01 背景介紹

隨著人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展，越來越多企業(yè)開始關(guān)注將 AI 技術(shù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)。作為一家備受矚目的協(xié)作軟件工具提供商，Atlassian 積極探索并應(yīng)用人工智能技術(shù)。

在人類歷史上，團(tuán)隊(duì)一直是最偉大成就的核心。Atlassian 的使命在于釋放每個(gè)團(tuán)隊(duì)的潛力，協(xié)助他們完成單獨(dú)難以完成的任務(wù)。其協(xié)作工具和實(shí)踐已經(jīng)幫助全球超過 25萬家 客戶處理各種任務(wù)，涵蓋從太空任務(wù)到氣候變化，從代碼錯(cuò)誤到設(shè)備請(qǐng)求。

多年來，Atlassian 一直在利用機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)其產(chǎn)品的核心體驗(yàn)。擁有被稱為“智能功能”的特性已經(jīng)有一段時(shí)間了，從個(gè)性化搜索到智能推薦。讓我們簡要回顧一下 Atlassian 智能化的歷程。

Atlassian 智能化戰(zhàn)略

早在2020年，Atlassian 宣布全面推出 Atlassian 云產(chǎn)品的智能功能，以實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大、更無縫的協(xié)作體驗(yàn)。新功能包括 Confluence、Jira Software（簡稱：JSW）和Jira Service Management（簡稱：JSM）云產(chǎn)品中的智能搜索，以及 Bitbucket 云產(chǎn)品中的預(yù)測拉取請(qǐng)求體驗(yàn)。每天提供數(shù)百萬個(gè)智能預(yù)測，以簡化團(tuán)隊(duì)協(xié)作。智能功能能夠在 JSM 中匯聚相似的工單，從而提高 IT 團(tuán)隊(duì)的效率。

Percept.AI 智能客服

在2022年1月，Atlassian 宣布成功收購 Percept.AI，這是一家專注于自動(dòng)化人工智能支持工具的公司。Percept.AI 憑借其先進(jìn)的虛擬代理技術(shù)，借助人工智能提供支持，幫助組織實(shí)現(xiàn)一線支持（1st line support）的自動(dòng)化。同時(shí)，它允許順暢過渡到人類專家，而不會(huì)失去對(duì)話的上下文。這次收購進(jìn)一步加強(qiáng)了 JSM 在“服務(wù)左移”方面的能力。

Atlassian 意識(shí)到客戶對(duì)支持方式的期望已經(jīng)發(fā)生了變化，知識(shí)庫提示不再足夠滿足需求。據(jù)了解，71% 的客戶更愿意與虛擬助手進(jìn)行互動(dòng)，而不是依賴像知識(shí)庫門戶那樣非人性化的靜態(tài)頁面?？蛻糇非蟾映两降捏w驗(yàn)，期望以他們熟悉的語言獲得個(gè)性化且即時(shí)的響應(yīng)。人們希望能夠像與真實(shí)代理交流一樣處理虛擬助手，而 Percept.AI 在這方面表現(xiàn)出色，通過其對(duì)話式人工智能引擎實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。該引擎能夠分析和理解用戶的意圖、情緒、上下文和個(gè)人資料信息，從而實(shí)現(xiàn)高度個(gè)性化的交互。

基于大語言模型的 Atlassian Intelligence

從根本上說，生成式人工智能（Generative AI）已經(jīng)徹底改變了人類與機(jī)器互動(dòng)的方式。如今，機(jī)器不再要求開發(fā)人員使用特定的編程語言或編寫抽象概念的代碼來與其進(jìn)行通信，而是能夠理解人類常用于相互交流的自然語言。這使得任何人都能夠利用用于構(gòu)建生成式人工智能平臺(tái)的大型語言模型，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)完成日常任務(wù)，甚至生產(chǎn)代碼。

Atlassian Intelligence 為我們的團(tuán)隊(duì)引入了一位全新的“虛擬隊(duì)友”，他深入了解我們協(xié)作的方式，以此來加速工作進(jìn)程。通過 Atlassian 內(nèi)部的 AI 模型，以及與 OpenAI 的合作，我們能夠充分利用人工智能 ChatGPT。Atlassian Intelligence 已經(jīng)內(nèi)置于 Atlassian 云平臺(tái)中，成為跨產(chǎn)品的 AI 能力集合，就像“團(tuán)隊(duì)協(xié)作”一樣，是 Atlassian 所有云產(chǎn)品的通用技術(shù)基礎(chǔ)（如上圖）。這讓我們能夠更加智能地使用和整合 Atlassian 工具，提升協(xié)作效率。

