GitLab 18.4: KI-native Entwicklung, voll automatisiert und transparent

Als Entwickler(in) weißt du: Moderne Entwicklung bedeutet mehr als nur Code schreiben – es geht um das Management von Änderungen über den gesamten Software-Entwicklungszyklus hinweg.

Mit GitLab 18.3 haben wir das Fundament für echte Mensch-KI-Zusammenarbeit gelegt. Wir integrierten führende KI-Tools wie Claude Code, Codex CLI, Amazon Q CLI und Gemini CLI nativ in GitLab, lieferten unsere erste Vorschau des GitLab Model Context Protocol (MCP)-Servers in Partnerschaft mit Cursor und veröffentlichten zwei neue Flows – Issue to MR und Convert CI File for Jenkins Flows – um Teams bei alltäglichen Herausforderungen zu unterstützen.

Mit GitLab 18.4 erweitern wir deine Möglichkeiten, eigene Agents zu erstellen und zu teilen, effektiver durch Agentic Chat zusammenzuarbeiten, Codebasen mit dem Knowledge Graph zu navigieren und Pipelines mit dem Fix Failed Pipelines Flow grün zu halten – während wir gleichzeitig mehr Sicherheit und Governance für deine KI-Nutzung bieten.

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Gestalte deine Experience

Starte deinen Tag mit dem AI Catalog – einer Bibliothek spezialisierter Agents, die Prioritäten aufzeigen, Routinearbeit automatisieren und dich auf das Wesentliche fokussiert halten.

AI Catalog als deine Bibliothek spezialisierter Agents

Mit GitLab 18.4 führen wir den GitLab Duo AI Catalog ein – eine zentrale Bibliothek, in der Teams maßgeschneiderte Agents erstellen, teilen und unternehmensweit nutzen können. Jedes Team hat seine eigene Arbeitsweise. Ein Custom Agent zu erstellen ist daher wie das Einarbeiten eines neuen Kollegen in die „richtige" Arbeitsweise deiner Organisation.

Zum Beispiel kann ein Custom Product Planning Agent Bugs im spezifischen Format mit deinen Labeling-Standards erfassen, ein Technical Writer Agent kann prägnante Dokumentation nach deinen Konventionen verfassen, oder ein Security Agent stellt sicher, dass deine Sicherheits- und Compliance-Standards bei jedem MR eingehalten werden. Statt als isolierte Tools zu funktionieren, werden diese Agents Teil des natürlichen Arbeitsflusses in GitLab – sie beschleunigen Aufgaben ohne etablierte Prozesse zu stören.

Hinweis: Diese Funktion ist derzeit nur auf GitLab.com verfügbar. Für Self-Managed-Kunden planen wir die Bereitstellung nächsten Monat mit Release 18.5.

Bleib im Flow

GitLab Duo Agentic Chat macht die Zusammenarbeit mit Agents nahtlos.

Smarterer Agentic Chat für optimierte Zusammenarbeit mit Agents

Als Herzstück der GitLab Duo Agent Platform bietet dir Agentic Chat eine nahtlose Möglichkeit, mit KI-Agents zusammenzuarbeiten. Das neueste Update des Agentic Chat mit GitLab 18.4 verbessert das Chat-Erlebnis und erweitert die Verwaltung und Darstellung von Sessions.

• Chat mit Custom Agents

  Starten wir mit deinem neu erstellten Custom Agent. Einmal designt, kannst du diesen Agent sofort über Agentic Chat einsetzen. Du könntest deinen neuen Agent beispielsweise fragen: „Zeig mir meine Aufgaben für heute", um mit deinen Prioritäten zu starten. Zusätzlich hast du jetzt die Möglichkeit, neue Unterhaltungen mit neuen Agents zu beginnen und vorherige Unterhaltungen fortzusetzen, ohne den Kontext zu verlieren.

• Modellauswahl für Nutzer

  Mit früheren Releases konntest du Modelle auf Namespace-Ebene auswählen, aber mit 18.4 kannst du nun Modelle auf Nutzerebene für eine bestimmte Chat-Session wählen. Das ermächtigt dich, zu entscheiden, welches LLM für die jeweilige Aufgabe geeignet ist, oder mit verschiedenen LLMs zu experimentieren, um zu sehen, welches die beste Antwort für deine Aufgabe liefert.

