf die GitLabs Agenten bei der Arbeit mit vielen Projekten und Teams mit großen, komplexen Codebases angewiesen sind. Längere Kontextfenster und umfangreichere Tool-Integration in den zugrunde liegenden Modellen erweitern das, was Agenten in einem einzigen Durchlauf erreichen können – besonders relevant bei Aufgaben wie einer umfassenden Backlog-Analyse oder dem Security-Review von Monorepos.\n\n[Vertex AI Model Garden](https://cloud.google.com/model-garden) bietet mit Zugang zu einer breiten Palette von Foundation Models die nötige Auswahl, um Entscheidungen auf Basis von Leistung, Kosten und regulatorischen Anforderungen zu treffen – statt an einen einzelnen Anbieter gebunden zu sein.\n\nDarüber hinaus können GitLab-Kunden Bring Your Own Model (BYOM) für Duo Agent Platform nutzen, sodass zugelassene Anbieter und Gateways dort eingebunden werden, wo das eigene Sicherheitsmodell es vorsieht. In GitLabs [Beitrag zum 18.9-Release über Self-Hosted Duo Agent Platform und BYOM](https://about.gitlab.com/de-de/blog/agentic-ai-enterprise-control-self-hosted-duo-agent-platform-and-byom/) wird beschrieben, wie diese Anbindung funktioniert. Mit dieser Deployment-Option erhalten Kunden Zugang zu einem breiteren Spektrum an Modelloptionen, die sich auf den eigenen Entwicklungsprozess zuschneiden lassen: das richtige Modell für den richtigen Workflow mit den richtigen Leitplanken.\n\nFür GitLab war die Entscheidung, auf Vertex AI zu bauen, von der Anforderung an Enterprise-taugliche Zuverlässigkeit und breite Modellverfügbarkeit getrieben. Vertex AI und Model Garden abstrahieren das LLM-Hosting vollständig – das bedeutet schnelle Versionsbereitstellung, robuste Sicherheit und strikte Governance sind in die Integration eingebaut. Über Gemini-Modelle hinaus bietet Vertex AI globalen, latenzarmen Zugang zu einem umfangreichen Katalog von Drittanbieter- und Open-Source-Modellen.\n\nIn Kombination mit Google Clouds Ansatz für Datenschutz und Modellschutz war Vertex AI die passende Wahl, um GitLabs Developer Experience der nächsten Generation zu unterstützen.\n\nDurch die Integration von Vertex AI Model Garden in das Backend erweitert GitLab seine DevSecOps-Plattform, ohne den Nutzenden zusätzliche Komplexität aufzubürden. Entwicklungsteams müssen die zugrunde liegenden LLMs weder evaluieren noch verwalten – stattdessen nutzen sie einen optimierten, KI-gestützten Workflow für die Entwicklung ihrer Anwendungen.\n\nGitLab abstrahiert die Cloud-Orchestrierung vollständig, sodass sich Entwicklungsteams ganz auf das Schreiben von Code konzentrieren können, während Vertex AI die unterstützenden Features und Funktionen bereitstellt.\n\n\n## Was das für Kunden auf Google Cloud bedeutet\n\n\nGitLab Duo Agent Platform liefert bereits heute KI-Agenten, die über den gesamten Software-Lifecycle hinweg innerhalb eines einzigen, kontrollierten System of Record arbeiten. Auf Google Cloud ermöglicht das schnelle Innovation, während Vertex AI die Modell- und Infrastrukturebene kontinuierlich weiterentwickelt.\n\nFür Google Cloud-Kunden bedeutet diese Integration eine optimierte Softwarebereitstellung bei gleichzeitig strikter Enterprise-Governance. Für Platform-Engineering-Teams bedeutet es, zu standardisieren, welche Vertex-gestützten Modelle Vorschläge, Analysen und Behebungen innerhalb von GitLab bereitstellen – statt Dutzende clientseitiger Tools zu katalogisieren. Sicherheitsprogramme profitieren, wenn Agenten Fixes dort vorschlagen und validieren, wo Entwicklungsteams bereits Befunde bearbeiten, was Kontextwechsel reduziert und Arbeit vermeidet, die sonst in nicht verwaltete Kanäle abfließen würde.\n\nAus Sicht der Cloud-Ökonomie und -Governance sorgt die Steuerung der Agent-Inferenz über Vertex innerhalb von GitLab dafür, dass die Nutzung näher an den bestehenden Vereinbarungen und Kontrollen auf Google Cloud bleibt – das hilft, doppelte Ausgaben und Schattenpfade zu vermeiden, die am Einkauf vorbeilaufen.