A GitLab 45 százalékkal csökkentette az ügynöki folyamatok kódigényét

A kezdeti rendszer gyorsan összetetté vált

A GitLab Duo Agent Platform összetett feladatokat szervez és automatizál ügynöki folyamatokkal. A platform alapjául a GitLab a LangGraphot választotta, amely a LangChain ügynökfuttató és alacsony szintű koordinációs keretrendszere. A GitLab szerint a technológia többek között modelladaptereket, tartós végrehajtást és nyomon követhetőséget kínált, miközben megfelelő alapokat adott a fejlesztés elindításához.

A mérnökök kezdetben négy ügynöki folyamatot építettek: a Software Development Flow-t, a Duo Agentic Chatet, a Convert to GitLab CI/CD Flow-t és a Developer Flow-t. Hamar kiderült azonban, hogy az alacsony szintű keretrendszerek önmagukban nem adnak elegendő struktúrát a nagy léptékű, egységes fejlesztéshez.

A korai megoldásban minden folyamat egyedi, irányított gráfként működött, egymással összekapcsolt csomópontokkal és élekkel. A GitLab közlése szerint egy-egy folyamat legalább 450 sor egyedi Python-kódot igényelt. Hiányzott az újrahasznosíthatóság és az összeállíthatóság, a platform egészét érintő módosítások pedig nehezen kivitelezhetővé váltak. A tesztelés is bonyolultabb lett, mivel az egyes esetek gyakran egy teljes gráfon végigfutó végrehajtástól függtek.

A Flow Registry három építőelemre támaszkodik

A GitLab a problémára új absztrakciós réteggel válaszolt. Ennek célja, hogy elválassza egymástól a mesterséges intelligenciával kapcsolatos fejlesztést és a platform alacsony szintű működését. A Flow Registry deklaratív konfigurációs keretrendszer, amely az újrahasznosítható elemekből álló YAML-beállításokat teljes értékű LangGraph-folyamatokká fordítja.

A rendszer három pillére a komponensek, az útválasztók és a megosztott állapotszerkezet. A komponensek olyan gyakori AI-fejlesztési alapokat modelleznek, mint az ügynökök, az emberi közreműködést igénylő ellenőrzési pontok és a rögzített logikájú lépések. Így a fejlesztőknek nem kell ezeket minden alkalommal újra elkészíteniük.

A GitLab példája szerint egy AgentComponent YAML-részletben megadható az ügynök neve, az általa használt prompt, a bemenetek és az elérhető eszközök, például a fájlok olvasása, keresése és szerkesztése, parancsok futtatása vagy merge request létrehozása. A háttérben továbbra is LangGraph-gráf működik, de annak részleteit a Flow Registry elrejti a folyamatok készítői elől.

Az útválasztók több specializált ügynök, illetve ügynöki csapat folyamatba szervezését teszik lehetővé. A GitLab szerint ezzel összetett üzleti és szoftverfejlesztési folyamatok is modellezhetők.

Kevesebb kód, egyszerűbb karbantartás

A Flow Registry használata a GitLab saját adatai szerint 45 százalékkal mérsékelte az egy ügynöki folyamatra jutó kód mennyiségét. A vállalat ezt gyorsabb iterációval, nagyobb megbízhatósággal és alacsonyabb karbantartási költséggel kapcsolja össze.

A megközelítés egyik előnye, hogy az egyszeri implementációs hibákat és a sablonkódhoz kötődő problémákat komponensszinten lehet kezelni. A platform fejlesztései így több ügynöki folyamat számára is elérhetővé válhatnak anélkül, hogy minden folyamatban külön módosítani kellene az alapul szolgáló logikát.

Az absztrakciós réteg a GitLab szerint a visszafelé kompatibilitást is támogatja. Ez a vállalat által készített alapfolyamatokra és az ügyfelek egyedi folyamataira egyaránt vonatkozik. A Flow Registryt ezért a GitLab mérnökei és ügyfelei is használhatják deklaratív YAML-konfigurációkkal, az alacsony szintű LangGraph-megvalósítás közvetlen kezelése nélkül.