Mit der Veröffentlichung von GitLab 19.3 am 20. August 2026 hat der Plattformbetreiber GitLab die Einführung von Agentic SAST bekannt gegeben. Das neue System zur statischen Anwendungssicherheitsprüfung (SAST) nutzt autonome KI-Agenten, um Schwachstellen im Quellcode automatisiert zu identifizieren.
Diese Entwicklung ist Teil eines breiteren Branchentrends, bei dem Software-Entwicklungsplattformen zunehmend auf agentische KI setzen, um die Sicherheit und Effizienz im Programmieralltag zu erhöhen.
Erweiterte Infrastruktur für KI-Agenten
Neben den neuen Sicherheitstests umfasst die aktuelle Version von GitLab ein dediziertes KI-Gateway. Dieser Dienst ist nun allgemein verfügbar für Nutzer von GitLab Dedicated und ermöglicht es Engineering-Teams, KI-Modelle in einer Single-Tenant-Umgebung zu betreiben. Zudem führt das Unternehmen einen Secrets Manager ein, der sich in einer eingeschränkten Verfügbarkeit für GitLab.com Ultimate-Kunden befindet.
Diese technologische Erweiterung spiegelt sich auch in der wirtschaftlichen Entwicklung des Unternehmens wider. In dem Anfang September veröffentlichten Bericht für das zweite Quartal des Geschäftsjahres 2027 wies GitLab einen Umsatzanstieg von 21 % auf 286,3 Millionen US-Dollar aus.
Während das Netto-Wachstum bei den jährlich wiederkehrenden Umsätzen (Net ARR) bei über 40 % lag, stiegen auch die Restrukturierungskosten auf 19,4 Millionen US-Dollar.
Der operative Verlust nach GAAP belief sich auf 56,9 Millionen US-Dollar, verglichen mit 18,4 Millionen US-Dollar im Vorjahr. Marktanalysten von Forrester bescheinigten der genutzten Duo-Agent-Plattform einen Return on Investment von 400 %.
Branchenweite Aufrüstung bei agentischen Sicherheitslösungen
Zeitgleich mit den Neuerungen bei GitLab verstärken auch andere Marktteilnehmer ihre Bemühungen im Bereich der agentischen Sicherheit. JFrog präsentierte Anfang September auf der Konferenz swampUP 2026 eine Suite zur Absicherung agentischer Arbeitsabläufe. Diese umfasst unter anderem Funktionen für das Scannen von KI-Assets und eine Registrierung für Agent-Plugins.
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JFrog verwies in diesem Zusammenhang auf Daten von Gartner, wonach derzeit erst 17 % der Unternehmen KI-Agenten einsetzen, während 60 % dies planen. Gleichzeitig wird prognostiziert, dass über 40 % der entsprechenden Projekte bis 2027 abgebrochen werden könnten.
Weitere Akteure treiben die Integration autonomer Testverfahren voran:
* Black Duck stellte am 2. September 2026 mit Black Duck Signal einen Server für das Model Context Protocol (MCP) vor, der Echtzeit-Schwachstellenscans direkt in Entwicklungsumgebungen ermöglicht.
* BugBase kündigte zum 1. September 2026 den Pentest Copilot Enterprise an, eine Plattform für autonome Black-Box-Penetrationstests, die ohne Zugriff auf den Quellcode arbeitet.
* Cycode hat das Agentic Code Scanning allgemein verfügbar gemacht, welches deterministische Analysen mit KI-gestützter Pfadverknüpfung kombiniert.
Gateway-Lösungen und Plattformintegrationen
Die Kontrolle über die eingesetzten KI-Modelle wird zunehmend durch spezialisierte Gateways geregelt. Kong veröffentlichte am 1. September 2026 die Version 2.0 seines AI Gateways, das Funktionen für kostenbewusstes Management und Identitätsprüfung bietet.
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Microsoft meldete zum selben Datum die allgemeine Verfügbarkeit des Coauthorings mit Agenten in Power Apps, wodurch KI-Agenten eigenständig Oberflächen erstellen und über 1400 Konnektoren nutzen können.
Auch im Bereich der Infrastruktur-Automatisierung gewinnen Agenten an Bedeutung. HashiCorp positioniert seine Plattform HCP Terraform als Kontrollebene, auf der Agenten Änderungen zwar autonom entwerfen können, die endgültige Umsetzung jedoch durch strikte Richtlinien und Audit-Logs überwacht wird.
Red Hat erprobt im Rahmen des Projekts Hummingbird die automatisierte Behandlung von Sicherheitslücken (CVEs) mittels agentischer KI, wobei für eine Testphase im Juni 2026 Kosten von etwa 90 US-Dollar für über 300 Agent-Sitzungen angegeben wurden.
In der Region Asien-Pazifik ist zudem der CodeArts Agent von Huawei Cloud seit Ende August kommerziell verfügbar. Das System nutzt ein Team aus 16 spezialisierten Agenten, die über Engineering-Fähigkeiten in Millionen von Codezeilen verfügen.
