Atlassian Rovo bringt KI-Power ins Spiel, um die Zusammenarbeit zu erleichtern und die Effizienz in deinen Teams zu steigern. Wie das funktioniert? Mit Rovo Agents – deinen neuen, smarten Teamkollegen. Sie sind direkt einsatzbereit oder lassen sich ganz individuell an deine Bedürfnisse anpassen. Egal, welche Aufgabe ansteht, diese Agents können gezielt dafür konfiguriert werden und holen sich das Wissen, das sie brauchen, ohne dein Zutun und erledigen ihren Job.
Das Beste: Du kannst auch Apps von Drittanbietern als Wissensquellen einbinden und so das Können der Rovo Agents erweitern. Schau dir unseren Blogartikel dazu an, wie du Wissen aus Google Drive oder Microsoft SharePoint integrieren kannst.
Wie werden Rovo Agents verwendet?
Die Interaktion mit einem Atlassian Rovo Agent erfolgt über den Chat. Während der Unterhaltung kann der Agent Aktionen ausführen und Wissen aus seinem Fachbereich bereitstellen. Zu den möglichen Aktionen gehören das Erstellen, Bearbeiten und Organisieren von Jira-Tickets oder Confluence-Seiten. Du kannst das Chat-Fenster über mehrere Atlassian-Produkte aufrufen, indem du auf „Chat“ in der oberen Leiste klickst.
Wenn du den „Chat“-Button neben der Suchleiste nicht siehst, ist Rovo für deine Seite nicht aktiviert. Dies kann im Atlassian Admin-Hub von einem Organisationsadministrator geändert werden. Erfahre mehr darüber, wie du Rovo auf deiner Atlassian-Seite aktivierst: Aktivieren oder deaktivieren von Rovo.
Chatten mit Rovo
Sobald du den Chat geöffnet hast, um mit Rovo zu schreiben, kann es losgehen. Wenn du dir unsicher bist, was du Rovo fragen sollst, kannst du eine der vorgeschlagenen Fragen wählen, z. B. „Woran sollte ich als nächstes arbeiten?“ oder „Womit kannst du mir helfen?“, um ein Gefühl dafür zu bekommen, was der Agent für dich tun kann.
Use case
Atlassian Rovo bietet verschiedene vorgefertigte Agents, die spezifische Aufgaben erfüllen. Sobald wir das Chatfenster geöffnet haben, können wir die Agents durchsuchen.
Der „Issue Organizer“ Agent kann Aufgaben in Sprints verschieben, ihnen Epics zuweisen, alte Issues löschen und mehr. Der „Rovo Expert“ Agent hilft beim Einstieg, indem er Antworten und nützliche Links zur Nutzung von Rovo bereitstellt (siehe das Bild unten). Es gibt mehr als 20 vorgefertigte Rovo Agents, und noch spannender: Wir können unsere eigenen Rovo Agents erstellen, die genau auf unsere Bedürfnisse zugeschnitten sind. Im Folgenden zeigen wir dir, wie du deinen eigenen Rovo Agent erstellen, anpassen und verwenden kannst.
Erstelle deinen eigenen Rovo Agent
Um deinen Rovo Agent zu erstellen, musst du erneut das Chatfenster öffnen und auf „Browse Agents“ klicken. In der sich öffnenden Ansicht kannst du nun alle derzeit verfügbaren Agents durchsuchen. Außerdem kannst du deinen eigenen Rovo Agent erstellen, indem du auf die Schaltfläche „Create“ (rot hervorgehoben) klickst. Zur Veranschaulichung nehmen wir an, dass ein Kunde regelmäßige Updates über die Arbeit erhalten möchte, die wir in der letzten Woche geleistet haben. Er möchte diese Updates auf Abruf und in schriftlicher Form. Um dies zu ermöglichen, erstellen wir einen Rovo Agent, der die gesamte abgeschlossene Arbeit in einem Projekt der vergangenen Woche zusammenfasst und diese in Form einer Confluence-Seite bereitstellt, die wir mit unserem Kunden teilen können.
