GitLab Orbit: präzisere Agenten, geringere Token-Kosten

Höhere Agentengenauigkeit, geringere Token-Kosten
Mehr dazu, wie du deine Software Factory stärkst und KI-Agenten Autonomie gewinnen lässt, ohne an Sicherheit einzubüßen.
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Präzisere Agenten, geringere Token-Kosten
GitLab Orbit ist der Kontextgraph für deinen gesamten Software-Lifecycle – mit intakten Berechtigungen. In Tests von GitLab benötigten Agenten mit Orbit bis zu 45-mal weniger neue Versuche.
Präzisere Agenten, geringere Token-Kosten
Deine schwierigsten Fragen – auf Anhieb richtig beantwortet
Weniger neue Versuche bedeuten weniger Token und eine niedrigere Rechnung für dieselbe Arbeit.
Die Duo Agent Platform und externe Agenten denken in Zusammenhängen, nicht in Fragmenten – und lösen Probleme, statt unvollständige Antworten zu liefern.
Eine einzige Graph-Abfrage ersetzt die Dutzenden von API-Aufrufen, Authentifizierungsübergaben und manuellen Recherchen, die Agenten und Entwickler(innen) heute durchführen. Was früher stundenlange teamübergreifende Abstimmung erforderte, geschieht jetzt in Sekunden.
Agenten erhalten den benötigten Kontext in einer einzigen Abfrage statt in Dutzenden von Roundtrips. Weniger Abruf-Overhead, kompaktere Antworten und kein verschwendeter Zyklus – in jeder Größenordnung.
Fragen, die du bisher nicht beantworten konntest
Früher dauerte es Stunden, bestimmte Fragen durch manuelles Durchsuchen von Repositorys zu beantworten. Mit Orbit erhältst du Antworten schneller.
Auswirkungen von Änderungen
Du siehst den gesamten Wirkungsbereich: jeden direkten Caller, jede Downstream-Abhängigkeit, jede Pipeline und jede(n) Eigentümer(in) über alle Repositorys deiner Organisation hinweg – mit einem einzigen Tool-Aufruf.
Organisationsintelligenz
Repo-übergreifendes Mapping der Abhängigkeiten auf Organisationsebene. Finde heraus, welche Services welche aufrufen, welche Repositorys sich Infrastruktur teilen und welche Teams was besitzen.
Der Graph umfasst Überwachungsketten über Tausende Projekte hinweg. Finde heraus, wer obligatorische Sicherheitsscans auslässt, wer veraltete Vorlagen nutzt und wer von der goldenen Pipeline abgewichen ist.
Notfallwiederherstellung
Erstelle vor einer Infrastrukturmigration ein vollständiges Abhängigkeitsdiagramm. So siehst du alle Zusammenhänge ganz genau und vermeidest Überraschungen bei der Umstellung.
Neue Entwickler(innen) erhalten sofort einen durch­such­baren Graphen des gesamten Unternehmens: Wer ist wofür zuständig, wie sind Services miteinander verbunden und was kann gefahrlos geändert werden? So ist die Einarbeitung in Tagen statt in Wochen abgeschlossen.
Nachverfolgung von Sicherheitslücken
Verfolge anfällige Funktionen, Bibliotheken oder Muster durch sämtliche Repositorys und Namensräume. Binnen Sekunden erhältst du eine vollständige Liste der Eigentümer(innen).
Verfolge eine Sicherheitslücke mit einer einzigen Abfrage durch dein gesamtes System. Du erhältst einen klaren Wirkungsbereich und eine priorisierte Liste der Eigentümer(innen).
Rufe vor dem Push einen Live-Graphen deines Systems ab. So kannst du versteckte Abhängigkeiten und Pipeline-Probleme frühzeitig erkennen, bevor sie die CI/CD beeinträchtigen.
Gib Migrations-Agenten einen aktuellen Überblick über die tatsächliche Funktionsweise deines Systems, damit sie den Wirkungsbereich abschätzen und Änderungen sicher sequenzieren können.
Weniger Overhead bei KI-Abfragen
Ohne Graphen entsteht bei jeder KI-Abfrage Mehraufwand, der sich auf der Enterprise-Ebene potenziert: API-Wildwuchs, Authentifizierung bei jedem Hop und Kontextfenster voller irrelevantem Code.
X API-Aufrufe pro Abfrage: je einer pro Repository, Dateityp und Service. Jeder Hop erhöht die Latenz und Fehleranfälligkeit.
Authentifizierung bei jedem Hop: Model-Context-Protocol-, Repo- und Service-Authentifizierung. Jedes Mal verlängert sich die Roundtrip-Latenz.
Überladenes Kontextfenster: Tausende irrelevanter Zeilen werden geladen, um eine einzige Beziehung zu finden.
LLM-Inferenz zur Struktur: Das Modell errät fehlende Kanten. So potenzieren sich Fehler bei jedem Hop. Antworten weichen immer stärker von der Wahrheit ab.
Ein Aufruf, ein query_graph: ein einziges MCP-Tool, alle Daten in einer strukturierten Antwort – unabhängig von der Tiefe.
Authentifizierung auf Graphen-Ebene: ein Token für den gesamten Namensraum. Kein Overhead pro Service. Keine übermäßige Authentifizierung.
Nur exakte Knoten und Kanten: Orbit liefert nur das zurück, was angefragt wurde. Keine Kontextverschwendung, keine irrelevanten Dateien.
Indizierte Fakten statt Inferenz: Beim Durchlaufen werden echte, vorab indizierte Kanten verfolgt. Dieselbe Abfrage liefert jedes Mal dieselbe Antwort.
Getestet, nicht behauptet
Dieselbe Aufgabe. Dasselbe Modell. Mit und ohne Orbit.
Zwei Claude-Code-Agenten erhalten dieselbe Aufgabe in GitLab. Einer kann Orbit abfragen, der andere hat nur die Textsuche. Beide Antworten werden mit der laufenden Codebase abgeglichen.
Durchsucht Datei für Datei und errät die Beziehungen, die er nicht sehen kann.