GitLab Orbit arrive dans Google Antigravity : les agents d'IA accèdent au contexte de tout le projet

GitLab a publié Orbit dans le MCP Store de Google Antigravity. Les agents d'IA peuvent désormais interroger un graphe de connaissances directement dans l'IDE : quels projets dépendent d'un module, s'il reste des vulnérabilités non corrigées, qui doit relire une merge request. Lors des tests, les agents connectés à Orbit répondaient 11 fois plus vite et produisaient 45 fois moins d'hallucinations.

Traité par IA depuis GitLab Blog ; édité par Hamidun News
GitLab Orbit arrive dans Google Antigravity : les agents d'IA accèdent au contexte de tout le projet
Source : GitLab Blog. Collage: Hamidun News.
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Chiffre clé #1Quels projets dépendent de ce module, et la modification va-t-elle les casser ?
Chiffre clé #2Reste-t-il des vulnérabilités non corrigées dans le projet ?
Chiffre clé #3Qui doit relire cette merge request, au vu de l'historique des revues et de la propriété des fichiers ?

GitLab a intégré Orbit, son graphe de contexte du cycle de vie, à la plateforme Google Antigravity. Les développeurs peuvent désormais installer l'intégration directement depuis le MCP Store et donner à leurs agents un accès structuré aux données de leur instance GitLab.

Qu'est-ce que GitLab Orbit

Orbit indexe l'ensemble d'une instance GitLab et construit un graphe de connaissances : les liens entre groupes, projets, utilisateurs, tickets, merge requests, pipelines, vulnérabilités et code source. Le graphe est accessible via deux outils MCP : `query_graph` pour exécuter des requêtes structurées et `get_graph_schema` pour récupérer les types de nœuds, propriétés et relations disponibles.

Avant Orbit, les agents d'Antigravity ne voyaient que les fichiers ouverts et le terminal. Ils ignoraient quels services dépendaient du code modifié, ne pouvaient pas détecter des vulnérabilités similaires dans d'autres projets et ne savaient pas qui avait historiquement travaillé sur ces fichiers. Le contexte du cycle de développement restait enfermé dans la plateforme DevSecOps : pour y accéder, il fallait passer par des scripts maison ou multiplier les copier-coller entre onglets.

Ce qu'apporte l'intégration

Une fois Orbit connecté, l'agent peut répondre à des questions qui exigeaient auparavant une recherche manuelle en plusieurs étapes :

  • Quels projets dépendent de ce module, et la modification va-t-elle les casser ?
  • Reste-t-il des vulnérabilités non corrigées dans le projet ?
  • Qui doit relire cette merge request, au vu de l'historique des revues et de la propriété des fichiers ?
  • Quels projets provoquent le plus d'échecs dans les pipelines du groupe ?

L'agent formule sa requête dans le DSL JSON d'Orbit et reçoit une réponse typée, sans jongler entre les onglets du navigateur. Lors des premiers tests internes, les agents connectés à Orbit répondaient 11 fois plus vite, consommaient 4,5 fois moins de tokens et produisaient 45 fois moins d'hallucinations.

Trois scénarios clés

Analyse du rayon d'impact. Avant de refactoriser une bibliothèque d'authentification partagée, un ingénieur demande à l'agent : qu'est-ce qui dépend de ce module, quelles merge requests ouvertes touchent ces fichiers et qui en est propriétaire ? L'agent envoie une seule requête au graphe et renvoie les trois réponses à la fois. L'ingénieur sait à quoi le refactoring va se heurter avant même la première modification.

Prise en main d'un nouveau service. Un développeur qui revient sur du code qu'il ne connaît pas demande à l'agent les dépendances, les points d'entrée et les merge requests de la semaine. L'agent produit un « Walkthrough Artifact », une carte de l'état actuel du service, plutôt que le wiki obsolète qui attend d'ordinaire les nouveaux arrivants. Orbit se réindexe en quelques minutes après chaque modification : la carte reste donc toujours à jour.