\n\nDa Vertex AI als zugrunde liegender Infrastrukturanbieter für GitLab Duo Agent Platform dient, können Unternehmen die Produktivität ihrer Entwicklungsteams deutlich steigern – ohne den Overhead und das Risiko fragmentierter KI-Toolchains. Teams bleiben innerhalb eines einzigen, sicheren System of Record abgestimmt und können Anwendungen schneller entwickeln und mit Zuversicht ausliefern.\n\nDie Zusammenarbeit zwischen GitLab und Google Cloud besteht seit 2018. Heute stellt sie einen der umfassendsten Wege dar, um von KI-Experimenten zu vollständig kontrollierter, agentenbasierter Softwareentwicklung auf Google Cloud zu gelangen. Da sich beide Plattformen kontinuierlich weiterentwickeln – GitLab mit erweiterter Agent-Orchestrierung und Developer-Kontext, Vertex AI mit weiter steigender Modellleistung und Agent-Infrastruktur – wird der Mehrwert für gemeinsame Kunden weiter wachsen.\n\n> [Starte eine kostenlose Testversion von GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/de-de/free-trial/), um GitLab und Vertex AI auf Google Cloud kennenzulernen.\n","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1749663121/Blog/Hero%20Images/LogoLockupPlusLight.png","2026-04-14",[16,275,681,19,17],"google",{"featured":11,"template":12,"slug":683},"gitlab-and-vertex-ai-on-google-cloud",{"content":685,"config":695},{"heroImage":686,"title":687,"description":688,"authors":689,"date":691,"category":9,"tags":692,"body":694},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643639/sapu29gmlgtwvhggmj6k.png","GitLab Duo Agent Platform erweitern: Beliebige Tools per MCP verbinden","Externe Tools wie Jira über MCP direkt in GitLab Duo Agent Platform einbinden – Schritt-für-Schritt-Einrichtung mit drei praxisnahen Workflow-Demos.",[690],"Albert Rabassa","2026-03-05",[9,17,693],"tutorial","Die Verwaltung von Software-Entwicklungsprojekten bedeutet oft, zwischen verschiedenen Tools zu wechseln: Issues in Jira verfolgen, Code in der IDE schreiben, in GitLab zusammenarbeiten. Dieses ständige Wechseln zwischen Plattformen unterbricht den Fokus und verlangsamt die Lieferung.\n\n\n\nMit der MCP-Unterstützung des [GitLab Duo Agent Platform](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/) lassen sich Jira und andere MCP-kompatible Tools direkt in die KI-gestützte Entwicklungsumgebung einbinden. Issues abfragen, Tickets aktualisieren, Workflows synchronisieren – per natürlicher Sprache, direkt aus der IDE.\n\n\n\n## Was in diesem Tutorial vermittelt wird\n\n\n\nDieses Tutorial zeigt:\n\n\n\n* **Einrichtung der Jira/Atlassian OAuth-Anwendung** für sichere Authentifizierung\n\n* **Konfiguration des GitLab Duo Agent Platform** als MCP-Client\n\n* **Drei praxisnahe Anwendungsfälle** mit realen Workflows\n\n\n\n## Voraussetzungen\n\n\n\nVor dem Start sollten folgende Voraussetzungen erfüllt sein:\n\n\n\n| Voraussetzung | Details |\n| ---- | ----- |\n| **GitLab-Instanz** | GitLab 18.8+ mit aktiviertem Duo Agent Platform |\n| **Jira-Konto** | Jira Cloud-Instanz mit Admin-Zugriff zum Erstellen von OAuth-Anwendungen |\n| **IDE** | Visual Studio Code mit installierter GitLab Workflow-Erweiterung |\n| **MCP-Unterstützung** | MCP-Unterstützung in GitLab aktiviert |\n\n\n\n## Architektur verstehen\n\n\n\nDer GitLab Duo Agent Platform agiert als **MCP-Client** und stellt eine Verbindung zum Atlassian MCP-Server her, um auf Jira-Projektmanagement-Daten zuzugreifen. Der Atlassian MCP-Server übernimmt die Authentifizierung, übersetzt natürlichsprachliche Anfragen in API-Aufrufe und gibt strukturierte Daten zurück – bei gleichzeitiger Einhaltung von Sicherheits- und Audit-Anforderungen.\n\n\n\n## Teil 1: Jira OAuth-Anwendung konfigurieren\n\n\n\nUm den GitLab Duo Agent Platform sicher mit der Jira-Instanz zu verbinden, muss eine OAuth 2.0-Anwendung in der Atlassian Developer Console erstellt werden. Diese erteilt dem GitLab MCP-Server autorisierten Zugriff auf die Jira-Daten.