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GitLab DuoEine KI-gestützte Suite, die den Software-Entwicklungszyklus mit intelligenter Unterstützung und Automatisierung verbessert.

4.3 (4)
Daniel NikulshynGeprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juni 2026

Übersicht

GitLab Duo ist eine KI-gestützte Suite, die den Software-Entwicklungszyklus mit intelligenter Unterstützung und Automatisierung verbessert. Sie ermöglicht Teams, spezialisierte Agenten für Planung, Codierung, Sicherheitsanalyse, Analytik und mehr zu suchen und zu nutzen. Jeder Agent verwendet den GitLab-Kontext, um präzise, relevante Ergebnisse zu liefern, die echte Arbeit unterstützen. Die Plattform umfasst auch anpassbare Unterstützung, einen zentralisierten KI-Katalog und agentische Workflows, um komplexe Aufgaben zu automatisieren. Teams können Agenten erstellen oder verfeinern, um ihren Konventionen zu folgen und ihre Qualitätserwartungen zu spiegeln. Die Plattform integriert auch externe Agenten wie Claude Code und Codex in den GitLab-Workflow. Sie ermöglicht ereignisgesteuerte Ausführung, bietet zuverlässige und wiederholbare Automatisierung. Darüber hinaus bietet sie unternehmensreife Governance und Kontrolle mit klaren Berechtigungen, Grenzen und Transparenz. Teams können Flow-Sitzungen verfolgen und selbstgehostete Modelle im Einklang mit ihren Compliance-Anforderungen nutzen. Die Plattform ist erweiterbar und flexibel konzipiert, um Teams zu ermöglichen, sie an ihre bestehende Umgebung anzupassen. Agenten und Flows können im Laufe der Zeit aktualisiert, erweitert oder ersetzt werden, um Teams dabei zu helfen, ihre KI-Strategie zu entwickeln. Die Plattform wird von GitLab Orbit angetrieben, einem Lebenszyklus-Kontextgraphen, der die Duo-Agent-Plattform und Software-Entwicklungsagenten nativ unterstützt. GitLab Duo bietet endlose Anwendungsfälle, von spezialisierten Agenten, die die Sicherheitsposition verstehen, bis hin zu automatisierten Flows, die manuelle Übergaben eliminieren. Es bietet einen zentralisierten Ort, um Agenten und Flows zu erkunden, zu aktivieren und zu verwalten, wodurch neue Automatisierung einfach zu übernehmen und konsistent zu operationalisieren ist, über Projekte und Gruppen hinweg.

Hauptfunktionen

  • Agent-Plattform mit anpassbarer Unterstützung und einem zentralisierten KI-Katalog
  • Agentische Workflows für die Automatisierung komplexer Aufgaben
  • Ereignisgesteuerte Ausführung für zuverlässige und wiederholbare Automatisierung
  • Unternehmensreife Governance und Kontrolle mit klaren Berechtigungen und Transparenz
  • Integration mit externen Agenten und Tools
  • Selbstgehostete Modelle mit Compliance-Anforderungen

Preise

Modell
Freemium
Kategorie
AI security
Bewertung
4.3 / 5 (4)

Anwendungsfälle

KI-gestützte Code-Generierung

Unterstützt Entwickler bei der schnelleren Code-Schreibung, indem intelligente Code-Vorschläge und - Vervollständigungen direkt innerhalb der GitLab-Entwicklungsumgebung bereitgestellt werden.

Automatisierte Code-Überprüfung

Strafft die Überprüfung von Merge-Anfragen mit KI-gestützten Erkenntnissen, die potenzielle Probleme hervorheben und Verbesserungen vorschlagen, bevor der Code zusammengeführt wird.

Optimierung von CI/CD-Pipelines

Nutzt KI, um bei der Konfiguration, Fehlerbehebung und Optimierung von Continuous Integration- und Deployment-Pipelines über den gesamten Software-Lebenszyklus hinweg zu unterstützen.

Verbesserte DevSecOps-Workflows

Integriert intelligente Automatisierung im gesamten DevOps-Prozess, um die Produktivität von Teams zu steigern und manuelle Aufgaben über Planungs-, Codierungs- und Bereitstellungsphasen hinweg zu reduzieren.

Pro & Contra

Pro

  • Automatisiert komplexe Aufgaben mit agentischen Workflows
  • Bietet ereignisgesteuerte Ausführung für zuverlässige und wiederholbare Automatisierung
  • Bietet unternehmensreife Governance und Kontrolle mit klaren Berechtigungen und Transparenz
  • Integriert externe Agenten wie Claude Code und Codex in den GitLab-Workflow
  • Ermöglicht anpassbare Unterstützung und einen zentralisierten KI-Katalog

Contra

  • Abhängig von der Qualität der externen Agenten, die in den Workflow integriert sind
  • Kann erhebliche Vorab-Setup- und Konfiguration erfordern
  • Begrenzte Dokumentation für selbstgehostete Modelle
  • Abhängig von der Qualität des GitLab Orbit-Lebenszyklus-Kontextgraphen

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Wei Chen

May 10, 2026

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Dec 17, 2025

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D

Devin Walker

Oct 1, 2025

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