Cartographie des dépendances. Un tech lead demande la structure des dépendances d'un groupe de services et charge l'agent de la rendre sous forme de diagramme d'architecture. Le graphe est vivant : le diagramme reflète l'état réel, et non un schéma que plus personne ne maintient à la main depuis longtemps. Pour une vue plus ciblée, par exemple les seuls services présentant des vulnérabilités ouvertes, il suffit de relancer une requête et de régénérer le diagramme.

Installation et disponibilité

Orbit s'installe en quelques clics via le MCP Store, dans les paramètres d'Antigravity : ouvrir la section MCP, cliquer sur « Add MCP », sélectionner GitLab Orbit et s'authentifier via GitLab. Ni fichier de configuration ni terminal ne sont nécessaires. Une fois installés, les outils d'Orbit sont automatiquement disponibles pour tous les agents de l'espace de travail.

Orbit est le même moteur qui fournit le contexte de GitLab Duo Agent Platform. Les équipes de platform engineering disposent ainsi d'un graphe de connaissances unique pour les agents internes à GitLab comme pour ceux d'Antigravity, sans pipeline de contexte séparé. Ruby, Java, Kotlin, Python, TypeScript, JavaScript, Rust et C# sont pris en charge. L'intégration est disponible pour les offres GitLab Premium et Ultimate sur GitLab.com.

Ce que cela signifie

L'arrivée de GitLab Orbit dans Google Antigravity rapproche les agents d'IA du contexte réel du dépôt, au lieu de les laisser halluciner faute d'y avoir accès. À la place des scripts maison et des copier-coller, les développeurs obtiennent un graphe de connaissances structuré directement dans leur environnement de travail, et les agents commencent à fournir des réponses qui tiennent compte de toute la complexité d'un projet vivant.

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Questions clés sur cet article

Qu'est-ce que GitLab Orbit?

Orbit indexe l'ensemble d'une instance GitLab et construit un graphe de connaissances : les liens entre groupes, projets, utilisateurs, tickets, merge requests, pipelines, vulnérabilités et code source. Le graphe est accessible via deux outils MCP : `query_graph` pour exécuter des requêtes structurées et `get_graph_schema` pour récupérer les types de nœuds, propriétés et relations disponibles. Avant Orbit, les agents d'Antigravity ne voyaient que les fichiers ouverts et le terminal. Ils ignoraient quels services dépendaient du code modifié, ne pouvaient pas détecter des vul

Que sait-on sur Ce qu'apporte l'intégration ?

Une fois Orbit connecté, l'agent peut répondre à des questions qui exigeaient auparavant une recherche manuelle en plusieurs étapes : Quels projets dépendent de ce module, et la modification va-t-elle les casser ? Reste-t-il des vulnérabilités non corrigées dans le projet ? Qui doit relire cette merge request, au vu de l'historique des revues et de la propriété des fichiers ? Quels projets provoquent le plus d'échecs dans les pipelines du groupe ? L'agent formule sa requête dans le DSL JSON d'Orbit et reçoit une réponse typée, sans jongler entre les onglets du navigateur. L

Que sait-on sur Trois scénarios clés ?

Analyse du rayon d'impact. Avant de refactoriser une bibliothèque d'authentification partagée, un ingénieur demande à l'agent : qu'est-ce qui dépend de ce module, quelles merge requests ouvertes touchent ces fichiers et qui en est propriétaire ? L'agent envoie une seule requête au graphe et renvoie les trois réponses à la fois. L'ingénieur sait à quoi le refactoring va se heurter avant même la première modification. Prise en main d'un nouveau service. Un développeur qui revient sur du code qu'il ne connaît pas demande à l'agent les dépendances, les points d'entrée et les me

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Zhemal Khamidun — CPO d'Alpina Digital, product manager d'AlpinaGPT. Conçoit des produits IA depuis 2019. Hamidun News est un projet personnel devenu un agrégateur en production avec plus de 6 000 lecteurs.
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