\n\n\n\n### Einrichtungsschritte\n\n\n\nFür die manuelle Konfiguration sind folgende Schritte erforderlich:\n\n\n\n1. **Atlassian Developer Console aufrufen**\n\n\n   * [developer.atlassian.com/console/myapps](https://developer.atlassian.com/console/myapps) öffnen\n\n\n   * Mit dem Atlassian-Konto anmelden\n\n\n2. **Neue OAuth 2.0-App erstellen**\n\n\n   * **Create** → **OAuth 2.0 integration** klicken\n\n\n   * Namen eingeben (z. B. „gitlab-dap-mcp\")\n\n\n   * Nutzungsbedingungen akzeptieren und **Create** klicken\n\n\n3. **Berechtigungen konfigurieren**\n\n\n   * In der linken Seitenleiste zu **Permissions** navigieren\n\n\n   * **Jira API** hinzufügen und folgende Scopes konfigurieren:\n\n\n     * `read:jira-work` — Issues, Projekte und Boards lesen\n\n\n     * `write:jira-work` — Issues erstellen und aktualisieren\n\n\n     * `read:jira-user` — Benutzerinformationen lesen\n\n\n4. **Autorisierung einrichten**\n\n\n   * In der linken Seitenleiste zu **Authorization** navigieren\n\n\n   * Callback-URL für die Umgebung hinzufügen (`https://gitlab.com/oauth/callback`)\n\n\n   * Änderungen speichern\n\n\n5. **Zugangsdaten abrufen**\n\n\n   * Zu **Settings** navigieren\n\n\n   * **Client ID** und **Client Secret** kopieren\n\n\n   * Sicher aufbewahren – diese werden für die MCP-Konfiguration benötigt\n\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Jira OAuth-Einrichtung\n\n\n\nAuf das Bild klicken, um zu beginnen.\n\n\n\n\n\n[![Jira OAuth setup tour](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772644850/wnzfoq43nkkfmgdqldmr.png)](https://gitlab.navattic.com/jira-oauth-setup)\n\n\n\n\n\n## Teil 2: GitLab Duo Agent Platform MCP-Client konfigurieren\n\n\n\nMit den bereitgestellten OAuth-Zugangsdaten kann der GitLab Duo Agent Platform nun für die Verbindung mit dem Atlassian MCP-Server konfiguriert werden.\n\n\n\n### MCP-Konfigurationsdatei erstellen\n\n\n\nDie MCP-Konfigurationsdatei im GitLab-Projekt unter `.gitlab/duo/mcp.json` erstellen:\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"atlassian\": {\n      \"type\": \"http\",\n      \"url\": \"https://mcp.atlassian.com/v1/mcp\",\n      \"auth\": {\n        \"type\": \"oauth2\",\n        \"clientId\": \"YOUR_CLIENT_ID\",\n        \"clientSecret\": \"YOUR_CLIENT_SECRET\",\n        \"authorizationUrl\": \"https://auth.atlassian.com/oauth/authorize\",\n        \"tokenUrl\": \"https://auth.atlassian.com/oauth/token\"\n      },\n      \"approvedTools\": true\n    }\n  }\n}\n```\n\n\n\n`YOUR_CLIENT_ID` und `YOUR_CLIENT_SECRET` durch die in Teil 1 generierten Zugangsdaten ersetzen.\n\n\n\n### MCP in GitLab aktivieren\n\n\n\n1. Zu **Gruppeneinstellungen** → **GitLab Duo** → **Konfiguration** navigieren\n\n2. „Externe MCP-Tools erlauben\" aktivieren\n\n\n\n### Verbindung überprüfen\n\n\n\nDas Projekt in VS Code öffnen und im GitLab Duo Agent Platform Chat eingeben:\n\n```text\nWhat MCP tools do you have access to?\n```\n\n\n\nDann\n```text\nTest the MCP JIRA configuration in this project\n```\n\n\n\nAnschließend erfolgt eine Weiterleitung von der IDE zur MCP Atlassian-Website zur Zugriffsgenehmigung:\n\n\n\n![Redirect to MCP Atlassian website](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/z5acqjgguh0damnnde9g.png \"Redirect to MCP Atlassian website\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Approve access](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/rwowamm8nsubhpixtn3i.png \"Approve access\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Select your JIRA instance and approve](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643461/chuzqd0jeptfwvoj7wjr.png \"Select your JIRA instance and approve\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Success!](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/bsgti5iste2bzck19o5y.png \"Success!\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n### Überprüfung über das MCP-Dashboard\n\n\n\nGitLab bietet zudem ein integriertes **MCP-Dashboard** direkt in der IDE.