Atlassian 擁有專用的 OpenAI 基礎(chǔ)設(shè)施，并與其簽署了一系列協(xié)議。通過 Atlassian Intelligence 提交的數(shù)據(jù)和收到的回復(fù)嚴(yán)格遵循隱私原則，不會(huì)被用于微調(diào)或改進(jìn) OpenAI 的模型或服務(wù)。每個(gè)數(shù)據(jù)請(qǐng)求都經(jīng)過 SSL 加密，單獨(dú)發(fā)送到 OpenAI 進(jìn)行處理，然后將結(jié)果安全返回給 Atlassian。

因此，客戶提交的數(shù)據(jù)和接收到的回復(fù)僅用于優(yōu)化該客戶的體驗(yàn)，絕不會(huì)用于跨客戶訓(xùn)練模型或在客戶之間共享。OpenAI 嚴(yán)格遵循不存儲(chǔ)客戶提交數(shù)據(jù)或回復(fù)的原則，確保數(shù)據(jù)的隱私和安全性得到充分保護(hù)。這種保護(hù)措施確保用戶可以信任 Atlassian Intelligence 提供的智能化服務(wù)，而不必?fù)?dān)心其數(shù)據(jù)會(huì)被濫用或泄露。

Atlassian Intelligence 將現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型與注入企業(yè)內(nèi)部知識(shí)和數(shù)據(jù)的新大型語言模型相結(jié)合，以解決各種用例和場景，充分發(fā)揮人工智能和大型語言模型的力量，提升我們的生產(chǎn)力。

團(tuán)隊(duì)合作圖 Teamwork Graph

Atlassian 團(tuán)隊(duì)合作研究

Atlassian 團(tuán)隊(duì)的協(xié)作模式如何呢？
盡管每家公司都有其正式的組織架構(gòu)圖，用以展示其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和層級(jí)關(guān)系（包括部門、團(tuán)隊(duì)和個(gè)人），但這樣的組織架構(gòu)圖是否足以準(zhǔn)確反映公司內(nèi)部團(tuán)隊(duì)的協(xié)作呢？Atlassian 團(tuán)隊(duì)分布在全球 10 個(gè)主要地區(qū)，擁有超過 200 個(gè)部門。為了更深入了解團(tuán)隊(duì)是如何協(xié)同工作的，Atlassian 的數(shù)據(jù)科學(xué)家對(duì)公司的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了可視化呈現(xiàn)。

為了回答這個(gè)問題，Atlassian 數(shù)據(jù)科學(xué)家總結(jié)了 250 萬次聊天交流，匯集了來自全球員工的 25,000 多次獨(dú)特互動(dòng)。他們運(yùn)用強(qiáng)大的算法，結(jié)合 Python 和 Gephi，創(chuàng)建了以下圖示的網(wǎng)絡(luò)圖可視化。在這個(gè)圖中，每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè) Atlassian 員工，而每一條線則代表聊天中的一個(gè)對(duì)話。

從這張圖中可以觀察到：所有人之間聯(lián)系緊密，幾乎看不到孤立的節(jié)點(diǎn)，而是呈現(xiàn)出一個(gè)高度融合的整體，宛如人類心臟的有機(jī)結(jié)構(gòu)。Atlassian 以開放的工作方式為特點(diǎn)，這意味著想法可以自由流動(dòng)，任何人都可以參與、提供觀點(diǎn)或伸出援手。這種開放的工作方式展示了人們相互連接、超越傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)、作為一個(gè)緊密團(tuán)結(jié)整體共同工作的重要性，正如上圖中所描繪的一顆跳動(dòng)的心。

在整個(gè)工程領(lǐng)域，Atlassian 的協(xié)作文化在構(gòu)建產(chǎn)品的方式中得到了充分體現(xiàn)。從支持團(tuán)隊(duì)到客戶倡導(dǎo)團(tuán)隊(duì)再到開發(fā)團(tuán)隊(duì)，大家保持緊密聯(lián)系，密切關(guān)注客戶的需求和反饋（如下圖）。通過傳統(tǒng)的組織架構(gòu)圖，我們永遠(yuǎn)無法全面了解人們?nèi)绾慰缭礁髯缘念I(lǐng)域展開復(fù)雜而緊密的合作。

