GitLab Orbit: agentes mais precisos, menos custo com tokens

Mais precisão para os agentes, menor custo com tokens
Saiba como fortalecer sua fábrica de software e permitir que os agentes de IA ganhem autonomia sem comprometer a segurança.
Acompanhe as melhorias e os recursos mais recentes.
Agentes mais precisos, menos custo com tokens
O GitLab Orbit é o grafo de contexto de todo o ciclo de vida do software, com as suas permissões preservadas. Nos testes do GitLab, os agentes que usaram o Orbit fizeram até 45 vezes menos novas tentativas.
Agentes mais precisos, menos custo com tokens
Suas perguntas mais difíceis, respondidas corretamente de primeira
Menos novas tentativas significam menos tokens e uma fatura menor para o mesmo trabalho.
A Duo Agent Platform e os agentes externos analisam as relações como um todo, e não apenas fragmentos, resolvendo os problemas em vez de apresentar respostas incompletas.
Uma única consulta ao grafo substitui as dezenas de chamadas de API, transferências de autenticação e investigações manuais que os agentes e engenheiros realizam atualmente. O que antes levava horas de coordenação entre equipes agora é feito em segundos.
Os agentes obtêm o contexto de que precisam com uma única consulta, em vez de dezenas de idas e vindas. Menos sobrecarga de recuperação, respostas mais compactas e zero ciclos desperdiçados em qualquer escala.
Perguntas que antes você não conseguia responder
Antes, responder a essas perguntas demandava horas de pesquisa manual nos repositórios. Com o Orbit, você obtém respostas mais rapidamente.
Raio de impacto completo: cada chamador direto, dependência downstream, pipeline e proprietário em todos os repositórios da sua empresa, em uma única chamada de ferramenta.
Inteligência organizacional
Mapeamento de dependências entre repositórios em escala organizacional. Descubra quais serviços se comunicam entre si, quais repositórios compartilham infraestrutura e quais equipes são responsáveis por cada recurso.
Boas práticas de pipelines
O mapa abrange cadeias que envolvem milhares de projetos. Descubra quem não realizou as análises de segurança obrigatórias, quem ainda está usando um modelo obsoleto e quem se desviou dos pipelines otimizados.
Recuperação de desastre
Gere um gráfico completo de dependência de serviços antes de uma migração de infraestrutura. Saiba exatamente o que depende de quê para evitar surpresas na hora de colocar a mudança em produção.
Novos engenheiros obtêm instantaneamente um mapa de toda a empresa com capacidade de consulta: quem é responsável por quê, como os serviços se conectam e o que pode ser alterado com segurança. Integração em dias, não em semanas.
Rastreamento de vulnerabilidades
Identifique funções, bibliotecas ou padrões vulneráveis em todos os repositórios e namespaces. Obtenha em segundos uma lista completa de impactos e seus responsáveis.
Identifique uma vulnerabilidade em todo o seu sistema com uma única consulta. Tenha uma visão clara da área de impacto e uma lista priorizada dos responsáveis a serem acionados.
Consulte um grafo em tempo real do seu sistema antes de enviar o código por push. Identifique dependências ocultas e problemas nos pipelines antecipadamente, antes que eles comprometam o CI/CD.
Forneça aos agentes de migração uma visão única e atualizada de como seu sistema realmente funciona, permitindo avaliar o impacto das mudanças e planejar sua sequência com segurança.
Reduza a sobrecarga das consultas de IA
Sem um grafo, cada consulta de IA acarreta uma sobrecarga que se acumula à medida que a escala da empresa aumenta: multiplicação descontrolada de APIs, autenticação a cada etapa e janelas de contexto repletas de código irrelevante.
Número de chamadas de API por consulta: uma por repositório, uma por tipo de arquivo, uma por serviço. Cada salto aumenta a latência e o risco de erros.
Autenticação em cada salto: autenticação do Model Context Protocol, autenticação do repositório, autenticação do serviço. Cada uma adiciona latência de ida e volta.
Excesso de informações na janela de contexto: milhares de linhas irrelevantes carregadas para encontrar uma única relação.
Inferência de LLM com base na estrutura: o modelo infere conexões ausentes. O erro se acumula a cada salto. As respostas se afastam da verdade.
Uma chamada, um query_graph: uma ferramenta MCP, todos os dados em uma única resposta estruturada, independentemente da profundidade.
Autenticação no nível do grafo: um token com escopo de namespace. Sem custos adicionais por serviço. Sem proliferação de sistemas de autenticação.
Apenas arestas e nós necessários: o Orbit retorna apenas o que foi solicitado. Sem desperdício de contexto, sem arquivos irrelevantes.
Fatos comprovados, não suposições: a travessia segue arestas reais e pré-indexadas. A mesma consulta retorna a mesma resposta sempre.
Testado, não apenas prometido
Mesma tarefa. Mesmo modelo. Com e sem o Orbit.
Dois agentes do Claude Code recebem a mesma tarefa no GitLab. Um pode consultar o Orbit. O outro tem apenas a pesquisa de texto. As duas respostas são verificadas em relação à codebase em execução.
Apenas pesquisa de texto