\n\n\n\nIn VS Code oder VSCodium die Befehlspalette öffnen (`Cmd+Shift+P` unter macOS, `Ctrl+Shift+P` unter Windows/Linux) und nach **„GitLab: Show MCP Dashboard\"** suchen. Das Dashboard öffnet sich in einem neuen Editor-Tab und zeigt:\n\n\n\n* **Verbindungsstatus** für jeden konfigurierten MCP-Server\n\n* **Verfügbare Tools** des Servers (z. B. `jira_get_issue`, `jira_create_issue`)\n\n* **Server-Logs** mit Echtzeit-Protokollierung der aufgerufenen Tools\n\n\n\n![MCP servers dashboard and status](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/mmvdfchucacsydivowvn.png \"MCP servers dashboard and status\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![Server details and permissions](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643462/tcocgdvovp2dl42pvfn8.png \"Server details and permissions\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n![MCP Server logs](https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772643466/mougvqqk1bozchaufsci.png \"MCP Server logs\")\n\n\n\n\u003Cbr>\u003C/br>\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: MCP testen\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005495?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=\"Testing MCP\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n## Teil 3: Anwendungsfälle in der Praxis\n\n\n\nMit der konfigurierten Integration lassen sich drei praxisnahe Workflows erkunden, die die Möglichkeiten der Jira-Anbindung an den GitLab Duo Agent Platform demonstrieren.\n\n\n\n### Planungsassistent\n\n\n\n**Szenario:** Vorbereitung auf Sprint-Planung – schnelle Bewertung des Backlogs, Verstehen von Prioritäten, Identifizierung von Blockern.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Backlog abfragen\n\n* Nicht zugewiesene hochpriorisierte Issues identifizieren\n\n* KI-gestützte Sprint-Empfehlungen erhalten\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n\n\n\nIm GitLab Duo Agent Platform Chat ausprobieren:\n\n```text\nList all the unassigned issues in JIRA for project GITLAB\n```\n\n```text\nSuggest the two top issues to prioritize and summarize them. Assign them to me.\n```\n\n\n### Interaktive Anleitung: Projektplanung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005462?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=\"Project Planning\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n### Issue-Triage und Erstellung aus dem Code\n\n\n\n**Szenario:** Beim Code-Review wird ein Bug entdeckt – ein Jira-Issue mit relevantem Kontext erstellen, ohne die IDE zu verlassen.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Einen Bug beim Coding identifizieren\n\n* Ein detailliertes Jira-Issue per natürlicher Sprache erstellen\n\n* Issue-Felder automatisch mit Code-Kontext befüllen\n\n* Das Issue mit dem aktuellen Branch verknüpfen\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n```text\nSearch in JIRA for a bug related to: Null pointer exception in PaymentService.processRefund().\n\nIf it does not exist create it with all the context needed from the code. Find possible blockers that this bug may cause.\n```\n\n```text\nCreate a new branch called issue-gitlab-18, checkout, and link it to the issue we just created. Assign the JIRA issue to me and mark it as in-progress.\n```\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Bug-Review und Aufgaben-Automatisierung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005368?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=\"Bug Review\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n### Systemübergreifende Incident-Untersuchung\n\n\n\n**Szenario:** Ein Production-Incident tritt auf – Informationen aus Jira, GitLab Project Management, Codebase und Merge Requests werden korreliert, um die Ursache zu identifizieren.\n\n\n\nDiese Demo zeigt:\n\n\n\n* Incident-Details aus Jira abrufen\n\n* Mit aktuellen Merge Requests in GitLab korrelieren\n\n* Möglicherweise betroffene Code-Änderungen identifizieren\n\n* Eine Incident-Timeline generieren\n\n* Einen Behebungsplan entwerfen und als Work Item in GitLab erstellen\n\n\n\n#### Beispiel-Prompts\n\n```text\n\"We have a production incident INC-1 about checkout failures. Can you help me investigate with all available context?