GitLab 推出 Dedicated AI Gateway：在可信边界内运行智能体软件交付

随着企业级 AI 应用（特别是智能体 Agentic Workflows）的普及，如何在保证数据主权和合规性的前提下实现自动化软件交付，成为 DevOps 团队面临的核心挑战。GitLab 近日宣布，其 GitLab Dedicated 产品线现已支持 AI Gateway，标志着企业可以在完全受控的单租户环境中运行 GitLab Duo Agent Platform。

更新背景：打破“信任”的边界

许多企业选择 GitLab Dedicated 的核心原因在于其提供的单租户实例、区域隔离以及由 GitLab 托管的 SaaS 服务。这种架构天然地覆盖了源代码、项目数据以及整个软件开发生命周期（SDLC）的隔离性。

然而，当引入 AI 智能体时，传统的边界变得模糊。智能体工作流不仅增加了流水线体积，还引入了新的漏洞风险，且上下文数据需要随着每一个智能体流动。如果 AI 推理发生在企业边界之外，现有的合规性和数据驻留要求将难以满足。

GitLab 此次推出的 AI Gateway for GitLab Dedicated，正是为了填补这一空白。它将 AI 处理逻辑直接嵌入到用户的单租户 SaaS 基础设施中，确保所有 AI 相关的操作都在用户指定的云区域内完成。

核心突破与功能特性

1. 数据驻留与区域隔离

AI Gateway 运行在 Dedicated 的单租户环境中，严格遵循数据驻留策略。无论企业选择 AWS、Google Cloud 还是其他区域，AI 推理过程均不会离开该区域，彻底解决了跨境数据传输的合规顾虑。

2. Bring Your Own Model (BYOM)

企业不再受制于预置模型的默认策略。GitLab 允许用户连接完全受控的模型，确保推理逻辑符合内部安全政策。用户可以将模型托管在 Amazon Bedrock 或其他自有模型提供商处，实现“模型即服务”的灵活部署。

3. 无缝集成 Duo Agent Platform

对于已使用 GitLab Duo Agent Platform 的企业，AI Gateway 提供了平滑的升级路径。企业可以直接在现有的审计框架下启用智能体功能，涵盖自动化代码审查、修复失败的 CI/CD 流水线以及安全分析等核心用例。

实际应用价值

• 对开发者：无需担心数据泄露风险，可以在熟悉的 GitLab 界面中直接编排和运行复杂的智能体工作流，提升开发效率。
• 对合规团队：所有 AI 交互记录和操作均保留在企业内部，满足严格的审计要求，消除了引入 AI 带来的监管障碍。
• 对运维团队：利用 GitLab Dedicated 已有的 99.9% 月度可用性保证和高可用性架构，确保 AI 服务在生产环境中的稳定性。

GitLab 强调，这一更新让企业能够在“已经运行的 GitLab 环境”中解锁智能体能力，真正实现了“信任随智能体同行”。

“信任应该随着每一个智能体一起旅行。” —— GitLab 产品团队

企业现在可以立即开始部署，通过连接 Amazon Bedrock 或自有模型，启动基于 GitLab Dedicated 的智能体软件交付流程。