Atlassian推出了Rovo，它的新人工智能合作伙伴

在其团队24号在拉斯维加斯举行的会议上，Atlassian今天推出了其新的AI助手Rovo。Rovo可以从第一方和第三方工具中获取数据，并通过新的AI驱动的搜索工具和其他集成到Atlassian的产品中轻松访问。然而，最有趣的部分可能是新的Rovo代理，可以用于自动化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构建它们。无需编程。

我们喜欢把Rovo想象成一个针对组织的大型知识模型。Atlassian的产品负责人Sherif Mansour告诉TechCrunch说：“它是为每个知识工作者设计的知识发现产品。”“当你看知识工作者的工作流程时，他们会经历这样一个过程：我需要找到一项工作。我需要学习和理解它。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，我们终于在生成式人工智能的起点上取得了进展，这有助于加快团队在这一领域所能做的事情。”

Rovo的基础是Atlassian的“云团队图谱”，这个图谱也是Atlassian Intelligence的基础，这是该公司一年前推出的致力于为其产品引入人工智能合作伙伴的努力。该图谱汇集了来自Atlassian自家产品和许多第三方SaaS工具的数据。从某种意义上讲，正是SaaS工具的普及促使了像Rovo这样的应用程序的出现，因为每个工具往往都有自己的数据孤岛，使员工更难找到他们所需的信息。

罗沃，曼苏尔说，围绕着团队的三大支柱展开：帮助团队找到并连接他们的工作，帮助这些团队学习，然后帮助他们采取行动。

在某种程度上，企业搜索是最容易实现的，因为Atlassian已经在汇总所有这些数据。但它也是一个应该立即对用户有用的工具，可以避免他们不断切换上下文以查找信息。一些支持即插即用的第三方工具包括Google Drive、Microsoft SharePoint、Microsoft Teams、GitHub、Slack和Figma。

企业通常有很多定制工具，也可以自己建立连接器。例如，Atlassian公司建立了一个连接器，将其内部开发者文档引入其中。Mansour说，将该文档在Rovo中提供，每周为开发者节省了一到两个小时的时间，比这些开发者使用AI代码生成工具时节省的时间更多。

正如Mansour所强调的，除了构建支持Rovo的人工智能基础设施之外，最大的技术挑战是构建所有这些连接器并确保它们遵守公司IT和安全团队设置的访问权限。"当你搜索时，你会得到与我的搜索不同的结果。我们确保它是针对你量身定制的，并尊重你的权限——只显示你有权限访问的内容。”

如果 Rovo 不是同时作为一种聊天服务出现的话，那么这将不会是2024年。由于它也可以访问所有这些数据，利用检索增强生成（RAG）来为大型语言模型提供数据，然后让模型提供定制化答案是一个相对容易的任务。

即使使用了RAG，大型语言模型仍然容易出现幻觉（尽管RAG大大降低了模型偏离脚本的几率）。为确保用户能够信任结果，Rovo始终引用其来源，并且大多数时候（例如幻灯片和Figma设计），甚至还有交互式预览。

Atlassian在Rovo中还建立了一个有趣的功能，即能够检测和解释公司行话。甚至还有一个Chrome扩展程序，当你阅读Google文档时，会自动下划线和解释某个特定的公司术语。这一功能由Rovo的语义搜索引擎驱动。

虚拟团队成员

寻找信息是一回事，采取行动是另一回事。这就是Rovo Agents的作用所在。在某种程度上，这是公司在Atlassian Intelligence方面所做的延伸。事实上，公司也将Rovo Agents描述为“虚拟团队成员”。

"Rovo代理商将通过他们综合大量企业数据的能力，拆分复杂任务，边行动学习，与人类队友合作做出重要和复杂决策，改变团队合作的方式。代理商并不仅仅是一种增强版的聊天机器人。他们为各种工作流程和过程提供专业知识和技能。"曼苏尔在今天的声明中写道。

这意味着他们可以为市场营销使用、产品规格或Jira问题生成、审核和编辑内容。用户还可以构建回答特定问题或推荐最佳实践的代理。但更重要的是，他们可以根据Jira问题的进展自动化任务，例如帮助用户清理他们的Jira积压任务或组织Confluence页面 - 所有这些都需要人类参与。

“我们坚信未来团队合作的方式是队友与虚拟队友——代理人并肩工作，”曼苏尔表示。“他们会有很多，你将在日常工作流程中与他们互动。”