\"\n```\n\n```text\nCreate a timeline of events for incident INC-1 including related Jira issues and recent deployments\n```\n\n```text\nPropose a remediation plan\n```\n\n\n\n### Interaktive Anleitung: Systemübergreifende Fehleranalyse und Behebung\n\n\n\n\u003Ciframe src=\"https://player.vimeo.com/video/1170005413?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=\"Cross System Investigation\">\u003C/iframe>\u003Cscript src=\"https://player.vimeo.com/api/player.js\">\u003C/script>\n\n\n\n## Fehlerbehebung\n\n\n\nHäufige Einrichtungsprobleme und schnelle Lösungen:\n\n\n\n| Problem | Lösung |\n| ----- | ----- |\n| „MCP server not found\" | Prüfen, ob die Datei `mcp.json` am richtigen Ort liegt und korrekt formatiert ist |\n| „Authentication failed\" | OAuth-Zugangsdaten und Scopes in Atlassian überprüfen |\n| „No Jira tools available\" | VS Code nach dem Aktualisieren von `mcp.json` neu starten und MCP in GitLab aktivieren |\n| „Connection timeout\" | Netzwerkverbindung zu `mcp.atlassian.com` prüfen |\n\n\u003Cbr/>\nDetaillierte Informationen zur Fehlerbehebung: [GitLab MCP-Clients-Dokumentation](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/).\n\n\n\n## Sicherheitshinweise\n\n\n\nBei der Integration von Jira mit dem GitLab Duo Agent Platform:\n\n\n\n* **OAuth-Token** — Zugangsdaten sicher aufbewahren\n\n* **Prinzip der minimalen Rechtevergabe** — Nur die minimal erforderlichen Jira-Scopes vergeben\n\n* **Token-Rotation** — OAuth-Zugangsdaten regelmäßig rotieren\n\n\n\n## Zusammenfassung\n\n\n\nDie Anbindung des GitLab Duo Agent Platform an verschiedene Tools über MCP verändert die Interaktion mit dem Entwicklungslebenszyklus. In diesem Artikel wurde gezeigt:\n\n\n\n* **Issues per natürlicher Sprache abfragen** — Fragen zum Backlog, zu Sprints und Incidents in natürlicher Sprache stellen.\n\n* **Issues in der gesamten DevSecOps-Umgebung erstellen und aktualisieren** — Bugs melden und Tickets aktualisieren, ohne die IDE zu verlassen.\n\n* **Systemübergreifend korrelieren** — Jira-Daten mit GitLab Project Management, Merge Requests und Pipelines für vollständige Transparenz kombinieren.\n\n* **Kontextwechsel reduzieren** — Fokus auf den Code behalten und gleichzeitig mit dem Projektmanagement verbunden bleiben.\n\n\n\n## Für deutsche Unternehmen könnte dies folgende Themen betreffen\n\n\n\nTeams, die externe Tools über MCP einbinden, haben möglicherweise auch Governance- und Sicherheitsüberlegungen – beispielsweise in Bereichen wie Zugriffskontrolle, Token-Management und Audit-Nachvollziehbarkeit.\n\n\n\nRegulatorische Frameworks wie NIS2, ISO 27001 und DSGVO adressieren ähnliche Themen rund um Zugriffssteuerung und Protokollierung. Für konkrete Compliance-Anforderungen empfiehlt sich Rücksprache mit entsprechender Fachberatung.\n\n\n\n## Weiterführende Informationen\n\n\n\n* [GitLab Duo Agent Platform unterstützt jetzt das Model Context Protocol](https://about.gitlab.com/de-de/blog/duo-agent-platform-with-mcp/)\n\n\n\n* [Was ist das Model Context Protocol?](https://about.gitlab.com/topics/ai/model-context-protocol/)\n\n\n\n* [Leitfäden und Ressourcen für Agentic AI](https://about.gitlab.com/de-de/blog/agentic-ai-guides-and-resources/)\n\n\n\n* [Dokumentation zu GitLab-MCP-Clients](https://docs.gitlab.com/user/gitlab_duo/model_context_protocol/mcp_clients/)\n\n\n\n* [Erste Schritte mit der GitLab Duo Agent Platform: Der vollständige Leitfaden](https://about.gitlab.com/de-de/blog/gitlab-duo-agent-platform-complete-getting-started-guide/)",{"featured":31,"template":12,"slug":696},"extend-gitlab-duo-agent-platform-connect-any-tool-with-mcp",{"content":698,"config":708},{"title":699,"description":700,"authors":701,"heroImage":703,"date":704,"body":705,"category":9,"tags":706},"10 KI-Prompts für den gesamten Software-Delivery-Prozess","Code Review, Security, Dokumentation, Tests, Planung, Debugging – einsatzbereite Prompts, die Team-Engpässe systematisch adressieren.",[702],"Chandler Gibbons","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772632341/duj8vaznbhtyxxhodb17.png","2026-03-04","KI-gestützte Coding-Tools helfen Entwicklerinnen und Entwicklern, Code schneller zu schreiben. Warum liefern Teams trotzdem nicht schneller?