Atlassian、人間とAIエージェントの協働に向けた基盤を構築

Atlassian Corp. は本日、Agentic Multiplayer Protocolを発表しました。これは、同じデジタル空間内で共有されたコンテキストとタスクを使用して、人間と人工知能エージェントがどのようにコラボレーションし、仕事を遂行するかを変えるように設計されたプラットフォームアップデートです。

Team ‘26 Europeでの発表において、AtlassianはAIエージェントを従業員のように機能させ、人間とエージェントがオープンな環境で並んで活動できるよう、完全に管理された作業システムに「マルチプレイヤー」と呼ばれるものを導入したいと述べました。

AMPは、すべてのエージェントが有用であるために必要なデータコンテキストを提供し、プラットフォームの範囲内で安全を保つための制限を与えるように設計されています。これには、権限やスコープを含む、管理者によって割り当てられたアイデンティティが含まれます。

「これはマルチプレイヤーゲームです」と、Head of AI ProductのJamil Valliani氏はSiliconANGLEのインタビューで語りました。「人間とエージェントは非常にダイナミックな空間で共に働いており、多くのプレイヤーが存在します」

しかし、エージェントが勝手気ままに振る舞うことはできません。Valliani氏は、Atlassianには「ヘッドレスソフトウェアは、頭脳のないソフトウェアを意味する」という社内の声明があると付け加えました。同社の役割は、単に自律型エージェントが接続して人間なしで動作するためのソフトウェアを提供することではありません。自律性は有用ですが、チームワークがなければ有用ではありません。

Rovo（自律的な強力ツールとなった同社のAIアシスタント）は、数時間姿を消して作業を行うことができますが、ユーザーが目的を設定・誘導し、提案された計画をレビューし、軌道修正を行い、最終的に結果をレビューします。

これに対処するため、Atlassianは人間がレビューして承認する複雑で多段階のタスクを処理する、Rovo Chatの新しいモードであるRovo Workを発表しました。これは長期的なタスク向けに設計されています。

「Rovo Workにクエリを送信することを選択すると、実際にはRovoが自らを完全に解き放つ許可を与えていることになります」とValliani氏は述べました。

実際、Rovoは単純な作業完了の一歩先を行くことができます。例えば、Workが馴染みのないタスクへのアプローチを求められ、モデルのトレーニングデータに必要なものがない場合、自らをトレーニングしようとします。

あるケースでは、プロダクトマネージャーがWorkにInstagram用のリールを依頼しました。Rovoはベースモデルに関連付けられていたものを使用する代わりに、適切な手順を調査し、出力形式に必要なものを学び、ビデオ合成用のツールを入手しました。