告别 AI 碎片化：Atlassian 正式将 AI Agent 引入 Jira，开启人机协作新时代

二十多年来，Jira 一直是全球数百万团队规划和跟踪工作的首选之地。现在，AI Agent 正式加入战场——它们将与人类成员并肩作战，以史无前例的速度和质量推动项目落地。

在企业级场景中，调度 AI 并非简单的“分发任务”。其核心在于通过不断的迭代达成理想结果，并留存可追溯的路径以衡量影响力。

Jira Agent 目前已正式开启公开测试。团队负责迭代，Agent 负责执行，而 Jira 负责全局追踪。

随着人类与 Agent 共同协作，Jira 能助你实现 10 倍的工作量交付，且依然保持井然有序。Jira 拒绝让 AI 成为脱离目标的“独行侠”，而是将其转化为团队的向心力，清晰定义：谁在做、为什么做、何时交付。

通过 Jira Agent，你可以：

Agent 现在可以作为“经办人”（Assignee）出现在 Jira 任务中，其字段和模式与你熟悉的团队操作完全一致。在看板上，你可以清晰地看到哪些任务正在由 Agent 处理，它们处于什么状态，以及如何影响冲刺（Sprint）、发布或故障处理的时间线。

你可以决定谁有权调用 Agent、在何处使用，并定义“完成标准”。Jira 会全程记录，让 Agent 成为团队中真正“负责任”的一员。

目前，大多数 Agent 协作都发生在孤立的对话框中，信息很难回流到工作场景。现在，你可以在任务单中直接把 Agent 拉入讨论。

需要长篇讨论的摘要？深度的课题研究？还是修复建议或后续计划？只需在评论中 @mention 一个 Agent 并下达简短指令，它就会在上下文中直接回复。

这种交流过程——问了什么、Agent 建议了什么、团队最终决定了什么——都会保存在任务记录中，所有相关人员均可查阅。

“待办 → 进行中 → 已完成”迎来了重大升级。你现在可以将 Agent 添加到 Jira 工作流中，让它们承担特定的独立工作。

例如，你可以直接在工作流中加入一个 Agent 负责设计“新用户引导流程”：当任务进入特定状态时，Agent 自动启动并起草端到端流程，随后由你进行评审、批准并最终交付。

由于 Agent 在 Jira 现有架构内运行，它们严格遵守你的权限设置、项目配置、工作流逻辑及审计日志。管理员可以集中管控使用情况，团队也能放心拥抱 AI。

每个团队的需求各异，没有单一的供应商能解决所有问题。Atlassian 始终坚持开放工具链，让团队将常用工具接入 Jira。现在，这一生态也涵盖了 Agent 本身。

在 Jira 中，你可以统一管理以下 Agent 的工作轨迹：

Rovo Agent：基于 Atlassian Teamwork Graph，专为人机协作调优。
第三方及支持 MCP 的 Agent：包括来自 Amplitude, Box, Canva, Figma, GitHub Copilot, HubSpot, Intercom 等平台的技能（可通过我们的 MCP 服务器镜像库获取）。

得益于 MCP（模型上下文协议）这一开放标准，你可以引入自己的模型和 Agent，连接特有的数据与工具，定义这些 Agent 在工作流中的行为。这一切都在 Jira 的权限和防护栏内运行，让你在保持控制力的同时，获得深度定制的强大能力。

这是 Jira 迈向 AI 时代的第一步，也是 Atlassian 赋能团队协作的自然进化。凭借专为人机协作打造的 System of Work、深耕多年的 Rovo 技术，以及对开放生态的长期承诺，Jira 已准备好统筹全局。

在 Jira 的辅助下，你将稳坐“指挥官”之位，协调项目节奏，让团队专注于真正核心的业务挑战。

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