Team '26 Europe: Atlassian holt Agenten ins Team

Auf der Team ’26 Europe in Amsterdam hat Atlassian ein klares Leitmotiv gesetzt: KI-Agenten sollen nicht länger Werkzeuge für Einzelne sein, sondern Mitglieder im Team. Das Fundament dafür heißt AMP, das Agentic Multiplayer Protocol. Drumherum gruppiert Atlassian eine ganze Reihe von Neuerungen – von Identitätsmanagement für Agenten bis zum Hardware Asset Management in Jira Service Management.

Atlassians Ausgangsthese ist schnell erzählt. In den meisten Unternehmen beginnt KI-Nutzung im “Single-Player-Modus”: Eine Person sitzt allein vor einem Chatfenster. Das macht diese Person vielleicht schneller, verändert aber wenig daran, wie ein Team als Ganzes arbeitet.

Der eigentliche Effekt entsteht laut Atlassian erst, wenn KI “Multiplayer-fähig” wird – wenn Agenten also mit denselben Informationen, in denselben Tools und nach denselben Regeln arbeiten wie ihre menschlichen Kolleginnen und Kollegen.

Dieser Artikel ordnet die wichtigsten Ankündigungen von der Team ’26 in Amsterdam ein.

AMP: Spielregeln für gemischte Teams

AMP ist weniger ein einzelnes Produkt als ein Betriebsmodell. Es legt fest, wie Agenten an gemeinsamer Arbeit teilnehmen: mit einer eigenen Identität, mit klar begrenzten Befugnissen, mit Zugriff auf gemeinsamen Kontext und mit Ergebnissen, die Menschen prüfen können. Der Rollout hat laut Atlassian mit der Konferenz begonnen.

Atlassian beschreibt AMP in drei Ebenen:

1. Zusammenarbeit im Arbeitsfluss. Agenten sollen dort arbeiten, wo die Arbeit ohnehin stattfindet. User können sie per Loom-Video briefen, in einem Confluence-Dokument per @-Mention ansprechen oder in einem Jira-Kommentarthread mit ihnen diskutieren. Sie lassen sich direkt in Jira-Workflows einbinden, etwa für Triage oder Routing. Externe Tools wie Figma oder die eigene IDE werden über MCP angebunden.
2. Identität und sichtbare Präsenz. Jeder Agent hat einen benannten Owner und ein eigenes Profil. Bearbeitet er ein Dokument oder ein Whiteboard, erscheint sein Cursor neben denen der Menschen. Agent-Sessions, die Entwicklungsteams lokal auf dem Laptop starten, werden ins Jira-Board gespiegelt. Änderungen durch Agenten bleiben nachvollziehbar.
3. Kontext und Governance. Agenten beziehen ihr Wissen aus dem Teamwork Graph. Ihre Rechte sind eingegrenzt: Ein HR-Agent erbt beispielsweise die Zugriffsrechte der Person, die ihn aufruft. Ein Helpdesk-Agent läuft dagegen über einen eigenen Service-Account. Ein Audit zeigt, wer einen Agenten ausgelöst hat, welche Daten er berührt hat und wo Menschen Freigaben erteilen mussten.

Nach Atlassians Angaben arbeiten Menschen und Agenten auf der Plattform schon heute mehr als zehn Millionen Mal pro Monat zusammen. AMP soll diese Zusammenarbeit auf eine einheitliche Grundlage stellen.

Governance: Agenten bekommen eine Identität

Wenn Agenten selbstständig handeln, stellt sich für Admins eine einfache Frage: Wer darf hier eigentlich was? Atlassian beantwortet sie mit mehreren Bausteinen.

• Agent Accounts und Non-Human Identity Inventory (angekündigt): Jeder Agent, jede App und jeder Service-Account erhält eine vollständige Identität, auch Lösungen von Drittanbietern. Admins verwalten diese autonomen Akteure zentral neben den menschlichen Accounts und können Zugriffe auf Knopfdruck entziehen.
• Lokale EU-AI-Inferenz: Die LLM-Verarbeitung lässt sich auf Modelle beschränken, die in der EU gehostet werden. Für europäische Unternehmen mit sensiblen Daten ist das eine der praktisch relevantesten Ankündigungen.
• Atlassian Guard Premium: Guard soll sensible Informationen über die Atlassian-Apps hinweg finden, klassifizieren und schützen. Dazu gehören ein historischer Scan der gesamten Instanz, Echtzeit-Scans von Inhalten und Anhängen sowie Leitplanken für Rovo Chat und angebundene Tools.
• Compliance: Atlassian verweist auf den EU AI Act und die Norm ISO 42001 für Rovo, gestützt durch Audit-Logging und Observability.