Atlassian 團(tuán)隊(duì)合作理念

團(tuán)隊(duì)合作 vs. 團(tuán)隊(duì)協(xié)作
團(tuán)隊(duì)合作是當(dāng)合適的人匯聚在一起，攜帶著實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)所需的一系列實(shí)踐和工具，無論是推出新產(chǎn)品、發(fā)起政治運(yùn)動(dòng)，還是提供美味的餐點(diǎn)。在討論一個(gè)團(tuán)隊(duì)如何共同解決問題時(shí)，可能更傾向于使用團(tuán)隊(duì)協(xié)作。而在討論一個(gè)團(tuán)隊(duì)如何有效地完成任務(wù)和達(dá)成目標(biāo)時(shí)，可能更傾向于使用團(tuán)隊(duì)合作。

Atlassian 將團(tuán)隊(duì)合作歸納為一個(gè)簡明的公式：團(tuán)隊(duì)合作 = 正確的工具 + 正確的人員 +
正確的實(shí)踐，以團(tuán)隊(duì)為核心，結(jié)合強(qiáng)大的文化、成熟的實(shí)踐和協(xié)作工具，體現(xiàn)了 Atlassian 對(duì)于構(gòu)建協(xié)作效能的全面理解。

有效的團(tuán)隊(duì)合作是每個(gè)人的共同責(zé)任（shared responsibility），從 CEO 到經(jīng)理再到單個(gè)團(tuán)隊(duì)成員。當(dāng)公司能夠清晰定義團(tuán)隊(duì)合作對(duì)于他們的意義，并強(qiáng)調(diào)其重要性并將其付諸實(shí)踐時(shí)，公司文化就會(huì)發(fā)生積極變化，從內(nèi)到外都能感受到這一變革。

Atlassian 將生成式人工智能引入其**勞動(dòng)力管理（workforce management）**云產(chǎn)品中，旨在幫助員工提高效率，同時(shí)確保用戶對(duì)數(shù)據(jù)保持控制。勞動(dòng)力管理是一種從傳統(tǒng)員工排班方法發(fā)展而來的管理方式，致力于改善時(shí)間管理和提高員工排班的效率。在公司內(nèi)，有效的勞動(dòng)力管理對(duì)于優(yōu)化生產(chǎn)力至關(guān)重要。

團(tuán)隊(duì)合作圖

Atlassian 憑借超過20年的數(shù)據(jù)積累，涵蓋數(shù)百萬軟件、IT和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的工作計(jì)劃、跟蹤和交付數(shù)據(jù)，形成了對(duì)團(tuán)隊(duì)合作獨(dú)特而深刻的理解。這些豐富的知識(shí)構(gòu)建了團(tuán)隊(duì)合作圖的基礎(chǔ)，該圖以兩種最常見的團(tuán)隊(duì)合作類型為模型：

• 基于服務(wù)的工作：團(tuán)隊(duì)接受傳入的幫助請(qǐng)求，利用自定義工作流和數(shù)據(jù)，更高效地解決員工和客戶的問題；
• 基于項(xiàng)目的工作：團(tuán)隊(duì)管理整個(gè)項(xiàng)目流程，從概念到交付，涵蓋路線圖、計(jì)劃、任務(wù)、目標(biāo)和文檔管理等多個(gè)方面，實(shí)現(xiàn)全方位的項(xiàng)目管理；

Atlassian Intelligence 利用大型語言模型推斷特定公司的團(tuán)隊(duì)協(xié)作模式，并創(chuàng)建定制的團(tuán)隊(duì)合作圖，清晰地展示正在進(jìn)行的工作類型及其相互關(guān)系。通過 Atlassian 平臺(tái)的開放性，團(tuán)隊(duì)合作圖還會(huì)整合團(tuán)隊(duì)在第三方應(yīng)用程序中使用的上下文和數(shù)據(jù)，以豐富其數(shù)據(jù)源。圖中的 Graph 詳細(xì)描述了 Atlassian APIs 集合、產(chǎn)品與服務(wù)、數(shù)據(jù)以及用戶在產(chǎn)品中使用的名詞（如 PR、Issue、Deployments）等要素。這樣的綜合性圖譜為團(tuán)隊(duì)提供了深入的洞察，有助于更全面、協(xié)同地了解工作的動(dòng)態(tài)和關(guān)聯(lián)。