• Verbesserte Formatierung und visuelles Design

  Wir hoffen, du liebst das neue visuelle Design für GitLab Duo Agentic Chat, einschließlich verbesserter Handhabung von Tool-Call-Genehmigungen für ein angenehmeres Erlebnis.

• Agent Sessions verfügbar über Agentic Chat

  Sessions werden zu einem zentralen Bestandteil des Agentic Chat-Erlebnisses. Jeder Agent-Run oder Flow erscheint nun in der Sessions-Übersicht, die über Agentic Chat verfügbar ist. In jeder Session siehst du detaillierte Informationen wie Job-Logs, Nutzerinformationen und Tool-Metadaten – das bietet wichtige Transparenz darüber, wie Agents in deinem Auftrag arbeiten.

  Hinweis: Sessions in Agentic Chat ist nur auf GitLab.com verfügbar. Diese Verbesserung ist für Self-Managed-Kunden nächsten Monat im 18.5-Update geplant.

Erschließe deine Codebase

Bei Agents ist Kontext entscheidend. Mit Knowledge Graph gibst du deinen Agents mehr Kontext, damit sie schneller analysieren und dir bessere Ergebnisse liefern können.

Neu: Der GitLab Knowledge Graph (Beta)

Der GitLab Knowledge Graph in 18.4 transformiert, wie Entwickler und Agents komplexe Codebasen verstehen und navigieren. Der Knowledge Graph bietet eine vernetzte Karte deines gesamten Projekts und verknüpft Dateien, Routen und Referenzen über den Software-Entwicklungszyklus hinweg. Durch Tools wie Go-to-Definition, Codebase-Suche und Referenz-Tracking über In-Chat-Queries erhalten Entwickler die Möglichkeit, präzise Fragen zu stellen wie „Zeig mir alle Route-Dateien" oder „Was ist noch von dieser Änderung betroffen?"

Dieser tiefere Kontext hilft Teams, schneller und mit mehr Vertrauen zu arbeiten – egal ob es um das Onboarding neuer Mitwirkender geht, tiefgehende Recherche in einem Projekt oder die Untersuchung, wie eine Änderung abhängigen Code beeinflusst. Je mehr von deinem Ökosystem in GitLab lebt, desto mächtiger wird der Knowledge Graph und gibt sowohl Menschen als auch KI-Agents das Fundament, mit Genauigkeit, Geschwindigkeit und vollem Projektbewusstsein zu bauen. In zukünftigen Releases werden wir alle deine GitLab-Daten in den Knowledge Graph einbinden, einschließlich Plans, MRs, Sicherheitslücken und mehr.

Dieses Release des Knowledge Graph fokussiert sich auf lokale Code-Indexierung, bei der das gkg CLI deine Codebase in eine lebendige, einbettbare Graph-Datenbank für RAG verwandelt. Du kannst es mit einem einfachen Einzeiler-Script installieren, lokale Repositories parsen und über MCP verbinden, um deinen Workspace abzufragen.

Unsere Vision für das Knowledge Graph-Projekt ist zweigeteilt: Wir bauen eine lebendige Community Edition, die Entwickler heute schon lokal ausführen können, die als Fundament für einen zukünftigen, vollständig integrierten Knowledge Graph Service innerhalb von GitLab.com und Self-Managed-Instanzen dienen wird.

Automatisiere deine Pipeline-Wartung

Behebe Pipeline-Fehler schneller und bleib im Flow mit dem Fix Failed Pipelines Flow.

Fix Failed Pipelines Flow mit Business-Bewusstsein

Pipelines grün zu halten ist entscheidend für deine Entwicklungsgeschwindigkeit, aber traditionelle Ansätze konzentrieren sich nur auf technische Fehlersuche ohne Berücksichtigung der geschäftlichen Auswirkungen. Der Fix Failed Pipelines Flow adressiert diese Herausforderung, indem er technische Analyse mit strategischem Kontext kombiniert. Er kann beispielsweise automatisch priorisieren, eine fehlgeschlagene Deployment-Pipeline für einen kundenorientierten Service vor einem nächtlichen Test-Job zu reparieren oder Build-Probleme in einem hochpriorisierten Release-Branch anders zu kennzeichnen als in experimentellen Feature-Branches.

