Für Organisationen in regulierten Branchen gelten bei der KI-gestützten Automatisierung klare Rahmenbedingungen. Datenhaltung, Anbieterkontrolle und Governance sind nicht verhandelbar – und viele Unternehmen haben bereits erheblich in eigene Modelle investiert, mit strengen Freigabeprozessen, die festlegen, wie und wo diese Modelle betrieben werden.
Mit GitLab 18.9 werden zwei Funktionen bereitgestellt, die eine strategische Lücke für diese Enterprise-Kunden schließen: Die GitLab Duo Agent Platform wird zur deployment-fähigen, steuerbaren KI-Kontrollschicht für streng regulierte Umgebungen.
GitLab Duo Agent Platform Self-Hosted für Online-Cloud-Lizenzen
Mit der GitLab Duo Agent Platform erstellen Entwicklungsteams KI-gestützte Abläufe, die Aufgabensequenzen automatisieren – vom Refactoring von Services und der Härtung von CI/CD-Pipelines bis zur Triage von Schwachstellen. Bislang war die Nutzung der Duo Agent Platform in der Produktion mit selbst gehosteten Modellen hauptsächlich auf Offline- oder Add-on-Lizenzpfade ausgerichtet und nicht für Online-Cloud-Lizenzkunden konzipiert, die unter strengen Regulierungsanforderungen arbeiten.
Ab sofort allgemein verfügbar: Self-Hosted für Online-Cloud-Lizenzen führt ein nutzungsbasiertes Abrechnungsmodell auf Basis von GitLab Credits ein. Dieses Modell bietet die transparente und planbare Verbrauchsmessung, die Unternehmen für interne Kostenzuordnung und Nachvollziehbarkeit benötigen.
- Datenhaltung und Kontrolle: Die Duo Agent Platform lässt sich nun in der Produktion mit Online-Cloud-Lizenzen betreiben – mit Modellen, die auf eigener Infrastruktur oder in genehmigten Cloud-Umgebungen gehostet werden. Damit bleibt die Kontrolle darüber, wo Modelle laufen und wie Inferenz-Traffic geroutet wird, vollständig im eigenen Einflussbereich.
- Kostentransparenz und interne Verrechnung: GitLab Credits und die Abrechnung pro Anfrage ermöglichen eine detaillierte Kostentransparenz – eine Voraussetzung für präzise interne Kostenverrechnung und regulatorische Berichtspflichten.
- Schnellere Einführung: Für Sektoren wie Finanzdienstleistungen, öffentliche Verwaltung und kritische Infrastruktur, in denen die Weitergabe von Daten an externe KI-Anbieter keine Option ist, entfällt damit ein wesentliches Einführungshindernis für Agentic AI. GitLab 18.9 macht die Duo Agent Platform zur vollwertigen Deployment-Option für Online-Cloud-Lizenzen.
Bring Your Own Model
Das Self-Hosting der Orchestrierungsschicht ist nur ein Teil der Lösung. Viele regulierte Kunden haben bereits erheblich in eigene Modelle investiert: domänenspezifisch trainierte LLMs, regional oder per Luftspalt betriebene Deployments für Datensouveränität sowie interne Closed-Source-Modelle, die auf das jeweilige Risikoprofil zugeschnitten sind.
Bring Your Own Model erweitert die Flexibilität der GitLab Duo Agent Platform: Administratoren können Drittanbieter- oder selbst gehostete Modelle über das GitLab AI Gateway einbinden und behalten damit die volle Modellauswahl und -kontrolle.
- Integration und Governance: BYOM-Modelle erscheinen neben GitLab-verwalteten Modellen innerhalb der KI-Kontrollschicht von GitLab – die Duo Agent Platform behandelt sie als vollwertige Enterprise-Optionen.
- Granulares Mapping: Nach der Registrierung über das AI Gateway lassen sich Modelle spezifischen Duo Agent Platform-Abläufen oder -Funktionen zuordnen, was eine feingranulare Steuerung darüber ermöglicht, welche Agenten und Abläufe welche Modelle verwenden. Administratoren tragen die Verantwortung für Modellvalidierung, Performance und Risikobewertung der eingebundenen Modelle.
Zusammen geben diese Funktionen Engineering-Verantwortlichen in Enterprise-Unternehmen umfassende Kontrolle über Agentic AI. Das Ergebnis ist eine einheitliche, verwaltete KI-Kontrollschicht – als Ersatz für den fragmentierten Mix aus Einzellösungen und unkontrollierten KI-Tools, auf den viele Engineering-Organisationen heute noch angewiesen sind. Modellfreiheit und starke Governance, innerhalb derselben DevSecOps-Plattform.
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Dieser Blogpost enthält zukunftsgerichtete Aussagen, die mit Risiken und Unsicherheiten verbunden sind. Tatsächliche Ergebnisse können wesentlich von den beschriebenen Erwartungen abweichen. Weitere Informationen zu Risikofaktoren finden sich in den Unterlagen von GitLab bei der US-Börsenaufsicht SEC.
