GitLab Duo Agentic Chat – Erste Schritte

Teil 2 des achtteiligen Leitfadens GitLab Duo Agent Platform – Der komplette Einstieg, in dem du lernst, KI-Agents und Workflows im Development Lifecycle zu erstellen und bereitzustellen. Von der ersten Interaktion bis zu produktionsreifen Automatisierungs-Workflows mit vollständiger Anpassung.

In diesem Artikel:

• Was ist GitLab Duo Agentic Chat?
• GitLab Duo Agentic Chat aufrufen
• Model-Auswahl
• Agent-Auswahl
• Häufige Use Cases
• Troubleshooting

Was ist GitLab Duo Agentic Chat?

GitLab Duo Agentic Chat ist die primäre Schnittstelle zur Interaktion mit KI-Agents über den Development Workflow hinweg. Anders als einfache Q&A-Chatbots, die nur Fragen beantworten, ist es ein autonomer KI-Kollaborationspartner, der in deinem Namen Aktionen durchführen kann: Code erstellen und modifizieren, Merge Requests öffnen, Issues/Epics triagen und aktualisieren sowie Workflows mit vollem SDLC-Plattformkontext ausführen. Dabei bleibt man bei jedem Schritt informiert.

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Schlüsselfunktionen:

• Code-Operationen: Dateien erstellen, Code editieren und Merge Requests öffnen.
• Projekt-Insights: Issues, Epics, Merge Requests, Git Commits, CI/CD-Pipelines, Analytics (GLQL) und Security Scans abfragen.
• Umsetzbare Aufgaben: Issues und Epics triagen, aktualisieren oder erstellen, Vulnerabilities beheben, Dokumentation und Tests generieren, fehlerhafte CI/CD-Pipelines fixen.
• Kontext-Awareness: Konversationshistorie merken, Projekt-Architektur verstehen sowie Codebase, Wiki und GitLab Docs durchsuchen.
• Erweiterbarkeit: Mit externen Services über Model Context Protocol (MCP) integrieren.
• Multi-Agent-Support: Spezialisierte Agents für unterschiedliche Aufgaben nutzen.

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GitLab Duo Agentic Chat aufrufen

Web-UI-Panel-Features

• Collapsed: Icon oben rechts sichtbar
• Panel open: Sidebar schiebt sich aus (~400px Breite)
• Maximized: Expandiert für detaillierte Antworten

GitLab-Projekt mit geöffnetem Duo Chat Panel

Model-Auswahl

Large Language Models (LLMs) zeichnen sich bei unterschiedlichen Aufgaben und Wissensanforderungen aus. Bei Bedarf das richtige Model für die Anforderungen wählen.

Model-Auswahl in GitLab Duo Chat

Konfigurationsebenen

• Group-Level: Vom Group Owner festgelegt, gilt für alle User
• User-Level: Individuelle Kontrolle, wenn Group es erlaubt

Agent-Auswahl

Agents sind spezialisierte KI-Kollaborationspartner für spezifische Aufgaben. Zwischen ihnen wechseln basierend auf den Anforderungen:

Agent-Auswahl

Agent-Auswahl in GitLab Duo Chat

Agents wechseln

1. GitLab Duo Agentic Chat öffnen.
2. IDE: Agent-Dropdown klicken (unter Model Selector).
3. Web UI: Neuen Chat erstellen.
4. Benötigten Agent auswählen.

Model-Auswahl in IDE

Model-Auswahl in UI

Häufige Use Cases

Issue Management und Triage

Für Issue-Management- und Planungs-Workflows den Planner Agent nutzen – einen spezialisierten Agent für Produktmanagement-Aufgaben.

Beispiel-Prompts:

• "List all open issues labeled 'bug' and 'high-priority' created in the last 30 days."
• "Create an issue for implementing user authentication with OAuth2, include acceptance criteria and technical requirements."
• "Analyze Issue #456 and suggest related issues that might have the same root cause."
• "Break down Epic #123 into smaller tasks with estimated complexity."

Vulnerability-Analyse und Remediation

Für Security-Workflows den Security Analyst Agent nutzen – einen spezialisierten Agent für Vulnerability Management und Remediation.

