据SiliconANGLE报道，Atlassian plc于9月10日宣布，将为Jira推出一系列新功能，帮助工程团队大规模运行AI代理，并对其长期行动加以治理。该公司将软件开发的下一阶段定义为“始终在线”的代理式人工智能。

Atlassian表示，企业工程团队开始采用更多代理后，不仅让代理承担更多工作，还让它们运行更长时间，并覆盖软件开发生命周期的更多环节。但让代理在从始至终较少人工监督的情况下工作，会带来信任、依据、共享上下文、沟通、组织记忆和验证方面的限制。

为此，Atlassian将发布更新，用于治理代理活动、设定行动标准、在运行中审查AI代理，并验证其使用情况，以确保整体工作正常。

Atlassian认为，代理失败的原因之一是无法充分了解项目架构、决策和标准。因此，起点是用更好的上下文为其提供依据，这一功能被称为Code Context。它基于Atlassian的Teamwork Graph构建，可为编码代理提供跨复杂多代码库的安全智能。

该功能与Agent Space Settings和Agent Context Controls结合，用于限定代理可在哪里运行、能看到什么以及能做什么。Atlassian称，团队和管理层可以像控制员工访问权限一样，安全地控制代理。

Atlassian对AI代理的理想定位是，它并非聊天机器人，可以自动运行，不再需要反复提示。这意味着代理能自行运行数小时或数天，在工作需要完成时启动并汇报。该公司推出AutoDev，用于扫描待办事项并将其转化为Jira中的代码合并请求；还推出标准系统，使代码符合规范；以及专门的代理，依据标准审查合并请求并标记问题。最后，当一切运转起来时，DevDocs代理会直接从代码仓库自动生成或更新Confluence中的技术文档，以免文档落后。

自动并不意味着不可见。Atlassian表示，验证与透明度同步进行。由于没有完美的操作手册或行业标准，最佳实践仍在形成中，Atlassian在后端提供问责和可见性工具来追踪。每当代理运行，都会生成带有诊断信息的审计日志，使系统能够展示和衡量AI在吞吐量、质量、采用率和成本方面的影响，让团队了解软件交付过程中的支出。它还包含AI代理使用仪表盘，显示谁在使用这些工具、如何使用以及团队层面的结果。

Atlassian称，这一思路旨在帮助团队从仅使用前台编码工具，转向与始终在线的代理协作，让代理在后台运行，自动完成工程中的繁琐工作。目前，团队仍在临时试验这些工具，尚缺乏良好的库来治理、连接或理解它们。