GitLab Orbit jetzt GA: Kontextgraph für KI-Agenten

Höhere Agentengenauigkeit, geringere Token-Kosten
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Veröffentlicht am: 29. Oktober 2026
Der Software-Lebenszyklus als abfragbarer Graph, Berechtigungen inklusive. In Tests brauchten Agenten mit Orbit bis zu 45-mal weniger Wiederholungen.
Die tatsächlichen Kosten eines Agenten bestehen nicht nur aus den Tokens, die er verbraucht. Es kommt noch das Review hinzu, welches deinen Code als „sicher zum Mergen“ einstuft, nachdem der Diff angesehen wurde. Allerdings geschieht dies ohne jeden Kontext zur Pipeline. Das Ganze nennen wir besser künstliche Zuversicht, und nicht künstliche Intelligenz.
Agenten raten, weil sie ja nur den Code sehen. Sie sehen weder den Merge Request, der ihn zuletzt geändert hat, die Pipeline, die ihn ausgeführt hat, die Schwachstelle, die er enthält, oder die verantwortlichen Personen, die ihn geschrieben und geprüft haben.
Raten ist teuer. Wer schon einmal Agenten in einem großen Monorepo mit Zehntausenden Dateien eingesetzt hat, kennt den Ablauf: Der Agent iteriert und fragt das Backend wieder und wieder nach den Informationen, die er für die Aufgabe braucht. Jeder Roundtrip kostet mehr Zeit und mehr Tokens. Irgendwann gibt der Agent auf.
Der begrenzende Faktor ist nicht das Modell, sondern der Kontext.
Genau diese Grenze hebt GitLab Orbit auf. Orbit ist jetzt allgemein verfügbar. Es ist der Kontextgraph für deinen Software-Lebenszyklus: eine aktuelle, abfragbare Sicht auf deinen gesamten Code, deine Merge Requests, Work Items, Pipelines, Schwachstellen und Zuständigkeiten, deren Beziehungen bei jeder Auslieferung laufend aktualisiert werden. Agenten und Entwicklungsteams arbeiten mit derselben vernetzten Sicht auf den Lebenszyklus. In Tests von GitLab brauchten Agenten mit Orbit bei denselben Aufgaben und demselben Modell bis zu 45-mal weniger Wiederholungen und verbrauchten 4,5-mal weniger Tokens.
Ein Kontextgraph für deine gesamte GitLab-Instanz
Ein Agent wie Claude Code, der über MCP mit GitLab Orbit verbunden ist, durchsucht keine Dateien mehr, sondern fragt den Graphen. Schon die erste Antwort enthält die tatsächlichen Aufrufer, die jüngsten Änderungen und die Zuständigen. Folge-Prompts können die Antwort also verfeinern, statt sie zu korrigieren. Der Unterschied lässt sich messen. Compare the Market, eines der größten Vergleichsportale in Großbritannien, hat für einen internen KI-Code-Reviewer vier Ansätze zur Kontextbereitstellung an 79 realen Merge Requests getestet. Der Reviewer auf Basis von GitLab Orbit traf etwa 70 % der erwarteten Inline-Kommentare. RAG kam auf etwa 58 % und schnitt damit schlechter ab als ganz ohne zusätzlichen Kontext.
„GitLab Orbit hat uns einen KI-Code-Reviewer gegeben, der unsere Codebasis wirklich versteht und nicht nur den Diff, der gerade vor ihm liegt. Wir haben ihn an realen Merge Requests mit RAG und einigen anderen Ansätzen verglichen, und der Unterschied war eindeutig: Kommentare an den richtigen Stellen und bessere Zusammenfassungen dessen, was sich tatsächlich geändert hat.“
— Ryan Harvey, Head of AI Engineering, Compare the Market
Eine aktuelle Analyse eines Research- und Beratungsunternehmens kommt zu dem Ergebnis, dass die Kosten einer unstrukturierten Agentensitzung vor allem dadurch entstehen, dass Kontext erneut übertragen wird, der sich zwischen den einzelnen Schritten nicht geändert hat. Diese Token-Kosten hängen davon ab, wie der Agent aufgesetzt ist, nicht vom Modell selbst.
GitLab Orbit setzt genau hier an. Der Agent erhält eine einzige, eingegrenzte Antwort aus dem Graphen, statt alles neu zu laden, was relevant sein könnte. In Tests von GitLab verbrauchten Agenten mit Orbit bei denselben Aufgaben und demselben Modell bis zu 4,5-mal weniger Tokens: Jeder Schritt enthält weniger Kontext, und weniger Schritte fließen in Arbeit, die nie ausgeliefert wird. Da der Graph gemeinsam genutzt wird, fallen diese Kosten nicht für jeden Agenten erneut an. Duo-Agenten, Claude Code, Codex und deine eigenen Tools fragen denselben Graphen ab. Der Kontext, den du für den ersten Agenten aufbaust, steht dem zweiten also bereits zur Verfügung.
Seit GitLab Orbit im Juni in die Beta-Phase gestartet ist, haben wir mit Designpartnern zusammengearbeitet, die es mit echten Codebasen, echten Incidents und echten Merge Requests einsetzen. Der erste Erfolg war fast immer eine Frage, auf die sie vorher keine Antwort bekommen hatten.
Hier einige Fragen, die Designpartner Orbit gestellt haben, und was zurückkam:
Welche Produktionsdienste sind von dieser Schwachstelle betroffen? Eine einzige Abfrage liefert die Dienste, die die Komponente enthalten, die Merge Requests, die sie eingeführt haben, die Umgebungen, in die sie gelangt ist, und die Teams, die für die jeweiligen Dienste zuständig sind. Ein Designpartner beantwortete eine Frage zur Sicherheitsabdeckung über 34 Millionen Entitäten in sieben Minuten. Über die API hätte dieselbe Frage einen halben Tag gedauert. Wird eine Schwachstelle bekannt, hat das Security-Team innerhalb einer Stunde einen vollständigen Plan zur Behebung und nicht erst am Ende des Tages eine unvollständige Liste.
Was geht kaputt, wenn ich das ändere? Vor einem Push können Entwicklungsteams oder ihre Agenten fragen, welche Dienste, Jobs und Umgebungen eine Änderung betrifft, und zwar über alle Projekte der Gruppe hinweg, nicht nur im Projekt, das gerade im Editor geöffnet ist. Review-Agenten bringen dieselbe Antwort in den Merge Request. Ein Kommentar „sicher zum Mergen“ berücksichtigt dann das gesamte System und nicht nur den Diff. Bei 79 realen Merge Requests markierte der Reviewer von Compare the Market mehr tatsächliche Probleme an den richtigen Stellen als die RAG-basierte Version. Probleme werden im Review erkannt, bevor sie zu Ausfällen führen.
Warum schlägt dieser CI-Job immer wieder fehl, und wo noch? GitLab Orbit zeigt