02 生成式 AI 技術(shù)

LangChain 是一個(gè)強(qiáng)大的框架，致力于幫助開發(fā)人員使用語言模型構(gòu)建端到端的應(yīng)用程序。該框架提供了一套工具、組件和接口，簡化了由大型語言模型（LLM）和聊天模型支持的應(yīng)用程序的創(chuàng)建過程。

ChatGPT 是由 OpenAI 開發(fā)的語言模型，采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)生成類似人類的文本響應(yīng)。通過大量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，采用 Transformer 架構(gòu)，使其能夠處理文本生成、翻譯以及回答問題等任務(wù)。這為 LangChain 提供了強(qiáng)大的語言處理工具，有助于構(gòu)建更智能、交互式的應(yīng)用程序。

RAG Chain（檢索增強(qiáng)生成）是一種在運(yùn)行時(shí)接收用戶查詢、從索引中檢索相關(guān)數(shù)據(jù)，然后將用戶查詢和檢索到的數(shù)據(jù)（上下文）構(gòu)造成提示詞（Prompt），傳遞給聊天模型，并解析輸出的過程。這種聯(lián)合使用檢索和生成技術(shù)的方法可能有助于提高模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，使其更好地滿足用戶需求。

對(duì)于那些對(duì)數(shù)據(jù)安全性要求特別高的企業(yè)（如銀行）來說，將數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)計(jì)算全部放在本地完成是一個(gè)理想的選擇。同時(shí)，可以利用在線的大型語言模型（LLM）進(jìn)行歸納功能，甚至將 LLM 完全本地化部署。這種方法可以充分發(fā)揮人工智能的能力，同時(shí)確保企業(yè)數(shù)據(jù)的安全性。

03 AI 應(yīng)用場景加速工作

Atlassian 云平臺(tái)中使用 Atlassian Intelligence 的產(chǎn)品包括：Atlas、Analytics、Bitbucket、Compass、Confluence、JSW、JSM、Jira Work Management（簡稱：JWM）和 Trello，這些產(chǎn)品支持多種用例，比如：

• 縮短文本以使您的進(jìn)度更新簡潔明了
• 在寫作時(shí)生成、轉(zhuǎn)換和總結(jié)拉取請(qǐng)求中的描述和評(píng)論
• 在搜索欄中提出問題，并根據(jù) Confluence 中的最新信息立即獲得答案
• 搜索問題時(shí)使用自然語言，而不是 Jira 查詢語言 (JQL)
• 在 Atlassian Analytics 中將自然語言轉(zhuǎn)換為 SQL
• 描述要自動(dòng)化的任務(wù)，人工智能將創(chuàng)建自動(dòng)化規(guī)則
• Atlassian Intelligence 答案：允許您的虛擬代理根據(jù)知識(shí)庫中的信息生成響應(yīng)

即時(shí)學(xué)習(xí) Learn on the fly

隨著組織的不斷發(fā)展，項(xiàng)目描述、縮寫詞和術(shù)語也在不斷演進(jìn)。理解這些概念的含義以及形成共識(shí)是一項(xiàng)相當(dāng)困難的任務(wù)。

為了應(yīng)對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn)，Atlassian Intelligence 提供了一項(xiàng)創(chuàng)新的解決方案，即通過為公司、團(tuán)隊(duì)和具體工作創(chuàng)建按需詞典，提供共享上下文。用戶可以突出顯示特定術(shù)語，隨后請(qǐng)求 Atlassian Intelligence 提供詳細(xì)解釋，包括定義、信息來源、內(nèi)部專家，以及它與基于團(tuán)隊(duì)合作圖的相關(guān)工作的關(guān)聯(lián)。這種個(gè)性化的智能服務(wù)有助于更深入地理解和整合組織內(nèi)部的專業(yè)術(shù)語和概念。

回答任何問題

Atlassian Intelligence 在 Confluence 中可以回答關(guān)于公司機(jī)構(gòu)知識(shí)和政策的問題，比如：“我可以花多少錢來設(shè)置家庭辦公室？”、“如何設(shè)置我的開發(fā)環(huán)境？”