\nWeil Coding nur 20 % des Software-Delivery-Lifecycles ausmacht. Die restlichen 80 % werden zum Engpass: Code-Review-Rückstände wachsen, Security-Scans halten nicht Schritt, Dokumentation bleibt liegen, und manueller Koordinationsaufwand steigt.\nDieselben KI-Fähigkeiten, die das individuelle Coding beschleunigen, lassen sich auf den gesamten Softwarelebenszyklus ausdehnen – von der Planung über Code-Review und Security bis hin zu Tests und Debugging. Nachfolgend finden sich 10 einsatzbereite Prompts aus der [GitLab Duo Agent Platform Prompt Library](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/), die typische Team-Engpässe systematisch adressieren.\n\n## Wie wird Code Review vom Engpass zum Beschleuniger?\nTeams erstellen Merge Requests schneller, wenn KI beim Coding unterstützt – doch menschliche Reviewer können kaum mithalten, wenn Review-Zyklen von Stunden auf Tage anwachsen. KI übernimmt Routineprüfungen wie logische Fehler und API-Vertragsverletzungen, damit Reviewer sich auf Architektur und Geschäftslogik konzentrieren können.\n\n### MR auf logische Fehler prüfen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Code Review\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nReview this MR for logical errors, edge cases, and potential bugs: [MR URL or paste code]\n\n```\n**Warum das hilft**: Automatische Linter erkennen Syntaxfehler – logische Fehler erfordern das Verständnis der Absicht hinter dem Code. Dieser Prompt findet Bugs, bevor Reviewer überhaupt einen Blick darauf werfen, und reduziert Review-Zyklen häufig auf eine einzige Freigaberunde.\n\n### Breaking Changes im MR identifizieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Code Review\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nDoes this MR introduce any breaking changes?\n\nChanges:\n\n[PASTE CODE DIFF]\n\nCheck for:\n\n1. API signature changes\n\n2. Removed or renamed public methods\n\n3. Changed return types\n\n4. Modified database schemas\n\n5. Breaking configuration changes\n\n```\n**Warum das hilft**: Breaking Changes, die erst beim Deployment auffallen, erzwingen Rollbacks und verursachen Incidents. Dieser Prompt verlagert die Erkennung in die MR-Phase – wo Korrekturen deutlich weniger aufwändig sind.\n\n## Wie lässt sich Security nach links verschieben, ohne den Prozess zu verlangsamen?\nSecurity-Scans erzeugen Hunderte von Befunden. Security-Teams triagieren manuell, während Entwicklerinnen und Entwickler auf Deployment-Freigaben warten. Der Großteil der Befunde sind False Positives oder Niedrigrisiko-Probleme – die tatsächlichen Bedrohungen herauszufiltern kostet Zeit und Expertise. KI priorisiert Befunde nach tatsächlicher Ausnutzbarkeit und unterstützt bei der Behebung häufiger Schwachstellen, sodass Security-Teams sich auf die relevanten Bedrohungen konzentrieren können.\n\n### Security-Scan-Ergebnisse analysieren\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Security\n**Agent**: Duo Security Analyst\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\n@security_analyst Analyze these security scan results:\n\n[PASTE SCAN OUTPUT]\n\nFor each finding:\n\n1. Assess real risk vs false positive\n\n2. Explain the vulnerability\n\n3. Suggest remediation\n\n4. Prioritize by severity\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt hilft Security-Teams, sich auf die Befunde zu konzentrieren, die tatsächlich relevant sind – und reduziert die Zeit bis zur Behebung von Wochen auf Tage.\n\n### Code auf Sicherheitsprobleme prüfen\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Security\n**Agent**: Duo Security Analyst\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\n@security_analyst Review this code for security issues:\n\n[PASTE CODE]\n\nCheck for:\n\n1. Injection vulnerabilities\n\n2. Authentication/authorization flaws\n\n3. Data exposure risks\n\n4. Insecure dependencies\n\n5. Cryptographic issues\n\n```\n**Warum das hilft**: Herkömmliche Security-Reviews finden statt, nachdem Code geschrieben wurde. Dieser Prompt ermöglicht es, Sicherheitsprobleme vor dem Erstellen eines MR zu erkennen und zu beheben – und eliminiert die Abstimmungsschleifen, die Deployments verzögern.