GitLab Orbit está disponível para todos: agentes mais precisos

Mais precisão para os agentes, menor custo com tokens
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Publicado em: 30 de outubro de 2026
O GitLab Orbit reúne código, merge requests, pipelines e vulnerabilidades em um grafo de contexto. Agentes erram menos e usam até 4,5 vezes menos tokens.
O custo real de um agente não está só nos tokens que ele consome. Ele está também na revisão que declara o seu código “seguro para merge” depois de olhar o diff, sem saber nada sobre a pipeline. Isso é confiança artificial, não inteligência artificial. Os agentes chutam porque só enxergam o código: não veem a merge request que o alterou pela última vez, a pipeline que o executou, a vulnerabilidade que ele carrega nem as pessoas que o escreveram e revisaram.
E chutar sai caro. Quem já tentou rodar agentes em um repositório único grande, com dezenas de milhares de arquivos, conhece o roteiro: o agente faz uma iteração atrás da outra e consulta o back-end repetidas vezes em busca das informações de que precisa para concluir a tarefa. Cada ida e volta custa mais tempo e mais tokens. Até que, então, o agente desiste.
O que limita os agentes não é o modelo. Na verdade, o que limita é o contexto.
É esse limite que o GitLab Orbit remove. Agora em disponibilidade geral, o Orbit é o grafo de contexto do ciclo de vida do seu software: uma visão viva e consultável de todo o código, das merge requests, dos itens de trabalho, das pipelines, das vulnerabilidades e dos responsáveis, com cada relação atualizada continuamente à medida que as entregas acontecem. Todos os agentes e engenheiros passam a trabalhar a partir de uma única visão conectada do ciclo de vida. Nos testes do GitLab, os agentes conectados ao Orbit precisaram de até 45 vezes menos tentativas repetidas e usaram até 4,5 vezes menos tokens nas mesmas tarefas, com o mesmo modelo.
Um único grafo de contexto para toda a sua instância do GitLab
Um agente como o Claude Code, conectado ao GitLab Orbit por meio do MCP, para de vasculhar arquivos e passa a consultar o grafo. A primeira resposta já chega com o código que de fato chama cada trecho, as alterações recentes e os responsáveis. Assim, os prompts seguintes servem para refinar a resposta, e não para corrigi-la.
A diferença é mensurável. A Compare the Market, uma das maiores plataformas de comparação de preços do Reino Unido, testou quatro abordagens de contexto para um revisor de código interno com IA, em 79 merge requests reais. O revisor conectado ao GitLab Orbit acertou cerca de 70% dos comentários inline esperados; o RAG ficou em cerca de 58%, resultado pior do que não adicionar contexto nenhum.
“O GitLab Orbit nos deu um revisor de código com IA que de fato entende a nossa base de código, e não só o diff que está na frente dele. Comparamos o Orbit com o RAG e com algumas outras abordagens em merge requests reais, e a diferença ficou clara: comentários mais bem posicionados e resumos melhores do que mudou de verdade.”
— Ryan Harvey, Head de Engenharia de IA, Compare the Market
Uma análise recente de uma importante empresa de pesquisa e consultoria concluiu que, em uma sessão de agente sem disciplina, o custo vem principalmente da retransmissão de um contexto que não mudou de um turno para o outro. Esse custo com tokens vem da forma como o agente é configurado, e não do modelo em si.
O GitLab Orbit muda essa configuração. Em vez de recarregar tudo o que pode ser relevante, o agente recebe do grafo uma única resposta delimitada. Nos testes do GitLab, os agentes conectados ao Orbit usaram até 4,5 vezes menos tokens nas mesmas tarefas, com o mesmo modelo: cada turno carrega menos contexto, e menos turnos são gastos com trabalho que nunca chega à produção. Como o grafo é compartilhado, esse custo não se repete a cada agente. Os agentes do GitLab Duo, o Claude Code, o Codex e as suas próprias ferramentas consultam o mesmo grafo; ou seja, o contexto construído para o primeiro agente já está lá para o segundo.
Desde que o GitLab Orbit entrou em beta, em junho, trabalhamos com parceiros de design que o colocaram à prova em bases de código, incidentes e merge requests reais. A primeira conquista deles quase sempre foi responder a uma pergunta que antes ficava sem resposta.
Veja algumas dessas perguntas e o que o Orbit devolveu:
Quais serviços em produção estão expostos a esta vulnerabilidade? Uma única consulta retorna os serviços que incluem o componente, as merge requests que o introduziram, os ambientes aos quais ele chegou e as equipes responsáveis por cada um. Um parceiro de design respondeu a uma pergunta sobre cobertura de segurança envolvendo 34 milhões de entidades em sete minutos; pela API, a mesma pergunta teria levado meio dia. Quando uma vulnerabilidade aparece, a equipe de segurança tem um plano de correção completo em menos de uma hora, e não uma lista parcial no fim do dia.
O que quebra se eu mudar esta informação? Antes de um push, um desenvolvedor ou o agente dele pode perguntar quais serviços, jobs e ambientes uma alteração afeta, em todos os projetos do grupo, e não só no projeto aberto no editor. Os agentes de revisão levam essa mesma resposta para a merge request, e um comentário de “seguro para merge” passa a refletir o sistema inteiro, e não apenas o diff. Em 79 merge requests reais, o revisor da Compare the Market sinalizou mais problemas reais, nos lugares certos, do que a versão baseada em RAG. Os problemas são detectados na revisão, antes de virarem quedas de serviço.
Por que este job de CI continua falhando, e onde mais isso acontece? O GitLab Orbit mostra com que frequência um job falha em todos os projetos que o executam, quais projetos se afastaram da configuração de CI compartilhada e quem são os responsáveis por eles. O que antes era uma thread no Slack perguntando a três equipes “alguém já viu isso?” vira uma única resposta. Uma empresa de serviços