Kontext: Der Teamwork Graph wird breiter

Atlassians strategisches Argument lautet: Sprachmodelle kann man mieten, und sie werden ständig besser. Was ihnen fehlt, ist das Wissen darüber, wie ein bestimmtes Unternehmen tatsächlich arbeitet. Dieses Wissen soll der Teamwork Graph liefern. Laut Atlassian umfasst er nunmehr sieben Kontext-Typen und mehr als 250 Milliarden verbundene Objekte.

Dies sind die wichtigsten Erweiterungen:

• Neuer Atlassian MCP Server: Der Server wurde von Grund auf neu gebaut und wächst von einigen Dutzend auf über 200 Tools. Er funktioniert in Cursor, Claude, VS Code oder auf der Kommandozeile. Laut internem Benchmark auf Claude-Modellen braucht er für dieselbe Jira- und Confluence-Arbeit bis zu 25 Prozent weniger Tokens.
• Rovo Code Search: Der Graph liest Quellcode jetzt bis auf der Ebene von Funktionen, Symbolen und Klassen. Entwicklungsteams durchsuchen Bitbucket und GitHub in natürlicher Sprache, ohne ein Repository klonen zu müssen. Coding-Agenten greifen auf denselben Kontext zu.
• Atlassian Insights: Strukturierte Daten bilden einen neuen Kontexttyp. Data Lakes und Warehouses lassen sich damit in natürlicher Sprache abfragen. Insights bündelt mehr als 20 Datenquellen mit Katalog, Glossar und Datenherkunft.
• Connectors: Die Bibliothek umfasst über 80 Connectors. Neu sind unter anderem Zoom, Gong, Microsoft Entra ID und Google Identity.
• Artifacts App: Was KI-Tools erzeugen – Pläne, interaktive Modelle, HTML-Ansichten –, bekommt eine dauerhafte URL. Das gilt auch für Tools außerhalb von Atlassian. Die Artefakte lassen sich in Confluence, Jira oder Slack einbetten, unterliegen den Unternehmensberechtigungen und fließen zurück in den Graph.
• Agent Sessions in Jira: Agent-Läufe, lokal wie in der Cloud, werden automatisch mit den passenden Work Items verknüpft. Die Anbindung von Sessions aus IDE und Terminal ist für “bald” angekündigt.
• Agentic Updates in Focus: Auf Portfolioebene werden Fortschritts- und Zielsignale aus mehreren Projekten zu Echtzeit-Zusammenfassungen verdichtet.

Neu ist außerdem Rovo Work, ein Modus in Rovo Chat für komplexe, mehrstufige Aufgaben. User definieren ein Ziel, Rovo schlägt einen Plan vor, User passen ihn an, dann führt Rovo aus – über Jira, Confluence und angebundene Tools hinweg. Eine Aufgabe kann stundenlang laufen und sich dabei selbst neue Werkzeuge erschließen. Das geschieht in einer Sandbox, die von Admins kontrolliert wird.

Teamwork Collection: Context, Collaboration, Confidence

Für die Teamwork Collection – also Jira, Confluence, Loom und Rovo – gliedert Atlassian die Neuerungen in drei Bereiche. Die Grundannahme: Ein Agent ist nur so gut wie der Kontext, den er bekommt. Veraltete oder lückenhafte Daten führen zu Ergebnissen, die überzeugend klingen und trotzdem falsch sind.

Context – mehr Material für Agenten

• Über MCP-Tools und Skills können Agenten Confluence-Seiten erstellen und bearbeiten sowie Inhalte aus Loom-Videos auslesen. Damit sind Übergaben zwischen Agenten möglich, etwa: “Erstelle aus diesem Loom Release Notes in Confluence.”
• Die Jira-App für Slack und Microsoft Teams macht aus Chat-Threads getrackte Arbeit. Entscheidungen aus dem Chat gehen so nicht verloren, sobald der Kanal weiterläuft.
• Third-Party Folders in Confluence synchronisieren Inhalte aus anderen SaaS-Tools, etwa Vertriebsdecks aus Google Drive. Sie bleiben aktuell, ohne Copy & Paste.

Collaboration – Menschen und Agenten gemeinsam

• Record for Agent (Open Beta): Ein kurzes Loom-Video dient als Briefing. User erklären und zeigen am Bildschirm, was sie möchten. Der Agent erstellt daraus Jira-Work-Items, einen Prototyp oder Slides in Confluence.
• Third-Party Agent Triggers und Automations: Eigene oder externe Agenten laufen in Jira und Confluence neben denen von Atlassian, mit vollständiger Historie. Auslöser können auch externe Ereignisse sein, zum Beispiel ein Statuswechsel in Salesforce. Wo vor der Veröffentlichung ein Mensch prüfen muss, legt das Team selbst fest.
• AI Overlays in Loom (Early Access): Loom ergänzt Aufnahmen automatisch um animierte Titel, hervorgehobene Kernaussagen sowie Intro- und Outro-Karten.
• Artifacts App und Smart Links in Confluence: KI-Ergebnisse landen nicht mehr in einzelnen Chat-Sessions, sondern werden als wiederverwendbarer Kontext in Confluence sichtbar.

