Atlassian Community Meet-up with DataArt

Jak budować wyspecjalizowanych agentów AI z Atlassian Rovo (PL)

Sebastian Kulessa, Full Stack Developer, Appsvio

Dominik Patrzek, Full Stack Developer, Appsvio

Platforma Atlassian Rovo AI otwiera rewolucyjne możliwości, jednak jej prawdziwa siła tkwi w budowaniu niestandardowych rozwiązań. Podczas tej sesji pokażemy, jak wykorzystać Rovo do tworzenia wyspecjalizowanych agentów AI, którzy rozwiązują konkretne problemy biznesowe.

Zamiast teorii skupimy się na architekturze i procesie programowania w oparciu o nasze doświadczenia z budowy aplikacji Forge. Przedstawimy, jak agenci mogą łączyć się z danymi w Jira, analizować kontekst i automatyzować zadania - takie jak analiza wymagań w celu generowania przypadków testowych.

- Zrozumiesz architekturę i proces budowy własnych agentów AI na platformie Rovo w celu rozwiązywania problemów biznesowych.

- Poznasz praktyczne wyzwania i najlepsze praktyki dotyczące tworzenia własnych agentów AI w ekosystemie Atlassian.

- Zobaczysz, jak agent AI może automatyzować procesy QA poprzez analizę wymagań i generowanie przypadków testowych.

Syncing Without Talking: How AI Bridges the Gap Between Sprint Goals and Git Commits (EN)

Eugene Kiselev, Senior DevOps Engineer, DataArt

Rovo w akcji: porównanie modeli AI na przykładzie wdrożenia I linii wsparcia (PL)

Wojciech Miecznikowski, Atlassian Tools Architect, Sii

Podczas prezentacji pokażę realne wdrożenie automatyzacji I linii wsparcia w Jira Service Management, zrealizowane bez użycia Rovo. Na bazie tego case study porównam dwa podejścia: klasyczną architekturę AI oraz rozwiązanie oparte o Rovo — wskazując ich mocne i słabe strony, co pozwoli otworzyć dyskusję o różnych możliwościach wykorzystania modeli AI w praktycznych wdrożeniach.