\n\n## Wie bleibt Dokumentation mit dem Code auf dem neuesten Stand?\nCode ändert sich schneller als Dokumentation. Neue Teammitglieder benötigen Wochen für das Onboarding, weil Docs veraltet oder unvollständig sind. Dokumentation wird stets als wichtig erkannt, aber bei Deadlines zuerst verschoben. Automatisierte Generierung und Aktualisierung als Teil des Standard-Workflows hält Docs aktuell – ohne zusätzlichen Aufwand.\n\n### Release Notes aus MRs generieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nGenerate release notes for these merged MRs:\n\n[LIST MR URLs or paste titles]\n\nGroup by:\n\n1. New features\n\n2. Bug fixes\n\n3. Performance improvements\n\n4. Breaking changes\n\n5. Deprecations\n\n```\n**Warum das hilft**: Die manuelle Zusammenstellung von Release Notes dauert Stunden und enthält häufig Lücken oder Fehler. Automatisierte Generierung stellt sicher, dass jedes Release vollständige Notes erhält – ohne zusätzlichen Aufwand im Release-Prozess.\n\n### Dokumentation nach Code-Änderungen aktualisieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nI changed this code:\n\n[PASTE CODE CHANGES]\n\nWhat documentation needs updating? Check:\n\n1. README files\n\n2. API documentation\n\n3. Architecture diagrams\n\n4. Onboarding guides\n\n```\n**Warum das hilft**: Dokumentation driftet, weil Teams nach Code-Änderungen nicht immer im Blick haben, welche Docs betroffen sind. Dieser Prompt macht Dokumentationspflege zum Teil des Entwicklungsworkflows – statt einer Aufgabe, die aufgeschoben wird.\n\n## Wie lässt sich Planungskomplexität systematisch aufbrechen?\nGroße Features bleiben in der Planungsphase stecken. KI kann komplexe Arbeit strukturiert in konkrete, umsetzbare Aufgaben mit klaren Abhängigkeiten und Akzeptanzkriterien zerlegen – und so wochenlange Abstimmung in fokussierte Implementierung verwandeln.\n\n### Epic in Issues aufteilen\n**Komplexität**: Fortgeschritten\n**Kategorie**: Dokumentation\n**Agent**: Duo Planner\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nBreak down this epic into implementable issues:\n\n[EPIC DESCRIPTION]\n\nConsider:\n\n1. Technical dependencies\n\n2. Reasonable issue sizes\n\n3. Clear acceptance criteria\n\n4. Logical implementation order\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt verwandelt eine Woche Planungsmeetings in 30 Minuten KI-gestützte Zerlegung – gefolgt von einer Teamabstimmung. Teams starten früher mit der Implementierung und mit klarerer Ausrichtung.\n\n## Wie lässt sich Testabdeckung ausbauen, ohne den Aufwand zu erhöhen?\nEntwicklerinnen und Entwickler schreiben Code schneller, aber wenn Tests nicht mithalten, sinkt die Testabdeckung und Fehler gelangen in die Produktion. Tests manuell zu schreiben ist aufwändig – und unter Zeitdruck werden Randfälle übersehen. Automatisch generierte Tests bedeuten: prüfen und anpassen statt von Grund auf neu schreiben.\n\n### Unit-Tests generieren\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Testing\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nGenerate unit tests for this function:\n\n[PASTE FUNCTION]\n\nInclude tests for:\n\n1. Happy path\n\n2. Edge cases\n\n3. Error conditions\n\n4. Boundary values\n\n5. Invalid inputs\n\n```\n**Warum das hilft**: Manuelle Tests sind aufwändig, und Randfälle werden unter Zeitdruck oft übersehen. Dieser Prompt generiert umfassende Test-Suites, die Entwicklerinnen und Entwickler prüfen und anpassen – statt von Grund auf zu schreiben.\n\n### Lücken in der Testabdeckung erkennen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Testing\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nAnalyze test coverage for [MODULE/COMPONENT]:\n\nCurrent coverage: [PERCENTAGE]\n\nIdentify:\n\n1. Untested functions/methods\n\n2. Uncovered edge cases\n\n3. Missing error scenario tests\n\n4. Integration points without tests\n\n5. Priority areas to test next\n\n```\n**Warum das hilft**: Dieser Prompt zeigt blinde Flecken in der Test-Suite auf, bevor sie zu Production-Incidents werden. Teams können die Abdeckung dort systematisch verbessern, wo es am meisten zählt.