Nouveautés de GitLab

Créer des agents personnalisés avec des comportements et des outils définis.

Partager des agents au niveau du projet ou de l'entreprise.

Tester les agents avant le déploiement pour garantir des performances prévisibles.

Construire des cas d'utilisation courants comme le scanning de sécurité, la rédaction de documentation ou la validation de déploiement.

Démarrer de nouvelles conversations ou de reprendre les précédentes avec des agents personnalisés.

Exécuter les agents de façon synchrone ou asynchrone.

Accéder aux vues de session avec logs, informations utilisateur et métadonnées d'outils pour plus de visibilité.

Utiliser l'indexation en temps réel pour cartographier les fichiers, les routes et les références dans les projets.

Utiliser la fonction « Aller à la définition », le suivi des références et la recherche dans le chat.

Poser des questions précises comme « qu'est-ce que ce changement impacte ? ».

Accélérer l'intégration, la recherche approfondie et les refactorisations en toute confiance.

Détecter et prioriser les échecs en fonction de leur importance métier.

Effectuer une analyse des causes profondes dans les logs, les dépendances et les changements récents.

Suggérer et appliquer des corrections alignées sur les échéances et priorités.

Créer automatiquement des merge requests avec le contexte métier.

Définir les modèles par défaut au niveau de l'entreprise ou des fonctionnalités.

Appliquer des préférences cohérentes dans tous les espaces de nommage.

Prendre en charge GPT-OSS et GPT-5.

Note : la sélection de modèles n'est pas disponible pour les clients gitlab.com, et les modèles GPT ne sont pas pris en charge sur gitlab.com.

Une sélection déroulante dans Agentic Chat pour changer facilement de modèle.

La persistance de la sélection entre les conversations.

Exclure des fichiers spécifiques (par ex. secrets, algorithmes propriétaires).

Appliquer des règles basées sur le chemin par répertoire ou type de fichier.

Configurer au niveau du projet avec visibilité d'audit.

Simuler des pipelines sur n'importe quelle branche pour tester et valider les changements avant d'effectuer un commit.

Utiliser les tokens de job CI/CD pour authentifier les requêtes Git push avec des permissions affinées.

Accélérer les scans de détection de secrets et réduire le bruit en excluant les fichiers à faible signal.

Tracer rapidement les ID de pipeline originaux pour les vulnérabilités résolues au cas où elles réapparaîtraient.

GPT-5 sur Azure OpenAI.

GPT-OSS 20B/120B via vLLM et Azure.

Corrections de démarrage FIPS.

Prise en charge du nouveau flag fastzip.

Amélioration du long-polling dans Kubernetes.

Stockage basé sur io2 et reprise après sinistre.

Disponibilité de toutes les régions AWS dans Switchboard.