• Business-bewusste Fehlererkennung überwacht Pipeline-Ausführungen und versteht dabei die Bedeutung verschiedener Workflows und Deployment-Ziele.
• Kontextuelle Ursachenanalyse analysiert Fehlerprotokolle zusammen mit Geschäftsanforderungen, kürzlichen Änderungen und projektübergreifenden Abhängigkeiten, um die zugrunde liegenden Ursachen zu identifizieren.
• Strategische Fix-Priorisierung generiert geeignete Fixes unter Berücksichtigung von geschäftlichen Auswirkungen, Deadlines und Prioritäten bei der Ressourcenzuweisung.
• Workflow-integrierte Lösung erstellt automatisch Merge Requests mit Fixes, die ordnungsgemäße Review-Prozesse beibehalten und gleichzeitig geschäftlichen Kontext für Priorisierungsentscheidungen liefern.

Dieser Flow hält Pipelines grün und wahrt dabei die strategische Ausrichtung, sodass automatisierte Fixes Geschäftsziele unterstützen, anstatt nur technische Probleme isoliert zu lösen.

Personalisiere deine KI-Umgebung

Automatisierung funktioniert nur, wenn du den Modellen dahinter vertraust. Deshalb liefert 18.4 Governance-Features wie Modellauswahl und GitLab-verwaltete Schlüssel.

GitLab Duo Modellauswahl zur Optimierung der Feature-Performance

Die Modellauswahl ist jetzt allgemein verfügbar und gibt dir direkte Kontrolle darüber, welche Large Language Models (LLMs) GitLab Duo antreiben. Du und dein Team könnt die Modelle eurer Wahl auswählen, sie unternehmensweit anwenden oder pro Feature anpassen. Du kannst Standards setzen, um Konsistenz über Namespaces und Tools hinweg zu gewährleisten, mit Governance-, Compliance- und Sicherheitsanforderungen im Blick.

Für Kunden, die GitLab Duo Self-Hosted nutzen, bietet die neu hinzugefügte Unterstützung für GPT OSS und GPT-5 zusätzliche Flexibilität für KI-gestützte Entwicklungs-Workflows.

Hinweis: GitLab Duo Self-Hosted ist für GitLab.com-Kunden nicht verfügbar, und GPT-Modelle werden auf GitLab.com nicht unterstützt.

Schütze deinen sensiblen Kontext

Neben Governance kommt Datenschutz, der dir feingranulare Kontrolle darüber gibt, was KI sehen kann und was nicht.

GitLab Duo Context Exclusion für granularen Datenschutz

Es ist keine Überraschung – du brauchst granulare Kontrolle darüber, auf welche Informationen KI-Agents zugreifen können. GitLab Duo Context Exclusion in 18.4 bietet Einstellungen auf Projektebene, mit denen Teams bestimmte Dateien oder Dateipfade vom KI-Zugriff ausschließen können. Zu den Funktionen gehören:

• Datei-spezifische Ausschlüsse zum Schutz sensibler Dateien wie Passwort-Konfigurationen, Secrets und proprietäre Algorithmen.
• Pfad-basierte Regeln zur Erstellung von Ausschlussmustern basierend auf Verzeichnisstrukturen oder Dateinamenskonventionen.
• Flexible Konfiguration zur Anwendung von Ausschlüssen auf Projektebene bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Entwicklungs-Workflow-Effizienz.
• Audit-Sichtbarkeit zur Verfolgung, welche Inhalte ausgeschlossen sind, um die Einhaltung von Daten-Governance-Richtlinien zu unterstützen.

GitLab Duo Context Exclusion hilft dir, sensible Daten zu schützen, während du die Entwicklung mit agentischer KI beschleunigst.

Erweitere deine KI-Fähigkeiten mit neuen MCP-Tools

Erweiterte MCP-Tools erweitern diese Fähigkeiten noch weiter und verbinden deine GitLab-Umgebung mit einem breiteren Ökosystem intelligenter Agents.

Neue Tools für GitLab MCP Server

Aufbauend auf dem in 18.3 eingeführten initialen MCP-Server fügt GitLab 18.4 weitere MCP-Tools hinzu – Funktionen, die definieren, wie MCP-Clients mit GitLab interagieren. Diese neuen Tools erweitern die Integrationsmöglichkeiten und ermöglichen sowohl First-Party- als auch Third-Party-KI-Agents, komplexere Aufgaben zu übernehmen, wie den Zugriff auf Projektdaten, die Durchführung von Code-Operationen oder die Suche über Repositories hinweg – alles unter Beachtung bestehender Sicherheits- und Berechtigungsmodelle. Eine vollständige Liste der MCP-Tools, einschließlich der neuen Ergänzungen in 18.4, findest du in unserer MCP-Server-Dokumentation.