\n\n## Wie lässt sich die Zeit bis zur Fehlerbehebung verkürzen?\nProduction-Incidents dauern Stunden in der Diagnose. Entwicklerinnen und Entwickler durchsuchen Logs und Stack Traces, während Nutzerinnen und Nutzer Ausfälle erleben. KI beschleunigt die Ursachenanalyse durch Auswertung komplexer Fehlermeldungen und konkrete Lösungsvorschläge – und verkürzt die Diagnosezeit von Stunden auf Minuten.\n\n### Fehlerhafte Pipeline debuggen\n**Komplexität**: Einstieg\n**Kategorie**: Debugging\n**Prompt aus der Bibliothek**:\n\n```text\n\nThis pipeline is failing:\n\nJob: [JOB NAME]\n\nStage: [STAGE]\n\nError: [PASTE ERROR MESSAGE/LOG]\n\nHelp me:\n\n1. Identify the root cause\n\n2. Suggest a fix\n\n3. Explain why it started failing\n\n4. Prevent similar issues\n\n```\n**Warum das hilft**: CI/CD-Ausfälle blockieren das gesamte Team. Dieser Prompt analysiert Fehler in Sekunden statt in den 15 bis 30 Minuten, die Entwicklerinnen und Entwickler typischerweise für die Fehlersuche benötigen.\n\n## Von individuellen Gewinnen zu echter Team-Beschleunigung\nDiese Prompts stehen für einen Ansatz, der KI nicht nur beim individuellen Coding einsetzt, sondern an den Stellen, die Team-Velocity tatsächlich begrenzen: Koordination, Qualitätssicherung und Wissenstransfer.\nDie [vollständige Prompt-Bibliothek](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/prompt-library/) enthält mehr als 100 Prompts für alle Phasen des Softwarelebenszyklus – von Planung und Entwicklung über Security und Testing bis hin zu Deployment und Betrieb. Jeder Prompt ist nach Komplexitätsstufe (Einstieg, Fortgeschritten, Experte) und Anwendungsfall kategorisiert.\nMit Prompts der Stufe „Einstieg\" lässt sich am dringendsten Engpass beginnen. Ziel ist nicht schnelleres Coding allein – sondern zuverlässigere, qualitativ hochwertigere Software-Lieferung von der Planung bis zur Produktion.",[16,707],"DevOps platform",{"featured":31,"template":12,"slug":709},"10-ai-prompts-to-speed-your-teams-software-delivery",{"promotions":711},[712,725,737],{"id":713,"categories":714,"header":715,"text":716,"button":717,"image":722},"ai-modernization",[9],"Is AI achieving its promise at scale?","Quiz will take 5 minutes or less",{"text":718,"config":719},"Get your AI maturity score",{"href":720,"dataGaName":721,"dataGaLocation":242},"/assessments/ai-modernization-assessment/","modernization assessment",{"config":723},{"src":724},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/qix0m7kwnd8x2fh1zq49.png",{"id":726,"categories":727,"header":729,"text":716,"button":730,"image":734},"devops-modernization",[17,728],"devsecops","Are you just managing tools or shipping innovation?",{"text":731,"config":732},"Get your DevOps maturity score",{"href":733,"dataGaName":721,"dataGaLocation":242},"/assessments/devops-modernization-assessment/",{"config":735},{"src":736},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138785/eg818fmakweyuznttgid.png",{"id":738,"categories":739,"header":741,"text":716,"button":742,"image":746},"security-modernization",[740],"security","Are you trading speed for security?",{"text":743,"config":744},"Get your security maturity score",{"href":745,"dataGaName":721,"dataGaLocation":242},"/assessments/security-modernization-assessment/",{"config":747},{"src":748},"https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1772138786/p4pbqd9nnjejg5ds6mdk.png",{"header":750,"blurb":751,"button":752,"secondaryButton":757},"Beginne noch heute, schneller zu entwickeln","Entdecke, was dein Team mit der intelligenten Orchestrierungsplattform für DevSecOps erreichen kann.\n",{"text":753,"config":754},"Kostenlosen Test starten",{"href":755,"dataGaName":48,"dataGaLocation":756},"https://gitlab.com/-/trial_registrations/new?glm_content=default-saas-trial&glm_source=about.gitlab.com/de-de/","feature",{"text":50,"config":758},{"href":52,"dataGaName":53,"dataGaLocation":756},1776436730270]