GitLab Orbit: Agentes más precisos, menos costo en tokens

Mayor precisión de los agentes, menor costo de tokens
Aprende a reforzar tu fábrica de software y a permitir que los agentes de IA se ganen autonomía sin sacrificar la seguridad.
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Agentes más precisos, menos costo en tokens
GitLab Orbit es el gráfico de contexto de todo el ciclo de vida del software, con tus permisos intactos. En las pruebas de GitLab, los agentes que usaron Orbit hicieron hasta 45 veces menos reintentos.
Agentes más precisos, menos costo en tokens
Respuestas correctas a la primera para tus preguntas más difíciles
Menos reintentos significan menos tokens y una factura menor por el mismo trabajo.
Agent Platform de GitLab Duo y los agentes externos razonan a partir de relaciones, no de fragmentos, por lo que resuelven problemas en lugar de mostrar respuestas incompletas.
Una sola consulta al gráfico reemplaza las decenas de llamadas a API, traspasos de autenticación e investigaciones manuales que hoy realizan los agentes y los equipos de ingeniería. Lo que antes requería horas de coordinación entre equipos ahora sucede en segundos.
Los agentes obtienen el contexto que necesitan con una sola consulta en lugar de decenas de intercambios. Menos sobrecarga de recuperación de información, respuestas más compactas y ningún ciclo desperdiciado, sin importar la escala.
Preguntas que antes no podías responder
Responder estas preguntas antes requería horas de búsqueda manual en repositorios. Con Orbit, obtienes respuestas más rápido.
Repercusiones del cambio
Análisis completo del impacto: cada consumidor directo, dependencia, pipeline y propietario en todos los repositorios de tu organización, con una sola llamada a una herramienta.
Inteligencia organizacional
Asignación de dependencias entre repositorios a escala organizacional. Descubre qué servicios llaman a cuáles, qué repositorios comparten infraestructura y qué equipos son responsables de cada elemento.
Higiene de pipelines
El mapa incluye cadenas de dependencias que abarcan miles de proyectos. Identifica quiénes no están ejecutando los análisis de seguridad obligatorios, quiénes siguen usando una plantilla obsoleta y quiénes se han desviado del pipeline de referencia.
Recuperación ante desastres
Genera un gráfico completo de dependencias de servicios antes de una migración de infraestructura. Comprende exactamente qué depende de qué para evitar sorpresas al momento de realizar el cambio.
El personal que se incorpora al equipo de ingeniería obtiene al instante un mapa consultable de toda la organización: quién es responsable de qué, cómo se conectan los servicios y qué cambios se pueden realizar de forma segura. La incorporación toma días, no semanas.
Rastreo de vulnerabilidades
Rastrea una función, biblioteca o patrón vulnerable en todos los repositorios y espacios de nombres. Obtén en cuestión de segundos una lista completa de los elementos afectados y sus responsables.
Rastrea una vulnerabilidad en todo tu sistema con una sola consulta. Obtén una visión clara del alcance de impacto y una lista priorizada de responsables para actuar.
Consulta un gráfico en tiempo real de tu sistema antes de enviar los cambios. Detecta dependencias ocultas y problemas en los pipelines desde el principio, antes de que afecten CI/CD.
Proporciona a los agentes de migración una visión actualizada de cómo funciona realmente tu sistema para que puedan determinar el alcance de impacto y definir el orden de los cambios de forma segura.
Reduce la sobrecarga de las consultas de IA
Sin un gráfico de contexto, cada consulta de IA incorpora una sobrecarga que se multiplica a escala empresarial: Proliferación de API, autenticación en cada salto y ventanas de contexto saturadas de código irrelevante.
N llamadas a API por consulta: Una por repositorio, una por tipo de archivo y una por servicio. Cada salto agrega latencia y aumenta la posibilidad de errores.
Autenticación en cada salto: Autenticación de Model Context Protocol, del repositorio y del servicio. Cada una agrega latencia de ida y vuelta.
Ventanas de contexto saturadas: Miles de líneas irrelevantes cargadas para encontrar una sola relación.
Inferencia de estructura por parte del LLM: El modelo deduce las conexiones faltantes. El error se acumula con cada salto. Las respuestas se alejan de la realidad.
Una llamada, una consulta al gráfico (query_graph): Una única herramienta MCP, con todos los datos en una sola respuesta estructurada, independientemente de la profundidad.
Autenticación a nivel de gráfico: Un único token con alcance limitado al espacio de nombres. Sin sobrecarga por servicio. Sin proliferación de mecanismos de autenticación.
Solo nodos y relaciones exactos: Orbit devuelve únicamente lo que se solicitó. Sin desperdicio de contexto ni archivos irrelevantes.
Hechos indexados, no inferencias: El recorrido sigue relaciones reales previamente indexadas. La misma consulta devuelve la misma respuesta siempre.
Probado, no solo prometido
Misma tarea. Mismo modelo. Con y sin Orbit.
Dos agentes de Claude Code reciben la misma tarea en GitLab. Uno puede consultar Orbit. El otro solo tiene búsqueda de texto. Ambas respuestas se verifican con el código base en ejecución.