Erlebe die Zukunft der intelligenten Software-Entwicklung

Mit der GitLab Duo Agent Platform können Ingenieure von der Arbeit an einzelnen Issues in sequenzieller Weise zu Multi-Thread-Zusammenarbeit mit asynchronen Agents übergehen, die wie Teamkollegen agieren, um Arbeit schneller zu erledigen. Wir bringen diese einzigartige Vision mit den Präferenzen unserer Kunden für Unabhängigkeit und Wahlfreiheit auf den Markt: Betreibe sie in deinen bevorzugten Cloud-Umgebungen mit den LLMs und KI-Tools, die für dich am besten funktionieren, innerhalb der von dir festgelegten Sicherheits- und Compliance-Leitplanken.

Als integraler Bestandteil dieser Innovation ist GitLab 18.4 mehr als ein Software-Upgrade – es geht darum, das tägliche Erlebnis von Entwicklern reibungsloser, smarter und sicherer zu gestalten. Von wiederverwendbaren Agents bis zu business-bewussten Pipeline-Fixes ist jedes Feature darauf ausgelegt, Teams im Flow zu halten und gleichzeitig Geschwindigkeit, Sicherheit und Kontrolle auszubalancieren. Für einen tieferen Einblick, wie diese Funktionen in der Praxis zusammenkommen, schau dir unser Walkthrough-Video an.

GitLab Premium- und Ultimate-Nutzer können diese Funktionen heute auf GitLab.com und in Self-Managed-Umgebungen nutzen, mit Verfügbarkeit für GitLab Dedicated-Kunden nächsten Monat.

Aktiviere Beta- und experimentelle Features in GitLab Duo Agent Platform heute und erlebe, wie Full-Context-KI die Art und Weise transformieren kann, wie deine Teams Software bauen. Neu bei GitLab? Starte deine kostenlose Testversion und entdecke, warum die Zukunft der Entwicklung KI-gestützt, sicher und durch die weltweit umfassendste DevSecOps-Plattform orchestriert ist.

Bleib auf dem neuesten Stand mit GitLab

Um sicherzustellen, dass du die neuesten Features, Sicherheitsupdates und Performance-Verbesserungen erhältst, empfehlen wir, deine GitLab-Instanz aktuell zu halten. Die folgenden Ressourcen können dir bei der Planung und Durchführung deines Upgrades helfen:

• Upgrade Path Tool – gib deine aktuelle Version ein und sieh die exakten Upgrade-Schritte für deine Instanz
• Upgrade-Dokumentation – detaillierte Anleitungen für jede unterstützte Version, einschließlich Anforderungen, Schritt-für-Schritt-Anweisungen und Best Practices

Durch regelmäßige Upgrades stellst du sicher, dass dein Team von den neuesten GitLab-Funktionen profitiert und sicher und unterstützt bleibt.

Für Organisationen, die einen Hands-off-Ansatz wünschen, bietet sich GitLabs Managed Maintenance Service an. Mit Managed Maintenance bleibt dein Team auf Innovation fokussiert, während GitLab-Experten deine Self-Managed-Instanz zuverlässig aktualisiert, sicher und bereit für die Führung in DevSecOps halten. Frage deinen Account Manager nach weiteren Informationen.

Dieser Blogbeitrag enthält „zukunftsgerichtete Aussagen" im Sinne von Section 27A des Securities Act von 1933 in der geänderten Fassung und Section 21E des Securities Exchange Act von 1934. Obwohl wir glauben, dass die in diesen Aussagen reflektierten Erwartungen angemessen sind, unterliegen sie bekannten und unbekannten Risiken, Unsicherheiten, Annahmen und anderen Faktoren, die dazu führen können, dass tatsächliche Ergebnisse oder Resultate wesentlich abweichen. Weitere Informationen zu diesen Risiken und anderen Faktoren findest du unter der Überschrift „Risk Factors" in unseren Einreichungen bei der SEC. Wir übernehmen keine Verpflichtung, diese Aussagen nach dem Datum dieses Blogbeitrags zu aktualisieren oder zu überarbeiten, außer wenn gesetzlich erforderlich.