快速總結(jié)會(huì)議紀(jì)要中的決策和行動(dòng)項(xiàng)

Atlassian Intelligence 使用 OpenAI 的生成式 AI 技術(shù)來創(chuàng)建、總結(jié)和提取內(nèi)容中的信息，使我們的團(tuán)隊(duì)能夠加快工作速度。

在 JSW 中定義產(chǎn)品更新的測試計(jì)劃

自然語言搜索生成 JQL

釋放 Jira 查詢語言 (JQL) 的強(qiáng)大功能來查找所有 Jira 云產(chǎn)品中的事務(wù)。

Atlassian Analytics 生成 SQL

Atlassian Analytics 通過生成 SQL 實(shí)現(xiàn)了對(duì)自然語言問題的理解。用戶可以提出問題，并通過 Atlassian Analytics 分析和可視化來自 Atlassian 產(chǎn)品和其他連接的多個(gè)來源的數(shù)據(jù)，而無需深入了解 SQL 編寫。這項(xiàng)技術(shù)是在 Atlassian Intelligence 框架下運(yùn)作的，使用戶能夠從數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的洞察，而無需具備 SQL 編程的專業(yè)知識(shí)。作為一個(gè)橫跨多個(gè) Atlassian 產(chǎn)品和連接的第三方工具，Atlassian Analytics 提供了全面分析和可視化數(shù)據(jù)的功能。

AI Code Reviewer 更快、更全面的代碼審查

在 Bitbucket 云產(chǎn)品中，Atlassian Intelligence 通過提出更改建議來提高代碼質(zhì)量，以便審查人員更快、更全面地完成代碼審查。

• 根據(jù)提交消息自動(dòng)生成拉取請(qǐng)求描述，以便審核者對(duì)他們正在審核的更改有足夠的背景信息；
• 審查拉取請(qǐng)求差異，并自動(dòng)留下評(píng)論以及建議的更改。這意味著審查者可以花更少的時(shí)間來審閱語法、代碼約定，而花更多的時(shí)間來審查關(guān)鍵更改；

幫助運(yùn)維和支持團(tuán)隊(duì)加快服務(wù)速度

速度是現(xiàn)代服務(wù)管理的命脈。員工和客戶都期望立即響應(yīng)并快速解決。Atlassian Intelligence 為 JSM 中始終在線的虛擬隊(duì)友提供支持，可在團(tuán)隊(duì)最需要時(shí)提供即時(shí)幫助。

始終在線的 JSM 虛擬代理（高級(jí)版/企業(yè)版支持）

JSM 虛擬代理可以直接在 Slack 和 Microsoft Teams 里自動(dòng)提供支持與人性化交互。員工無需離開他們最喜歡的協(xié)作工具即可獲得幫助。通過 Chatbot，支持團(tuán)隊(duì)能夠將重復(fù)的請(qǐng)求轉(zhuǎn)移，使他們能夠更專注于更重要的工作。虛擬代理的設(shè)置速度非常快，無需編碼、數(shù)據(jù)科學(xué)或昂貴的顧問。

虛擬代理具備根據(jù)對(duì)知識(shí)庫文章的深刻理解立即解決幫助請(qǐng)求的能力。在必要時(shí)，虛擬代理還可以提出后續(xù)問題，以采取任何必要的行動(dòng)。具體價(jià)值體現(xiàn)在：

• 釋放客服人員的時(shí)間來專注于重要的工作

創(chuàng)建自定義意圖或利用現(xiàn)有知識(shí)庫的力量來立即自動(dòng)化一線支持工作流程。對(duì)于需要個(gè)性化處理的復(fù)雜問題，可根據(jù)預(yù)先收集的背景信息將請(qǐng)求發(fā)送給正確的團(tuán)隊(duì)去處理。

• 通過24/7自助服務(wù)支持讓尋求幫助者滿意

與已經(jīng)在 Slack 中工作的尋求幫助者見面，以提供快速、始終在線的服務(wù)。員工可以隨時(shí)獲得個(gè)性化幫助，而無需離開他們最喜歡的協(xié)作工具。

