GitLab har tatt et skritt fremover i integreringen av kunstig intelligens i den daglige programvareutviklingen med den nylige utgivelsen av den offentlige betaversjonen av dens Duo Agent-plattformenDette tiltaket introduserer en fornyet tilnærming for utviklingsteam som ønsker å kombinere effektiviteten til AI-agenter med den strategiske visjonen til menneskelige utviklere, og dermed legge til rette for samarbeid selv når team jobber distribuert eller etter forskjellige tidsplaner.
GitLabs satsing er å tilby en DevSecOps-orkestreringsplattform som lar kunstig intelligens-agenter få tilgang til en fullstendig kontekst av prosjektet. Det er meningen at beslutninger tatt av AI er i samsvar med standardene og behovene til hver organisasjon, noe som øker tilliten og reduserer potensielle kommunikasjonsfeil i komplekse prosesser.
Viktige funksjoner i den offentlige betaversjonen
Blant de mest relevante utviklingene i Duo Agent-plattformen, fremhever arbeidsflyter med flere agenter som er i stand til samle hele konteksten til et prosjektAgenter kan svare på spørsmål direkte fra utviklere og utføre presise endringer i repositorier, ved å utnytte GitLabs struktur, kodehistorikk, problemer og fletteforespørsler for å utføre komplekse oppgaver autonomt.
GitLabs Agentic Duo-chat er en annen av de mest slående funksjonene. Denne chatten er tilgjengelig i både store IDE-er og GitLab-nettgrensesnittet, og forvandler det klassiske spørsmål-og-svar-vinduet til en ekte utviklingspartner. Takket være den kan programmerere delegere oppgaver ved hjelp av kommandoer som /forklar, /tester og /inkluder, forenkle overføring av kontekst fra filer eller hendelser og tilpasse agentens oppførsel med dine egne regler.
Utvidet integrasjon og teknisk støtte
Med den nye betaversjonen utvider GitLab Støtte for JetBrains-familien av IDE-er (IntelliJ, PyCharm, GoLand, WebStorm), og legger til disse mye brukte verktøyene i bransjen til integrasjonen som allerede er tilgjengelig med Visual Studio Code. Nåværende brukere kan automatisk få tilgang til Duo Agentic-chatten, mens nye brukere enkelt kan installere den fra den tilhørende markedsplassen.
Et annet bemerkelsesverdig teknisk aspekt er implementering av Model Context Protocol (MCP), slik at GitLab-agenter kan koble seg til både lokale og eksterne MCP-servere. Dette utvider mulighetene for samhandling utenfor GitLab-miljøet, ettersom agenter kan kommunisere med tredjepartssystemer og -tjenester som eksponerer dataene deres via denne protokollen.
Sømløs samarbeid og personalisering
Den foreslåtte arbeidsmodellen lar AI-agenter fungerer som ekstra medlemmer av DevOps-teamet, og hjelper til med både individuelle oppgaver og prosesser som påvirker hele gruppen av ingeniører. Utviklere kan sette tilpassede retningslinjer, lage flyter og regler skreddersydd til prosjektets behov og sørge for at samarbeid mellom mennesker og kunstig intelligens er fleksibel og tett til virkeligheten i hver organisasjon.
GitLab jobber også med det de kaller en «Agentkatalog”, en markedsplass der organisasjoner kan opprette, tilpasse og dele agenter eller agentflyter, og dermed berike økosystemet og legge til rette for adopsjon av løsninger skreddersydd for spesifikke problemer.
Forpliktelse til oppdateringer og visjon for fremtiden
Selskapet har forpliktet seg til publisering månedlige forbedringer på plattformen, med iterative utgivelser under versjon 18.x og fokus på å oppnå generell tilgjengelighet før årets slutt. Målet er å utvide funksjonene til Duo Agent-plattformen, samt forbedre brukeropplevelsen og tilpasse seg de nye kravene fra teknologibransjen.
De første anmeldelsene fra selskaper og bransjeeksperter er positive. Følgende skiller seg spesielt ut: agentenes evne til å forstå hele konteksten av koden og forretningsbehov, slik at utviklere kan fokusere på kreative oppgaver med høyere verdi. Denne GitLab-tilnærmingen representerer en evolusjon for DevSecOps-arbeid, og transformerer det til mye mer intelligente og tilkoblede prosesser.
Denne utgivelsen markerer et betydelig fremskritt innen integrering av kunstig intelligens i utviklingsprosesser, og muliggjør automatisering av repeterende oppgaver, minimerer feil og øker teameffektiviteten. Intelligent orkestrering og samarbeid mellom mennesker og AI-agenter vil representere det neste store spranget innen produktivitet og kvalitet på distribuerte applikasjoner.