现在公司开始有愈来愈多 AI Agent。
但真正工作时，很容易遇到一个很笨的问题：
AI 很聪明，Context 却一直断掉。
产品经理先和 AI 讨论两小时。
整理出：
客户问题、
功能优先级、
不能碰的限制、
Launch Plan。
接着要交给 Marketing。
结果第一件事又是：
重新解释一次。
再交给客服，
又重新讲一次。
AI 明明帮你节省时间，
团队却一直花时间：
搬运 Context。
Atlassian 最新替 Rovo Chat 加入四个功能，处理的正是这件事。
Rovo Chat 是什么？
Rovo 是 Atlassian 的 AI 工作平台。
它可以理解 Jira、Confluence 等 Atlassian 工作内容，也能透过 Teamwork Graph 把：
- Work Items
- People
- Projects
- Knowledge
- Decisions
之间的关系连起来。
所以 Rovo Chat 本来就不是单纯：
「问 AI 一个问题。」
它更像是在公司既有工作 Context 上面工作的 AI。
而 9 月 17 日这次更新，又把重点往前推了一步：
AI Context 不再只属于一个人的 Chat。
第一个新功能：Memory 终于可以直接看
很多 AI 都有 Memory。
真正麻烦的是：
它到底记住了什么？
新版 Rovo Chat 增加一个可见的 Memory View。
例如它可能记住：
你喜欢 Bullet Point Summary。
某个 Project 已经在 Q1 上线。
客户数据不能放进 Draft。
以前这些信息可能只是在背景影响 AI。
现在你可以：
直接看到。
而且可以：
- 查看
- 修改
- 调整偏好
- 关闭 Memory
用户与管理员也可以分别在 User／Site 层级控制 Memory。
这个差别很重要。
因为：
AI 记得愈多，不一定永远愈好。
真正可控的是：
你知道它记得什么，而且可以改。
第二个新功能：直接 @Agent 接手
假设你正在 Rovo Chat 讨论一个新产品 Launch。
前面已经完成：
市场问题整理、
客户需求、
产品限制、
Launch Date、
竞争分析。
聊到一半发现：
现在需要一个专门做 Competitive Intelligence 的 Agent。
以前常见做法是：
开另一个 Agent
→ Copy 前面内容
→ 再解释一次
→ 希望它没有漏掉重要背景。
新版 Rovo Chat 可以直接：
@mention Agent。
例如：
@Competitive Intel Agent
@Launch Planning Agent
@Data Analyst Agent
新的 Agent 进来时，
会取得目前这个 Thread 已经累积的：
Context、Decisions 与 Artifacts。
不用重新从零开始。
这其实比「多一个 Agent」重要很多。
因为企业真正需要的不是：
很多 AI。
而是：
不同 AI 能不能接得上同一件工作。
第三个新功能：整个 Chat 可以交给同事
这可能是这次最实用的功能之一。
假设你花了一小时和 Rovo 分析：
为什么这次 Product Launch 延迟？
最后 AI 已经整理出：
- 发生什么事
- 查过哪些数据
- 排除了哪些原因
- 还有哪些假设
- 最后决定怎么处理
现在 Marketing Manager 要接手。
一般做法是：
再写一份 Summary。
但 Summary 有一个问题。
它通常只剩：
最后结论。
中间为什么排除某个方案、
哪些数据曾经被考虑、
哪个问题仍然没有答案，
很容易消失。
新版 Rovo Chat 可以直接：
Share Chat。
下一位同事不是只看到一句：
「最后决定做 A。」
而是能接着完整 Context 往下工作。
但 Share Chat 不代表权限一起送出去
这里很重要。
假设原本的 Chat 引用了：
工程部 Jira Ticket、
只有主管能看的 Confluence Page、
特定客户数据。
你把 Chat 分享给另一位同事，
不代表他因此取得原本没有的数据权限。
Atlassian 明确表示：
分享的 Chat 仍然是 Permissions-aware。
也就是：
同事只能看到他原本有权限看的信息。
不是因为某个有权限的人和 AI 聊过，
就能利用 Share Chat 绕过原本的访问控制。
这是企业多人 AI 必须具备的一条界线。
第四个新功能：把一直重做的 Prompt 变成 Custom Skill
这一个最接近真正工作流程。
假设 Product Manager 每星期五都要做：
Sprint Summary。
每次都对 AI 说：
先读这星期 Jira。
找出完成项目。
分类 Blocker。
整理下周 Priority。
最后照公司固定格式输出。
如果每周都重新打一遍，
