Tháng 05/2026, Atlassian tổ chức Team '26 tại Anaheim, California. Sự kiện đánh dấu bước ngoặt trong cách tiếp cận sản phẩm: thay vì chỉ đưa ra lộ trình, hãng ra mắt và cho phép sử dụng thực tế hàng loạt sản phẩm ngay tại sự kiện.

Đây là giai đoạn hiện thực hóa tầm nhìn của Atlassian thông qua công thức: Acceleration = Context × Intelligence (Sự tăng tốc = Ngữ cảnh × Trí tuệ).

Theo ông Mike Cannon-Brookes, CEO & Co-founder của Atlassian, lợi thế cạnh tranh thực sự của doanh nghiệp không chỉ nằm ở sức mạnh của mô hình AI. Lợi thế này bao gồm dữ liệu lịch sử, quy trình và cách thức đội nhóm cộng tác. Atlassian gọi đây là mô hình tổ chức AI-native, nơi con người và AI cộng tác trong cùng một hệ thống.

Teamwork Graph: Ngữ cảnh thực cho AI từ bất kỳ nền tảng nào

Teamwork Graph kết nối toàn bộ thông tin trên hệ thống thành một bản đồ dữ liệu duy nhất. Nguồn dữ liệu này trải rộng qua ứng dụng trong hệ sinh thái Atlassian và các ứng dụng liên kết. Khác với kho dữ liệu thông thường, Team Graph là bộ nhớ tổ chức, lưu trữ lịch sử vận hành của tổ chức.

Atlassian giới thiệu 02 giải pháp mở rộng phạm vi hoạt động Graph ngoài hệ sinh thái Atlassian:

• Teamwork Graph CLI: Công cụ dòng lệnh cho phép lập trình viên và công cụ AI hỗ trợ lập trình truy cập trực tiếp vào Graph qua hơn 300 câu lệnh. Phù hợp để xây dựng quy trình tự động hoặc tích hợp vào luồng xử lý nội bộ.

Tương tác với Teamwork Graph CLI agent

• Teamwork Graph trong Rovo MCP Server: Cho phép bất kỳ công cụ AI nào hỗ trợ giao thức kết nối chuẩn mở (MCP), kể cả Claude hay ChatGPT, kết nối an toàn vào Graph. AI từ bất kỳ nền tảng nào cũng có thể thực hiện hành động dựa trên ngữ cảnh thực của tổ chức.

Bên cạnh đó, Teamwork Graph Connectors đã chính thức ra mắt trên Forge - nền tảng phát triển ứng dụng của Atlassian. Khách hàng và đối tác tự xây dựng bộ kết nối (connector) để đưa dữ liệu từ bất kỳ hệ thống nào vào Graph.

Rovo: Từ trợ lý đến đồng đội thực thi

Rovo Studio và Max mode - Tạo agent, giải quyết bài toán phức tạp

Trước đây, để xây dựng một AI agent tùy chỉnh cần có sự can thiệp của lập trình viên. Rovo Studio đã thay đổi điều đó. Bất kỳ người dùng nào cũng có thể tạo AI agent, tác vụ tự động hóa và ứng dụng nội bộ mà không cần viết code. Người dùng chỉ cần mô tả vấn đề muốn giải quyết. Rovo Studio đề xuất và xây dựng sản phẩm phù hợp.

Max là chế độ suy luận nâng cao trong Rovo Chat. Khác với chatbot thông thường, Max phân tích yêu cầu phức tạp thành nhiều bước và thực hiện tuần tự. Chế độ này phù hợp cho nghiên cứu thị trường, tổng hợp tài liệu kỹ thuật hay lập kế hoạch dự án.

Giao diện Rovo Max trên Rovo Desktop

Agent trong Jira - Giao việc cho AI

Đội nhóm có thể bàn giao công việc cho Rovo agent hoặc agent bên thứ 3 ngay trong Jira:

• Viết lại yêu cầu của đầu việc (work item)

• Tóm tắt nhanh chuỗi bình luận, soạn thảo câu trả lời

• Tự động cập nhật trạng thái đầu việc

Mọi tương tác với agent đều được ghi lại trong nhật ký hoạt động, giúp đội nhóm dễ dàng theo dõi.

Giao việc cho agent ngay trong work item Jira

Code Intelligence và DX AI - Trả lời câu hỏi kỹ thuật từ nguồn dữ liệu duy nhất

Nhóm phát triển phần mềm thường mất nhiều thời gian tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khi cần trả lời một câu hỏi kỹ thuật vì:

• Mã nguồn nằm ở Bitbucket

• Ngữ cảnh dự án nằm ở Jira

• Tài liệu về sản phẩm nằm ở Confluence

Việc này tốn thời gian, dễ bỏ sót, và khó phân công trách nhiệm rõ ràng. Atlassian giải quyết bài toán này bằng hai tính năng:

• Code Intelligence: Kết hợp cấu trúc mã nguồn với ngữ cảnh từ Jira, Confluence và các ứng dụng liên kết. Thay vì tìm kiếm theo từ khóa, người dùng sẽ đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ: "Dịch vụ nào vẫn đang dùng mẫu giao diện cũ và ai chịu trách nhiệm về kế hoạch chuyển đổi?" Rovo trả lời dựa trên toàn bộ ngữ cảnh liên kết, giúp tiết kiệm thời gian tổng hợp tài liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

• DX AI: Bổ sung thêm lớp quan sát cho lãnh đạo kỹ thuật. Thông qua Agent Experience, AI Code Insights và AI Pulse, đội nhóm thấy rõ AI đang hoạt động ở đâu và hiệu quả đến mức nào. Tác động lên năng suất và độ ổn định hệ thống trở nên có thể đo lường và quản trị.