Nachdem wir auf „Create“ geklickt haben, werden wir Schritt für Schritt durch den Prozess zur Erstellung des Agents geführt. Der Chat öffnet sich und du wirst aufgefordert, zu beschreiben, was der Agent tun soll. Nachdem du deine Antwort gegeben hast, wird der Name „Project Summary Bot“ für deinen neuen Agent vorgeschlagen. Wir finden den Namen „Weekly Project Summary“ passender und folgen weiterhin den Anweisungen, um den neuen Agent zu erstellen.
Wir fahren fort, den Agent weiter zu verfeinern, bis wir denken, dass er bereit ist, getestet zu werden. Dann klicken wir auf die Schaltfläche „Next“ in der oberen rechten Ecke der Seite.
Um zu bestätigen, dass der erstellte Agent unseren Kriterien entspricht, werden seine Fähigkeiten für uns aufgelistet. Bevor wir die Erstellung abschließen, überprüfen wir diese:
Testen unseres Rovo Agents
Es ist an der Zeit, unseren Rovo Agent auf die Probe zu stellen und ihn an einem frisch gestarteten Projekt zu testen. In der ersten Woche des Projekts konnte das Team mehrere Aufgaben im Zusammenhang mit der Initiierung und Planung des Projekts erledigen. Um unseren Agent zu testen, öffnen wir ihn wie im vorherigen Abschnitt erklärt. Sobald er geöffnet ist, teilen wir unser Anliegen mit und erhalten die erste Antwort.
Obwohl die Antwort des Rovo Agents auf den ersten Blick gut aussieht, ist sie fehlerhaft. Das einzige Ticket, das tatsächlich zum Epic „Project Planning“ gehört, ist „PLOT-6: Create a project plan“. Die anderen drei aufgeführten Tickets gehören zu einem anderen Epic namens „Project Initiation“, das in der Antwort des Agents nicht vorkommt. Außerdem existieren die am Ende des Bildes aufgeführten Epics „Risk Management“ und „Work Breakdown Structure“ nicht im Projekt. Sie sind Tickets, die zum oben genannten Epic „Project Planning“ gehören.
Interessanterweise hat der Rovo Agent auch keine Confluence-Seite erstellt. Der erste Test ist fehlgeschlagen. Die Fehlersuche führte zu folgenden Schlussfolgerungen: Es gibt zwei Gründe, warum die Zusammenfassung der Arbeit falsch war. Erstens waren die Anweisungen, die wir dem Rovo Agent bei seiner Erstellung gegeben haben, nicht spezifisch genug. Zweitens kann der Agent anfällig für Fehler sein, die durch zusätzliche Eingaben korrigiert werden können.
Darüber hinaus fehlt unserem Agent derzeit die Fähigkeit, Confluence-Seiten zu erstellen. Um Aktionen wie das Erstellen einer Confluence-Seite durchführen zu können, muss diese Aktion in den Einstellungen des Agents festgelegt werden. Mit all diesen Erkenntnissen passen wir die Anweisungen des Agents an. Dazu müssen wir wie zuvor beschrieben die „Browse Agents“-Ansicht öffnen.
Von hier aus klicken wir auf die drei Punkte und wählen „Edit Agents“. Wir haben die Anweisungen präzisiert: Anstatt die Tickets nach ihren übergeordneten Epics zu strukturieren, werden sie nun nach ihren übergeordneten Issues geordnet. Außerdem haben wir dem Rovo Agent die Möglichkeit gegeben, Confluence-Seiten zu erstellen, indem wir auf „Manage actions“ geklickt und die Option „Create page“ ausgewählt haben.
Bei einem erneuten Test unseres Agents kamen wir nach drei Aufforderungen zu feinem zufriedenstellenden Ergebnis. Da die Antwort die Anforderungen an den Agent erfüllt, weisen wir ihn an, die Confluence-Seite zu erstellen: Der Agent erstellt eine Seite und verlinkt sie.
Diese Seite erfüllt ihren Zweck und könnte nun an einen Kunden verschickt werden.