Confidence – den Überblick behalten

• Individual Capacity Planning: Neue Ansichten in Jira zeigen, wie Arbeit im Team verteilt ist und wer überlastet ist.
• Project Budgeting: Jira berechnet Budgetabweichung, Risiko-Scores und die verbleibenden Tage bis zur Deadline automatisch.

Service Collection: Vom Ticket zum proaktiven Service

Im Service-Management will Atlassian weg vom reaktiven Kreislauf aus Störung, Ticket und Behebung. Als Begründung zitiert das Unternehmen Studien von Forrester Consulting. Demnach tun sich 97 Prozent der Enterprise-Verantwortlichen schwer, die Erwartungen an ihren Service zu erfüllen. 21 Prozent der Organisationen nutzen heute agentische KI, 80 Prozent planen es innerhalb von zwölf Monaten. Nur 18 Prozent haben ihr Wissen allerdings an einen übergreifenden Kontext-Graph angebunden.

Hier sind die Neuerungen in Jira Service Management (JSM) im Überblick:

• Solution Composer (Open Beta): Ein Service Desk wird in natürlicher Sprache beschrieben. Rovo legt daraufhin Request Types, Workflows, SLAs und Portale an.
• Workforce Management (allgemein verfügbar): Schichtplanung, Verfügbarkeit in Echtzeit, Teamkapazität und Skill-basiertes Routing an einem Ort. Eingehende Arbeit landet automatisch bei der passenden Person.
• Proactive Service Management (Closed EAP): Rovo überwacht den Zustand von Endgeräten, erkennt Leistungsprobleme früh und behebt sie im Hintergrund oder leitet sie an das richtige Team weiter.
• AI Change Risk Assessment (allgemein verfügbar): Risiko-Scores für Changes über geschäftliche, technische, operative, regulatorische und finanzielle Faktoren. Rovo schlägt Gegenmaßnahmen vor, die sich per Klick umsetzen lassen.
• Assets im Teamwork Graph: Assets, Configuration Items und Custom Objects sind mit Personen, Teams und Changes verknüpft.
• Hardware Asset Management: Ein neues Modul direkt in JSM. KI-Auswertungen zeigen etwa auslaufende Garantien oder Geräteengpässe und können automatisierte Nachbeschaffung anstoßen. Für die Discovery stehen Atlassian, Flexera und Lansweeper zur Wahl.
• Service- und Ops-Kontext im Arbeitstool (Closed EAP): Incident- und Request-Management direkt aus Slack, Microsoft Teams oder Claude heraus. Die Agenten halten dabei die Berechtigungen und Governance-Regeln aus JSM ein.

Einordnung: Was ist heute nutzbar?

Viele der Ankündigungen sind noch nicht allgemein verfügbar. Wer über eine Einführung nachdenkt, sollte den Status jeder Funktion einzeln prüfen. Laut Atlassians Angaben ergibt sich folgendes Bild:

Inhaltlich zieht sich ein roter Faden durch alle Ankündigungen: Atlassian setzt nicht auf das beste Modell, sondern auf den besten Kontext. Der Teamwork Graph soll der Grund sein, warum ein Agent im Atlassian-Umfeld bessere Arbeit leistet als derselbe Agent ohne diesen Zugang.

Bemerkenswert ist dabei die Offenheit nach außen. Der neue MCP Server, Third-Party Agents und die Artifacts App zielen ausdrücklich auf Tools außerhalb von Atlassian. Atlassian positioniert sich damit weniger als Anbieter eines eigenen Agenten, sondern als Plattform, auf der Agenten unterschiedlicher Herkunft gesteuert und kontrolliert werden.

Für Admins rückt damit das Thema Governance in den Mittelpunkt. Wenn Agenten eigene Identitäten, Berechtigungen und Audit-Trails haben, werden sie verwaltet wie Angestellte – mit allen Fragen zu Rollen, Zuständigkeiten und Rechtevergaben, die dazugehören. Für europäische Unternehmen dürfte die lokale EU-Inferenz dabei eine der wichtigsten Voraussetzungen sein.

Offen bleibt vorerst, wie sich die Neuerungen auf Lizenzen und Preise auswirken und wann die angekündigten Funktionen allgemein verfügbar werden. Hier können Sie sich die On-demand-Aufzeichnung der Founder-Keynote ansehen (inklusive abschließendem Stromausfall 🫠).

Ihr nächster Schritt

Überlassen Sie die richtige Nutzung von KI nicht dem Wettbewerb! Der Einstieg ist einfacher als Sie denken: mit Rovo, direkt in Ihrem Atlassian-Stack. 2026 hat Atlassian außerdem Ihr Wissen für externe LLMs und Agents zugänglich gemacht. Melden Sie sich bei uns: Unser Team holt Sie genau dort ab, wo Sie gerade stehen.