Giao diện AI Pulse

Mở rộng bộ công cụ Atlassian Collections

Service Collection - Quản lý dịch vụ theo nguyên tắc AI-native

Tại Team '26, Atlassian tái định nghĩa quy trình quản lý dịch vụ IT bằng sức mạnh của AI-native. Các agent hiểu ngữ cảnh và phối hợp song song cùng đội nhóm xử lý các tác vụ.

Các tính năng mới trong Service Collection:

• Rovo Service: Agent thực thi quy trình nhiều bước từ đầu đến cuối. Ví dụ như cấp quyền phần mềm, quản lý truy cập hay tiếp nhận nhân viên mới. Rovo Service hoạt động xuyên suốt trong Jira, Confluence và các ứng dụng liên kết. Khi xuất hiện tình huống cần suy xét, agent tự tìm và chuyển giao cho người có liên quan xử lý.

Thông tin của Service agent

• Incident Command Center: Tổng hợp cảnh báo, quá trình điều tra nguyên nhân và lịch sử trò chuyện về sự cố tại một giao diện duy nhất. Thay vì xem xét qua hàng trăm cảnh báo, đội nhóm dễ dàng nhận diện sự cố và phạm vi ảnh hưởng. Sau khi sự cố được xử lý, Rovo Ops soạn và xuất bản báo cáo tổng kết với đầy đủ chi tiết và mốc thời gian. Rovo Dev tiếp tục tạo các đầu việc từ báo cáo để nhóm phát triển phần mềm tiếp tục triển khai các cải thiện.

• Solution Composer: Thay vì tự cấu hình từng phần, bạn chỉ cần mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên loại dịch vụ muốn xây dựng. Rovo tự tạo quy trình, loại yêu cầu, tác vụ tự động hóa và AI agents tương ứng. Toàn bộ được xây dựng dựa trên cấu hình Atlassian hiện có của tổ chức.

Product Collection - Nâng cấp quản lý vòng đời sản phẩm

Đội nhóm cần sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn trước khi ra một quyết định về nâng cấp hay ra mắt sản phẩm:

• Phản hồi khách hàng nằm ở công cụ hỗ trợ

• Số liệu hành vi nằm ở nền tảng phân tích riêng biệt

Product Collection kết nối cả hai luồng dữ liệu này vào một nơi, bao gồm các ứng dụng:

• Jira Product Discovery: Tổng hợp, phân tích và ưu tiên tính năng dựa trên dữ liệu thực tế

• Feedback: Thu thập tín hiệu (signal) từ khách hàng qua công cụ hỗ trợ, trang đánh giá sản phẩm và nền tảng khảo sát nhu cầu thị trường

• Pendo: Cung cấp dữ liệu định lượng về cách khách hàng thực sự dùng sản phẩm

• Rovo agent: Tự động tổng hợp tín hiệu từ nhiều nguồn, giúp rút ngắn thời gian phân tích trước mỗi quyết định ưu tiên.

Nhờ đó, đội nhóm tiết kiệm thời gian cho việc thu thập và đối chiếu dữ liệu. Thời gian đó chuyển sang việc cần thiết hơn: ra quyết định có căn cứ và lập kế hoạch thực thi.

Dia - Trợ lý trình duyệt hiểu ngữ cảnh công việc

Dia cho phép người dùng tìm kiếm, tóm tắt và thực hiện tác vụ ngay trên trình duyệt. Khác các tiện ích mở rộng thông thường, Dia sử dụng ngữ cảnh trực tiếp từ Teamwork Graph. Qua đó, Dia hiểu công việc thực tế của người dùng trên mọi tab trình duyệt.

Tính năng nổi bật nhất của Dia là Morning brief - chủ động tóm tắt công việc. Mỗi ngày, Dia tự động tổng hợp thông tin từ các cuộc thảo luận trên Slack, quét lịch làm việc và đầu việc Jira thành bản tóm tắt hoàn chỉnh. Nhờ đó, người dùng có thể nắm bắt toàn bộ nhịp độ dự án mà không cần tìm kiếm giữa các thông báo.

Nhờ đó, Dia được xây dựng theo tiêu chuẩn bảo mật doanh nghiệp: SOC 2 Type II, SSO và Chromium MDM.

Hiện thực hóa mô hình tổ chức AI-native

Atlassian đang xây dựng mô hình vận hành nơi con người và AI cùng làm việc trong một hệ thống, chia sẻ cùng ngữ cảnh và cùng hành động:

• Context: Teamwork Graph kết nối toàn bộ dữ liệu vận hành thành bộ nhớ tổ chức, trải rộng qua Atlassian và các công cụ liên kết bên ngoài.

• Intelligence: Rovo trở thành đồng đội thông minh, thực hiện các tác vụ mà không cần sự can thiệp của con người.

• Acceleration: Đội nhóm không còn mất thời gian tổng hợp thông tin thủ công. Các quyết định được thực hiện nhanh hơn. Phần công việc lặp lại được bàn giao cho AI agent.

Team '26 là minh chứng cho thấy: mô hình AI-native không còn là khái niệm.

Bạn đã sẵn sàng triển khai giải pháp Atlassian theo định hướng AI cho doanh nghiệp? Liên hệ AgileOps - Đối tác giải pháp hạng Vàng Atlassian để nhận tư vấn sản phẩm phù hợp.