Fazit und Empfehlungen
Rovo Agents können uns helfen, unsere Arbeit zu beschleunigen und die Effizienz zu steigern. Da die Erstellung und Nutzung eines Agents besonders einfach und zugänglich ist, kann jeder Mitarbeiter von ihnen profitieren. Mit ein wenig Übung wird der Aufbau von Lösungen wie der in diesem Blog beschriebenen erheblich vereinfacht. Vor der Einführung von Rovo Agents erforderte die Erstellung technischer Lösungen für solche Anforderungen oft komplexe Ansätze, wie zum Beispiel Automatisierungsregeln. Wir empfehlen, die einsatzbereiten Agenten auszuprobieren, und wenn du kreativ bist, probiere die Erstellung eigener Agenten aus. Wie bei jedem großen Sprachmodell – large language model (LLM) – solltest du dir vorab möglicher Fehler und Anfälligkeiten bewusst sein und sicherstellen, dass deine Anweisungen und Eingaben so spezifisch wie möglich sind.
Wenn Rovo Agents mit Drittanbieteranwendungen, die dein Unternehmen nutzt, integriert werden, bieten sie enorme Vorteile beim Abrufen von Informationen aus verschiedenen Systemen, wodurch diese zugänglicher gemacht und in für dich sinnvollen Strukturen organisiert werden. Wir sind gespannt, wohin Atlassian Rovo Agenten in Zukunft entwickeln wird, und freuen uns darauf, neue Funktionen auszuprobieren.
Das Beste: Du kannst auch Apps von Drittanbietern als Wissensquellen einbinden und so das Können der Rovo Agents erweitern. Schau dir unseren Blogartikel dazu an, wie du Wissen aus Google Drive oder Microsoft SharePoint integrieren kannst.
Wie werden Rovo Agents verwendet?
Die Interaktion mit einem Atlassian Rovo Agent erfolgt über den Chat. Während der Unterhaltung kann der Agent Aktionen ausführen und Wissen aus seinem Fachbereich bereitstellen. Zu den möglichen Aktionen gehören das Erstellen, Bearbeiten und Organisieren von Jira-Tickets oder Confluence-Seiten. Du kannst das Chat-Fenster über mehrere Atlassian-Produkte aufrufen, indem du auf „Chat“ in der oberen Leiste klickst.
Wenn du den „Chat“-Button neben der Suchleiste nicht siehst, ist Rovo für deine Seite nicht aktiviert. Dies kann im Atlassian Admin-Hub von einem Organisationsadministrator geändert werden. Erfahre mehr darüber, wie du Rovo auf deiner Atlassian-Seite aktivierst: Aktivieren oder deaktivieren von Rovo.
Chatten mit Rovo
Sobald du den Chat geöffnet hast, um mit Rovo zu schreiben, kann es losgehen. Wenn du dir unsicher bist, was du Rovo fragen sollst, kannst du eine der vorgeschlagenen Fragen wählen, z. B. „Woran sollte ich als nächstes arbeiten?“ oder „Womit kannst du mir helfen?“, um ein Gefühl dafür zu bekommen, was der Agent für dich tun kann.
Use case
Atlassian Rovo bietet verschiedene vorgefertigte Agents, die spezifische Aufgaben erfüllen. Sobald wir das Chatfenster geöffnet haben, können wir die Agents durchsuchen.
Der „Issue Organizer“ Agent kann Aufgaben in Sprints verschieben, ihnen Epics zuweisen, alte Issues löschen und mehr. Der „Rovo Expert“ Agent hilft beim Einstieg, indem er Antworten und nützliche Links zur Nutzung von Rovo bereitstellt (siehe das Bild unten). Es gibt mehr als 20 vorgefertigte Rovo Agents, und noch spannender: Wir können unsere eigenen Rovo Agents erstellen, die genau auf unsere Bedürfnisse zugeschnitten sind. Im Folgenden zeigen wir dir, wie du deinen eigenen Rovo Agent erstellen, anpassen und verwenden kannst.
