在拉斯维加斯举行的 Team ’24 会议上，Atlassian 今天推出了新的人工智能助手 Rovo。 Rovo 可以从第一方和第三方工具获取数据，并通过新的人工智能驱动的搜索工具和 Atlassian 产品中的其他集成轻松访问这些数据。不过，最有趣的部分可能是新的 Rovo Agents，它可用于自动化 Jira 和 Confluence 等工具中的工作流程。这些代理的一个巧妙之处是：任何人都可以使用自然语言界面来构建它们。无需编程。
“我们喜欢将 Rovo 视为组织的大型知识模型。它是适合每个知识工作者的知识发现产品，”Atlassian Intelligence 产品主管谢里夫·曼苏尔 (Sherif Mansour) 告诉 TechCrunch。 “当你观察知识工作者必须做什么时，他们会经历这样的过程：我需要找到一份工作。我需要学习并理解它。然后我采取行动。大多数从事办公室工作的人都会经历这个循环。我认为 Rovo 令人兴奋的地方在于，我们终于迎来了生成式 AI 落地的起点，这有助于加快我们在该领域为团队所做的事情。”
Rovo 的基础是 Atlassian 的“云团队合作图”，该图也构成了Atlassian Intelligence的基础，Atlassian Intelligence 是该公司多年来致力于将 AI 团队成员引入其产品的努力。该图表汇集了来自 Atlassian 自有产品和许多第三方 SaaS 工具的数据。在某种程度上，正是 SaaS 工具的激增才需要像 Rovo 这样的应用程序，因为每个工具往往都有自己的数据孤岛，这使得员工更难找到他们需要的信息。
曼苏尔说，Rovo 围绕团队合作的三大支柱：帮助团队发现并联系他们的工作，帮助这些团队学习，然后帮助他们采取行动。
在某种程度上，企业搜索是这里唾手可得的成果，因为 Atlassian 已经聚合了所有这些数据。但它也是一个应该被证明对用户立即有用的工具，并且使他们不必不断切换上下文来查找信息。一些开箱即用的第三方工具包括 Google Drive、Microsoft SharePoint、Microsoft Teams、GitHub、Slack 和 Figma。
通常拥有大量自定义工具的企业也可以构建自己的连接器。例如，Atlassian 本身构建了一个连接器，引入了其内部开发人员文档。 Mansour 表示，只需在 Rovo 中提供该文档，每周就可以为开发人员节省一两个小时，这比那些开发人员报告的使用 AI 代码生成工具节省的时间还要多。
正如 Mansour 强调的那样，除了构建为 Rovo 提供动力的 AI 基础设施之外，最大的技术挑战是构建所有这些连接器并确保它们尊重公司 IT 和安全团队设置的访问权限。 “当你搜索时，你会得到一组与我的搜索不同的结果。我们确保它是为您量身定制的，并尊重您的权限，并且仅[显示]您有权访问的内容。”
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