DevSecOps平台GitLab正式发布19.4版本，旨在通过提升成本效率与强化管控能力，推动智能体自动化从个体开发者向工程团队规模化扩展。新版引入公测中的/goal命令、更具性价比的托管开源模型，以及正式推出的成本可见性功能，让组织在享受自动化红利的同时，掌握对智能体行为的控制权。
/goal命令：从监控步骤到引导结果
以往，开发者需将工作拆解为具体任务并逐一审查智能体的执行结果。GitLab Duo CLI中新推出的/goal斜杠命令（公测中）改变了这一模式。该命令能将开放式目标转化为受控的智能体工作流，在本地运行并自我验证。智能体负责实施，独立模型则根据既定目标在每一步进行校验，判断是否达成或触及迭代上限。开发者可随时中断、修订目标并重启，无需监控每个中间步骤，只需最终验收经过验证的成果。
托管开源模型：性能媲美前沿，成本大幅降低
为解决单一模型无法适配所有场景的问题，GitLab Duo Agent Platform新增三款托管开源权重模型：Kimi K3、MiniMax M3和GLM 5.3。结合原有的前沿模型，团队可根据任务对质量、延迟和成本的需求灵活选择。数据显示，新托管模型在性能对标同等水平前沿模型的同时，每单位GitLab Credit可调用次数最高提升4倍，显著优化了成本结构。
群组管理员拥有模型选择的治理权，可为不同功能设置默认模型或筛选可用范围，这些策略将自动继承至子群组和项目。所有托管供应商均经过GitLab内部性能评估及第三方风险管理审核，确保在扩展选择的同时不牺牲管理控制权。
MCP服务器：全链路自动化与原生治理
GitLab MCP服务器工具（公测中）允许外部智能体在GitLab Duo Agent Platform的规则治理下，端到端地自动化执行复杂任务。涵盖触发CI/CD流水线、读取失败日志、管理合并请求（从打开到合并）、更新工作项及分类处理漏洞等全流程。由于复用现有的代码权限体系，每一笔信用消耗均追溯至具体用户账户，无需建立独立的审计轨迹或权限模型。
在治理机制上，只读工具默认为“始终允许”，以保障查询流畅性；写入和删除工具默认为“始终询问”，在智能体执行变更前提供审查节点。这使得团队能够安全地引入第三方智能体，而无需维护额外的规则集。
成本可见性：精细化管控自动化支出
GitLab Credits使用可见性功能现已正式推出。平台所有者可按部门查看智能体自动化容量的使用情况，无需等待账单周期。数据细化至计费事件，支持通过安全链接导出。开发者也能实时查看个人消耗，从而自主管理进度。这一透明度有助于组织在扩大自动化访问权限的同时，有效控制成本。
其他关键更新
- Slack集成（实验性）：Premium和Ultimate用户可在Slack线程中提及@GitLab，利用上下文搜索项目、创建问题或获取答案。智能体工作流在CI/CD运行器上执行，结果直接回传至线程，实现对话到工作的无缝转换。
- Developer Flow模型选择：管理员现可为Developer Flow独立选择模型，使其更贴合该流程的具体工作负载，此功能已正式推出。
- 会话详情面板重构：新版面板清晰展示状态、时间戳及触发用户，并将启动操作与执行结果分离，便于审查者快速理解智能体工作脉络。
- 社区贡献增强：通过GitLab Co-Create计划，社区成员新增了MCP服务器工具，支持读取元数据、分支列表及群组合并请求等。同时，合并请求小部件现在能用通俗语言解释状态及变基失败原因，并支持Markdown/AsciiDoc文件的提交前预览。