Erstelle deinen eigenen Rovo Agent
Um deinen Rovo Agent zu erstellen, musst du erneut das Chatfenster öffnen und auf „Browse Agents“ klicken. In der sich öffnenden Ansicht kannst du nun alle derzeit verfügbaren Agents durchsuchen. Außerdem kannst du deinen eigenen Rovo Agent erstellen, indem du auf die Schaltfläche „Create“ (rot hervorgehoben) klickst. Zur Veranschaulichung nehmen wir an, dass ein Kunde regelmäßige Updates über die Arbeit erhalten möchte, die wir in der letzten Woche geleistet haben. Er möchte diese Updates auf Abruf und in schriftlicher Form. Um dies zu ermöglichen, erstellen wir einen Rovo Agent, der die gesamte abgeschlossene Arbeit in einem Projekt der vergangenen Woche zusammenfasst und diese in Form einer Confluence-Seite bereitstellt, die wir mit unserem Kunden teilen können.
Nachdem wir auf „Create“ geklickt haben, werden wir Schritt für Schritt durch den Prozess zur Erstellung des Agents geführt. Der Chat öffnet sich und du wirst aufgefordert, zu beschreiben, was der Agent tun soll. Nachdem du deine Antwort gegeben hast, wird der Name „Project Summary Bot“ für deinen neuen Agent vorgeschlagen. Wir finden den Namen „Weekly Project Summary“ passender und folgen weiterhin den Anweisungen, um den neuen Agent zu erstellen.
Wir fahren fort, den Agent weiter zu verfeinern, bis wir denken, dass er bereit ist, getestet zu werden. Dann klicken wir auf die Schaltfläche „Next“ in der oberen rechten Ecke der Seite.
Um zu bestätigen, dass der erstellte Agent unseren Kriterien entspricht, werden seine Fähigkeiten für uns aufgelistet. Bevor wir die Erstellung abschließen, überprüfen wir diese:
- Du bist ein Assistent, der die gesamte Arbeit der letzten Woche in einem Projekt zusammenfasst und dabei eine transparente Übersicht für Kunden bereitstellt.
- Deine Zusammenfassungen sollten als Confluence-Seite formatiert sein und Abschnitte über wichtige Erfolge, aufgetretene Herausforderungen und die nächsten Schritte enthalten.
- Du solltest Informationen aus Projektmanagement-Tools und den Eingaben des Teams sammeln, insbesondere im Hinblick auf „Story“- und „Task“-Issues.
- Strukturiere die Stories und Tasks auf der Confluence-Seite nach den übergeordneten Epics, zu denen sie gehören.
- Achte darauf, dass die Zusammenfassung klar, prägnant und gut organisiert ist, um eine einfache Verständlichkeit und Referenz zu ermöglichen.
- Erstelle für jede Zusammenfassung eine neue Confluence-Seite.
- Listet abgeschlossene Items in Aufzählungspunkten auf, gruppiere die Issues nach ihren Epics.
- Leite aus der Beschreibung der Issues ab, was erreicht wurde.
- Füge am Ende der Zusammenfassung einen Abschnitt mit noch laufenden Arbeiten hinzu.
- Beginne jede Seite mit einem kurzen einleitenden Satz, wie zum Beispiel: „Diese Seite fasst die in der letzten Woche erreichte Arbeit zusammen.“
- Du bist effizient, detailorientiert und strukturiert in deinem Vorgehen.
- Halte in allen Mitteilungen einen formellen und prägnanten Ton bei, um Professionalität zu gewährleisten, wenn du Zusammenfassungen an Kunden sendest.
Testen unseres Rovo Agents
Es ist an der Zeit, unseren Rovo Agent auf die Probe zu stellen und ihn an einem frisch gestarteten Projekt zu testen. In der ersten Woche des Projekts konnte das Team mehrere Aufgaben im Zusammenhang mit der Initiierung und Planung des Projekts erledigen. Um unseren Agent zu testen, öffnen wir ihn wie im vorherigen Abschnitt erklärt. Sobald er geöffnet ist, teilen wir unser Anliegen mit und erhalten die erste Antwort.