• 快速開始使用人工智能，快速交付價(jià)值

輕松設(shè)置虛擬代理，無論技術(shù)知識(shí)如何，利用開箱即用的知識(shí)庫答案和預(yù)構(gòu)建模板，立即開始為員工提供支持。

總結(jié)幫助請(qǐng)求相關(guān)信息，以使代理了解最新情況

幫助制定深思熟慮的應(yīng)對(duì)措施，讓客戶在緊張的情況下放松下來

支持人員利用 AI 優(yōu)化回復(fù)的內(nèi)容，調(diào)整語氣以展現(xiàn)得更專業(yè)或富有同理心，同時(shí)可以將冗長的知識(shí)庫文章精煉為簡明的指導(dǎo)，使客戶在緊張的情境中能夠更輕松地理解和采納建議。

此外，Atlassian Intelligence 還可以通過以下方式幫助運(yùn)維和支持團(tuán)隊(duì)加快服務(wù)速度：

• 顯示先前已解決或相關(guān)的問題，以加快事件解決速度；
• 聚合類似事件，以便上升為重大事件處理；
• 智能展示相關(guān)上下文信息，如知識(shí)庫文章、歷史問題和事件，以更快地解決請(qǐng)求和事件；
• 智能指派或推薦適合的支持人員處理請(qǐng)求；
• 自動(dòng)分類和設(shè)置事件及變更的優(yōu)先級(jí)；
• 識(shí)別潛在的服務(wù)、團(tuán)隊(duì)及時(shí)間安排上的變更沖突；

Atlas 簡化文本

Atlas 是第一個(gè)將團(tuán)隊(duì)、團(tuán)隊(duì)使用的工具和團(tuán)隊(duì)工作串聯(lián)在一起的團(tuán)隊(duì)合作目錄，能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)內(nèi)部不同級(jí)別的目標(biāo)管理與對(duì)齊。Atlassian Intelligence 簡化了 Atlas 狀態(tài)更新按鈕：以便更輕松地保持在 280 個(gè)字符的限制之內(nèi)。

04 關(guān)鍵總結(jié)

Atlassian Intelligence 利用內(nèi)部開發(fā)的人工智能和 OpenAI 開發(fā)的人工智能，使用項(xiàng)目或服務(wù)工作特有的團(tuán)隊(duì)合作圖，以及內(nèi)部語言模型和 OpenAI 來提供特定于客戶環(huán)境的結(jié)果。然而，人工智能能為用戶做的事情仍然有限，例如：如果開發(fā)人員請(qǐng)求人工智能幫助制定最新 iPhone 型號(hào)的開發(fā)計(jì)劃，他們必須記住，OpenAI 的數(shù)據(jù)模型目前僅支持到特定時(shí)間（非最新）。因此人工智能將無法告訴用戶最新的 iPhone 型號(hào)。

Atlassian 擁有 OpenAI 獨(dú)立的專用基礎(chǔ)設(shè)施，并與他們簽訂了一系列協(xié)議。通過 Atlassian Intelligence 提交的數(shù)據(jù)和收到的回復(fù)不會(huì)用于微調(diào)或改進(jìn) OpenAI 的模型或服務(wù)。每個(gè)數(shù)據(jù)請(qǐng)求都會(huì)通過 SSL 加密服務(wù)單獨(dú)發(fā)送到 OpenAI，進(jìn)行處理并發(fā)返回 Atlassian。

盡管 Atlassian Intelligence 很大程度上遵守了公司現(xiàn)有的隱私政策，但 Atlassian 用戶也需要選擇使用該技術(shù)。雖然該技術(shù)可以幫助代理制作響應(yīng)，但只有當(dāng)用戶手動(dòng)按下發(fā)送按鈕時(shí)才會(huì)傳遞該消息。在沒有用戶首先確認(rèn)的情況下，技術(shù)永遠(yuǎn)不應(yīng)該做任何事情。

Atlassian 將持續(xù)探索人工智能的應(yīng)用場景，以使關(guān)鍵工作流程更加便捷，比如：工作流等配置管理、關(guān)于內(nèi)容或人員的建議、查詢與搜索等。Atlassian Intelligence 的發(fā)展路線圖將在正式發(fā)布（GA）后，根據(jù)從用戶獲取的反饋進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。因此，Altassian 用戶有機(jī)會(huì)盡早使用并積極參與其發(fā)展，最終受益于每位 Atlassian 客戶。

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