Veröffentlicht am: 6. Oktober 2026
7 Minuten Lesezeit
Alle Neuerungen von der GitLab Transcend: was verfügbar ist, was als Nächstes folgt und wie du startest.

Auf der Transcend haben wir mehr als ein Dutzend Neuerungen vorgestellt – über alle vier Ebenen unserer Architektur für agentisches Software Engineering hinweg: Agenten-Orchestrierung, Daten und Kontext, DevOps-Workflows sowie Governance und Sicherheit. Sieh dir die Aufzeichnung an, oder lies weiter: Hier erfährst du, was verfügbar ist und wie du die neuen Funktionen aktivierst.
| Neuerung | Status | Funktion |
|---|---|---|
Zielgesteuerte Flows (/goal) | GA im Oktober | Eine Änderung durch Review, Tests, Scans und Freigaben führen – ohne manuelle Übergaben zwischen den Phasen des Software-Lebenszyklus. |
| Custom Flows | GA | Agenten so verketten, dass sie dem Prozess folgen, den deine Teams für die Software-Auslieferung bereits nutzen. |
| GitLab for Slack | GA im Oktober | Agentische Flows direkt aus den Channels starten, in denen deine Teams bereits arbeiten. |
| MCP-Server | GA im Oktober | KI-Tools und -Anwendungen sicher in GitLab-Workflows einbinden – unter derselben Richtlinie. |
| Open-Weight-Modelle | GA | Vergleichbare Leistung bei kostengünstigeren Workloads mit den von GitLab gehosteten Modellen GLM 5.3, Kimi K3 und MiniMax 3. |
| GitLab Orbit | GA im November | Agenten das richtige Wissen geben – mit 45-mal weniger Wiederholungsversuchen dank eines Kontextgraphen deines Software-Lebenszyklus. |
| Duo Agent Platform Impact Analytics | Early Access | Kosten und Wirkung deiner KI-Investition nach Team, Aufgabe und Modell messen. |
| Credit- und Nutzungskontrollen | GA | Obergrenzen auf Abonnement-, Gruppen- und Benutzerebene festlegen und Benachrichtigungen zu KI-Ausgaben erhalten. |
| GitLab Artifact Central | Beta | Allen Paketen und Containern einen zentralen, kontrollierten Ort geben – direkt neben Quellcode und CI. |
| GitLab Dependency Firewall | Early Access | Regeln festlegen, die riskante Pakete blockieren, unter Quarantäne stellen oder eine Warnung ausgeben, bevor sie deinen Build erreichen. |
| GitLab Secrets Manager | GA im Oktober | Build-Secrets auf den jeweiligen Job beschränken und per Klick widerrufen. |
| GitLab Security Standard | Ab heute verfügbar | Die eigene Softwarefabrik in fünf Stufen absichern und Agenten schrittweise mehr Autonomie geben. |
| Neue Flows mit Claude Mythos 5 und 5.1 | GA im November | Sicherheitslücken in der GitLab Duo Agent Platform mit neuen Sicherheits-Flows finden und beheben. |
Heute wartet jeder Schritt in einem agentischen Workflow noch auf die Freigabe durch eine Person, bevor der nächste beginnt.
Zielgesteuerte Flows nehmen ein formuliertes Ziel entgegen und setzen es durchgängig um – über Review, Tests, Sicherheitsscans und Freigaben hinweg, gestartet über die Duo CLI, den Headless-Modus oder Agentic Chat. Custom Flows verketten Agenten so, dass sie dem Prozess folgen, den dein Team bereits nutzt. GitLab for Slack startet einen Flow direkt aus dem Channel, in dem die Diskussion bereits läuft. Der MCP-Server ermöglicht externen KI-Anwendungen und Coding-Agenten sicheren Zugriff auf deine GitLab-Instanz – unter derselben Richtlinie, die auch für deine eigenen Agenten gilt.
Von GitLab gehostete Open-Weight-Modelle, darunter GLM 5.3, Kimi K3 und MiniMax 3, sind eine kostengünstigere Option, wenn ein Workload kein Frontier-Modell braucht. Bei vergleichbaren Erfolgsquoten liefern einige Open-Weight-Kombinationen bis zu 8-mal mehr Modellaufrufe pro GitLab Credit als die entsprechenden Frontier-Modelle.
Jede Agentenaufgabe beginnt damit, denselben Kontext erneut herzuleiten – das treibt Wiederholungsversuche und Token-Verbrauch in die Höhe. Und ohne durchgängigen Überblick über KI-Kosten und ROI lässt sich nicht feststellen, ob sich die Investition auszahlt.
GitLab Orbit, der Kontextgraph deines gesamten Software-Lebenszyklus, erhöht die Genauigkeit von Agenten mit bis zu 45-mal weniger Wiederholungsversuchen und senkt die Kosten agentischer Workflows durch einen bis zu 4,5-mal geringeren Token-Verbrauch. In der Beta haben mehr als 3.500 Organisationen Orbit genutzt und über 280.000 Abfragen ausgeführt.