其实你不是在「使用 AI」。
你是在：
一直重新教 AI 同一份 SOP。
新版 Rovo 可以把这套方法做成：
Custom Skill。
甚至不需要先自己设计复杂 Workflow。
你可以直接在 Chat 说：
「帮我创建一个 Skill，每星期根据 Board 产生 Sprint Summary。」
Rovo 会继续问你：
哪些项目要包含？
Blocker 怎么定义？
哪些例外要排除？
最后格式要怎么呈现？
再把这些规则整理成可重复使用的 Skill。
Skill 不只是存一段 Prompt
这里的概念和「把 Prompt 存成文字档」不太一样。
真正想保存的是：
团队做事情的方法。
例如客服团队可以创建：
Ticket Triage Skill。
产品团队可以创建：
Weekly Sprint Summary Skill。
Marketing 可以创建：
Launch Brief Skill。
主管可以创建：
Leadership Weekly Update Skill。
新人进来时，
不必先问：
「你们这个 Report 到底怎么整理？」
团队原本藏在某个资深员工脑袋里的方法，
开始可以被：
描述 → 确认 → 保存 → 重复使用。
这才是 Custom Skill 最值得看的地方。
一个 Project 怎么一路接下去？
Atlassian 自己举的概念非常容易理解。
一件工作可能先从：
Jira 的 Engineering Sprint
开始。
接着变成：
Confluence 里的 Marketing Launch Plan。
最后又进入：
Jira Service Management 的 Customer Support Knowledge。
它不是三件工作。
其实是：
同一件事情经过三个 Team。
真正重要的 Context 应该一路跟着它走。
例如：
为什么功能延期？
哪个问题还没有修？
哪些客户会受影响？
Marketing 不能承诺什么？
Support 遇到问题怎么回答？
如果每一站都刷新一次，
AI 再快，
还是会浪费大量交接时间。
Rovo Chat 这次真正想处理的就是：
让 Context 跟着工作走，而不是跟着某一个人的聊天窗口走。
什么人比较适合用？
Rovo Chat 不是特别为个人生活设计的 Chatbot。
它比较适合本来就在：
- Jira
- Confluence
- Jira Service Management
- Atlassian Cloud
里面工作的 Team。
例如：
软件公司。
IT 团队。
产品团队。
客服团队。
企业项目团队。
尤其如果你已经遇到：
同一个信息一直被不同部门刷新
这类问题，
这次更新就很值得注意。
要另外买吗？
Rovo 目前提供给符合资格的 Atlassian Cloud 客户。
官方列出的范围包括：
Jira、Confluence、Service Collection 或 Teamwork Collection 的：
- Standard
- Premium
- Enterprise
Cloud Plan。
不过 AI 必须在组织中激活，
Rovo Chat 与 Agents 才能使用。
Rovo 的部分 AI 操作也会依交互复杂度使用 Rovo Credits。
所以不能简单理解成：
「原本有 Jira，就能无限制免费跑 Agent。」
实际可用额度仍要看组织方案与 Credits。
Custom Skills 还在分批推出
另一个时间点也要注意。
Atlassian 9 月 17 日宣布这次更新时表示：
Custom Skills 将在接下来一周陆续提供到各个 Instance。
所以如果你的 Rovo 已经有：
Memory、
Share Chat、
@Agent，
但还找不到 Custom Skills，
不代表帐号一定出了问题。
可能仍在 Rollout。
这次更新真正重要的不是多四个按钮
把四个功能放在一起看：
Visible Memory
解决：
AI 到底记住了什么？
@Agent
解决：
另一个专门 Agent 怎么接着做？
Share Chat
解决：
另一位同事怎么接手完整 Context？
Custom Skills
解决：
这套做法下星期怎么不用重新教一次？
它们其实在处理同一个问题：
AI 工作能不能被交接。
这会是企业 Agent 很重要的一个分水岭。
因为真正的公司工作不是：
一个人问 AI，
AI 回答，
结束。
而是：
A 做一段
→ B 接手
→ 专家加入
→ 规则留下
→ 下次再重复。
当 AI 真的进入这条链，
它才开始像工作系统，
而不只是一个比较聪明的聊天框。
今天，和 AI 一起进步一点。
每天学会一个 AI 技巧。
每天节省一点时间。
每天提升一点能力。
SasaDaily，陪你一起成长。
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