Beispiel-Prompts:

• "Show me all critical vulnerabilities in the latest pipeline scan."
• "Triage all vulnerabilities from the latest security scan and identify which are false positives."
• "Explain vulnerability #789 in simple terms and show me where it's located in the code."
• "What's the recommended fix for the SQL injection vulnerability in the user search endpoint?"
• "Create an MR to fix the XSS vulnerability found in src/components/UserProfile.vue."

Code-Verständnis und Dokumentation

Antworten zur Codebase erhalten, ohne Dateien manuell durchsuchen zu müssen – mit dem GitLab Duo Agent.

Beispiel-Prompts:

• "How does the authentication flow work in this application?"
• "Find all places where the sendEmail function is called."
• "Explain what the calculateDiscount method does in src/pricing/calculator.ts."
• "Generate documentation for the API endpoints in src/api/routes/."
• "What design patterns are used in the src/services/ directory?"

Onboarding in ein neues Projekt

Schnell in einem neuen Projekt auf den neuesten Stand kommen durch Verstehen von Architektur, Setup und Dependencies – mit dem GitLab Duo Agent.

Beispiel-Prompts:

• "Give me an overview of this project's architecture and main components."
• "Where is the database schema defined?"
• "How do I set up my local development environment?"
• "What are the main dependencies and what do they do?"

Debugging und Pipeline-Troubleshooting

Probleme in Code und CI/CD-Pipelines schnell identifizieren und lösen mit KI-gestützter Analyse – mittels GitLab Duo Agent.

Beispiel-Prompts:

• "Why is the CI/CD pipeline failing on the test stage?"
• "Analyze the error logs from Job #12345 and suggest fixes."
• "Why did Pipeline #9876 fail? Show me the error logs from the failed deployment job."
• "The application crashes when processing large files. Help me debug this."
• "Review the recent commits that might have caused the performance regression."
• "How can I optimize the build time for this pipeline?"
• "Create a new CI/CD job to run security scans on every MR."

Code Review und Quality Improvement

KI-Assistenz bei Code Reviews erhalten, um Probleme zu erkennen und Code-Qualität zu verbessern – mit einem Custom Agent, der auf Team-Coding-Standards und Best Practices trainiert ist.

Beispiel-Prompts:

• "Review MR !234 for potential bugs and security issues."
• "Suggest performance optimizations for the database queries in this MR."
• "Check if MR !456 follows our coding standards and best practices."
• "Identify any accessibility issues in the new UI components."

Feature-Implementation

Entwicklung beschleunigen durch Generieren von Code, Tests und Dokumentation – mit dem GitLab Duo Agent.

Beispiel-Prompts:

• "Create a REST API endpoint for user registration with validation."
• "Generate unit tests for the OrderService class with 80% coverage."
• "Implement pagination for the product listing page."
• "Add error handling and logging to the file upload functionality."

Refactoring und Code-Improvement

Bestehenden Code modernisieren und verbessern mit KI-Anleitung – mittels GitLab Duo Agent.

Beispiel-Prompts:

• "Refactor the UserController to follow SOLID principles."
• "Convert this JavaScript file to TypeScript with proper type definitions."
• "Suggest improvements to make this function more testable."
• "Identify code duplication in the src/utils/ directory and suggest how to consolidate it."
• "Modernize the project from Java 8 to 21. Follow the guidance in Epic 188."
• "Create a migration plan for modernizing the COBOL mainframe code, and evaluate Java/Python."

Troubleshooting

Weitere Troubleshooting-Tipps finden sich in der Dokumentation.

Was als Nächstes kommt

GitLab Duo Agentic Chat wird in IDEs und der GitLab UI unterstützt. Künftige Releases bringen Terminal-Support mit GitLab Duo CLI, aktuell in Entwicklung. Das Product Epic für weitere Einblicke verfolgen. Nachdem du GitLab Duo Agentic Chat kennengelernt hast, erkunde die verschiedenen Agent-Typen und wie Custom Agents erstellt werden – in Teil 3: Agents verstehen. Foundational Agents erkunden, Custom Agents für das Team erstellen und External Agents wie Claude Code und OpenAI Codex integrieren.

Ressourcen

• GitLab Duo Agentic Chat-Dokumentation
• GitLab Duo Agent Platform-Dokumentation

Nächster Teil: Teil 3: Agents verstehen

Vorheriger Teil: Teil 1: Einführung in GitLab Duo Agent Platform