Obwohl die Antwort des Rovo Agents auf den ersten Blick gut aussieht, ist sie fehlerhaft. Das einzige Ticket, das tatsächlich zum Epic „Project Planning“ gehört, ist „PLOT-6: Create a project plan“. Die anderen drei aufgeführten Tickets gehören zu einem anderen Epic namens „Project Initiation“, das in der Antwort des Agents nicht vorkommt. Außerdem existieren die am Ende des Bildes aufgeführten Epics „Risk Management“ und „Work Breakdown Structure“ nicht im Projekt. Sie sind Tickets, die zum oben genannten Epic „Project Planning“ gehören.
Interessanterweise hat der Rovo Agent auch keine Confluence-Seite erstellt. Der erste Test ist fehlgeschlagen. Die Fehlersuche führte zu folgenden Schlussfolgerungen: Es gibt zwei Gründe, warum die Zusammenfassung der Arbeit falsch war. Erstens waren die Anweisungen, die wir dem Rovo Agent bei seiner Erstellung gegeben haben, nicht spezifisch genug. Zweitens kann der Agent anfällig für Fehler sein, die durch zusätzliche Eingaben korrigiert werden können.
Darüber hinaus fehlt unserem Agent derzeit die Fähigkeit, Confluence-Seiten zu erstellen. Um Aktionen wie das Erstellen einer Confluence-Seite durchführen zu können, muss diese Aktion in den Einstellungen des Agents festgelegt werden. Mit all diesen Erkenntnissen passen wir die Anweisungen des Agents an. Dazu müssen wir wie zuvor beschrieben die „Browse Agents“-Ansicht öffnen.
Von hier aus klicken wir auf die drei Punkte und wählen „Edit Agents“. Wir haben die Anweisungen präzisiert: Anstatt die Tickets nach ihren übergeordneten Epics zu strukturieren, werden sie nun nach ihren übergeordneten Issues geordnet. Außerdem haben wir dem Rovo Agent die Möglichkeit gegeben, Confluence-Seiten zu erstellen, indem wir auf „Manage actions“ geklickt und die Option „Create page“ ausgewählt haben.
Bei einem erneuten Test unseres Agents kamen wir nach drei Aufforderungen zu feinem zufriedenstellenden Ergebnis. Da die Antwort die Anforderungen an den Agent erfüllt, weisen wir ihn an, die Confluence-Seite zu erstellen: Der Agent erstellt eine Seite und verlinkt sie.
Diese Seite erfüllt ihren Zweck und könnte nun an einen Kunden verschickt werden.
Fazit und Empfehlungen
Rovo Agents können uns helfen, unsere Arbeit zu beschleunigen und die Effizienz zu steigern. Da die Erstellung und Nutzung eines Agents besonders einfach und zugänglich ist, kann jeder Mitarbeiter von ihnen profitieren. Mit ein wenig Übung wird der Aufbau von Lösungen wie der in diesem Blog beschriebenen erheblich vereinfacht. Vor der Einführung von Rovo Agents erforderte die Erstellung technischer Lösungen für solche Anforderungen oft komplexe Ansätze, wie zum Beispiel Automatisierungsregeln. Wir empfehlen, die einsatzbereiten Agenten auszuprobieren, und wenn du kreativ bist, probiere die Erstellung eigener Agenten aus. Wie bei jedem großen Sprachmodell – large language model (LLM) – solltest du dir vorab möglicher Fehler und Anfälligkeiten bewusst sein und sicherstellen, dass deine Anweisungen und Eingaben so spezifisch wie möglich sind.
Wenn Rovo Agents mit Drittanbieteranwendungen, die dein Unternehmen nutzt, integriert werden, bieten sie enorme Vorteile beim Abrufen von Informationen aus verschiedenen Systemen, wodurch diese zugänglicher gemacht und in für dich sinnvollen Strukturen organisiert werden. Wir sind gespannt, wohin Atlassian Rovo Agenten in Zukunft entwickeln wird, und freuen uns darauf, neue Funktionen auszuprobieren.