Duo Agent Platform Impact Analytics zeigt Kosten und Wirkung deiner KI-Investition nach Team, Aufgabe und Modell. Mit Credit- und Nutzungskontrollen legst du Obergrenzen auf Abonnement-, Gruppen- oder Benutzerebene fest – mit Benachrichtigungen bei 50 %, 80 % und 100 % der Ausgaben und einer automatischen Pause, sobald die festgelegte Obergrenze erreicht ist.
Das meiste, was ausgeliefert wird, hat dein Team nicht selbst geschrieben: Es wird aus Open-Source-Paketen, Basis-Images und Bibliotheken unterschiedlichster Herkunft zusammengesetzt. Betreibt jedes Team seine eigene Registry, gibt es keinen zentralen Ort, an dem sich prüfen lässt, was tatsächlich veröffentlicht oder ausgeliefert wurde.
Im Juni haben wir auf der Transcend London unsere Next-Gen-Quellcodeverwaltung vorgestellt, mit der sich Coding-Agenten in großem Umfang einsetzen lassen. Die nächste Skalierungsfrage betrifft den Schritt nach dem Code: den Build.
GitLab Artifact Central ersetzt separate Registrys pro Team durch einen zentralen Ort zum Veröffentlichen und Abrufen – direkt neben Quellcode und CI-Pipelines. Maven-, npm-, Docker- und OCI-Pakete lassen sich direkt aus CI-Pipelines veröffentlichen und abrufen; PyPI und NuGet folgen zur allgemeinen Verfügbarkeit. Artifact Central nutzt dieselben Identitäten und Berechtigungen wie dein Quellcode, mit Virtual-Repositorys, nativer CI/CD-Authentifizierung und vollständiger Build-Provenienz. Erste Ergebnisse zeigen rund 50 % niedrigere Gesamtbetriebskosten (TCO) im Vergleich zu alternativen Tools.
Agenten binden Paketkomponenten automatisiert und in großer Zahl in Builds ein – manuell lässt sich das, was ausgeliefert wird, so nicht mehr absichern. Ohne entsprechende Kontrolle gelangen Sicherheitslücken womöglich in die Produktion, statt erkannt zu werden, bevor sie Kund(inn)en betreffen – und dafür musst du geradestehen.
GitLab Dependency Firewall, jetzt als Early Access verfügbar, setzt Regeln für Paketalter, Schweregrad von Sicherheitslücken, die Erkennung schädlicher Pakete und Lizenzkonformität – mit den Aktionen Blockieren, Quarantäne oder Warnen, durchgesetzt in den Registrys, die du bereits nutzt. Die Lösung funktioniert direkt mit GitLab Artifact Central und ist mit JFrog Artifactory und Sonatype Nexus Repository kompatibel.
Mit der steigenden Zahl an Builds entsteht ein weiteres Risiko: Agenten übernehmen Build-Secrets aus lokalen Entwicklungsumgebungen, die niemand abgesichert hat, und verwenden sie in CI-Pipelines weiter. GitLab Secrets Manager gibt jedem Build-Secret einen zentralen Ort, beschränkt auf den Job, der es benötigt – mit Widerruf per Klick bei kompromittierten Zugangsdaten und bis zu 50 % Einsparung im Vergleich zum Betrieb eines separaten Vaults.
Dieselben KI-Modelle, mit denen Agenten Code in großem Umfang schreiben und ausliefern, machen es auch leichter und günstiger, bestehende Schwachstellen zu finden, zu verknüpfen und auszunutzen. Der GitLab Security Standard beschreibt fünf Stufen, um agentische Softwareentwicklung zu bewerten und abzusichern: den Zugriff jedes Akteurs autorisieren, Arbeitsumgebungen und ihre Eingaben isolieren, die Prüfungen verifizieren, die die Arbeit bewerten, genau das freigeben, was verifiziert wurde, und reagieren, sobald etwas auffällig ist – alles auf einer Grundlage aus Richtlinien, Audit und klaren Zuständigkeiten. Alle Details stehen im vollständigen Standard.
Als Nächstes werden Claude Mythos 5 und 5.1 von Anthropic neue Sicherheits-Flows in der GitLab Duo Agent Platform unterstützen. Damit können Organisationen mit freigegebenen Umgebungen Sicherheitslücken finden und beheben, bevor Angreifer sie entdecken und ausnutzen.
Agentisches Software Engineering macht Personalbedarf, Credit-Verbrauch und neue Funktionen auf sechs Monate im Voraus schwer planbar. GitLab Flex ist eine Jahresvereinbarung, die neue GitLab-Funktionen abdeckt, sobald sie verfügbar sind – ohne erneute Beschaffung. Teams können ihre Ausgaben für Seats und KI über GitLab Credits monatlich an veränderte Anforderungen anpassen.
Und wenn du direkt loslegen willst: Mach mit beim dreiwöchigen Hackathon "Life after code: the path to production at the speed of imagination", den wir gemeinsam mit Anthropic und Google Cloud veranstalten.
Wo auch immer du beginnst: Das Ziel ist dasselbe – die Grundlage für eine kontrollierte Softwarefabrik, in der Agenten die Arbeit voranbringen und jede Änderung vertrauenswürdig bleibt.
Wir sind gespannt, was du als Nächstes umsetzt.
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