Editionen, Seats, Credits, Modelle, Governance — die Fragen, die im Workshop garantiert kommen.
Der eine Win dieser Lektion
Du beantwortest jede Lizenz-, Kosten- und Aktivierungsfrage souverän und kennst
die Stellschrauben, um Duo sicher und kontrolliert auszurollen.
Das mentale Modell: Abrechnung, nicht nur Features
Der wichtigste Perspektivwechsel 2026: Der Unterschied zwischen den Add-ons ist
weniger „welches Feature" und mehr wie abgerechnet wird.1
Häufiger Irrtum (auch in älteren Quellen)
Die Agent Platform ist nicht Enterprise-exklusiv — Foundational + Custom Agents
und Flows sind als credit-metered Nutzung schon in Duo Core enthalten.1
Und: Core-User haben ab 21.05.2026 keinen klassischen (non-agentic) Chat mehr — er wird durch Agentic Chat ersetzt.2
Seats zuweisen
GitLab.com: Gruppe → Settings > GitLab Duo → Assign seats → User-Schalter aktivieren.
Self-Managed: Admin → GitLab Duo → Assign seats.1
Bulk-Zuweisung möglich; SAML Group Sync / LDAP automatisierbar.
Seats werden automatisch entzogen: geblockte/deaktivierte User, Overages (least-used zuerst), 28 Tage nach Ablauf.
Core braucht keine Seat-Käufe (automatisch aktiv); Pro/Enterprise verlangen Seat-Zuweisung.
Modellauswahl
Default ist aktuell Claude Sonnet 4.6 (Vertex) über die meisten Features; verfügbar
auch weitere Claude-, Gemini- und GPT-Modelle.3 Auswahl pro Feature:
Top-Level-Gruppe → Settings > GitLab Duo → Configure features
Im Abschnitt Agentic Chat bzw. Agent Platform ein Modell wählen
Optional: verfügbare Modelle für User einschränken; „Apply to all" für Nicht-Chat-Features
Aktivieren & Governance
Foundational Flows für die Top-Level-Gruppe aktivieren.
Für CI-Flows: Runner bereitstellen, Push-Rules für Service Accounts.
Tool-Freigaben pro Aktion (Approve / for session / all / Deny) — Pattern-Freigabe entfällt bei Shell-Metazeichen (s. Lektion 2).
Audit/Debug: jede Agent-Session unter AI > Sessions.
Für den Workshop wichtig: Datenschutz-Frage
Rechne mit „Wird unser Code zum Training verwendet / wo landen die Daten?". Beantworte das
aus der aktuellen offiziellen Doku
und den GitLab-AI-Transparenz-/Terms-Seiten — nie aus dem Bauch. (Recherche-Lücke: noch im
RESOURCES.md als Gap vermerkt.)
Selbsttest
Wie wird Duo Core abgerechnet?
Wo wählst du das KI-Modell pro Feature aus?
Welche Aussage zur Agent Platform stimmt?
Workshop-Winkel
Bau eine Slide „Welche Edition brauchen wir?" als Entscheidungsbaum: Reicht
credit-metered (Core) oder braucht ihr planbare Seat-Kosten und Top-Features (Pro/Enterprise)?
Das ist konkreter Mehrwert für Entscheider im Publikum.