GitLab正式发布DevSecOps平台19.4版本，重点扩展面向软件开发团队的代理（Agentic）自动化功能。此次更新强化了对AI代理运行方式的管控，为管理员提供更全面的用量与成本监控手段，同时引入更具性价比的模型选项，拓宽代理在开发工作流中的操作边界。
从任务辅助到工作委托
本次更新的核心是GitLab Duo CLI中新推出的/goal命令（目前处于公开测试阶段）。开发者可通过终端向代理工作流分配开放式目标，无需手动指挥每一步骤。工作流在本地运行并自行检查进度，由独立验证模型审核每一步是否达成目标或触及迭代上限。开发者可随时停止流程、修改目标并重启。
GitLab将此定位为从“任务辅助”向“更广泛工作委托”的转变。开发人员可将有限的工作块交给代理，随后查看结果即可，无需逐个完成指令。GitLab首席产品与营销官Manav Khurana表示，此次发布使代理自动化从个人工具转变为组织可在现有控制体系下快速扩展的能力。他强调，平台决定了代理可接触的工具及资源属性，因此扩展至团队是经过权衡的决定，而非开放式风险。
强化成本控制与模型选择
GitLab Duo Agent Platform新增了三个托管开源权重模型：Kimi K3、MiniMax M3和GLM 5.3。官方称，新模型的每单位GitLab Credit调用量可达许多前沿模型的四倍，团队可根据质量、速度和成本为不同任务选择模型。
群组所有者保留对可用模型的控制权。管理员可为每个功能设置默认模型，并限制跨群组和项目的可用模型列表，这些设置将应用于子群组和项目，显示该更新主要面向拥有中央平台团队的大型工程组织。
在成本管理方面，GitLab Credits的使用可视性全面开放。平台所有者可通过专门设置页面按用户设置上限，并导出计费事件级别的详细数据；开发者也可查看自身消耗情况。这对于面临支出追踪和责任归属压力的财务及平台团队尤为重要。
扩展MCP支持与权限绑定
GitLab通过新增服务器工具扩展了对模型上下文协议（MCP）的支持（公开测试阶段）。这些工具允许GitLab外部客户端的代理在工作流中执行操作，涵盖CI/CD、合并请求、工作项、漏洞和项目等。代理可触发流水线、检查失败作业轨迹、管理合并请求活动、搜索更新工作项及协助漏洞分类。
所有操作受现有群组和项目设置约束：只读工具默认为“始终允许”，写入和删除操作默认为“始终询问”。这种设计将代理权限与代码及工作流的相同权限及审计跟踪绑定，避免为客户创建单独的AI管理模式。
其他功能更新
针对Premium和Ultimate客户，Slack版GitLab Duo Agent Platform作为实验性功能推出，用户可在线程中提及GitLab以搜索项目、打开问题或获取上下文相关信息。Duo Agent Platform中Developer Flow的模型选择功能已全面开放，管理员可为该流程单独选择模型。此外，会话详情面板经过重新设计，更清晰显示状态、时间戳和触发用户。
社区贡献者添加了更多MCP服务器工具，包括读取项目元数据和成员资格、列出仓库分支、列出群组内合并请求及获取先前会话功能。其他改进包括用通俗语言解释状态的合并请求小部件，以及在首次提交前预览Markdown或AsciiDoc文件渲染效果的功能。
此次更新表明，GitLab正试图将AI代理更深入地融入软件开发过程，同时赋予平台团队对用户层面的成本、访问权限和责任归属更严格的控制权。