Atlassian与OpenAI扩大合作后，GPT-6 Astra及GPT-5.6系列等模型将更深入地进入Atlassian平台和Rovo AI。对企业客户来说，关键变化是可用的OpenAI模型更多，OpenAI工具与Atlassian工作场景的连接方式也更丰富。但这并非Atlassian转向单一供应商：公司仍会组合使用多种模型。1

合作扩大了什么？

根据新协议，OpenAI模型将为Atlassian平台及Rovo中的代理提供支持。双方也在把Atlassian的企业工作上下文与ChatGPT、Codex等OpenAI产品连接起来。这段合作关系始于2023年，此次公告是在既有合作基础上的扩展。1

其中一个关键组成部分是Rovo的Teamwork Graph。它将组织中的人员、项目、文档和决策关联起来，让AI工具不必只依赖用户当下输入的一段提示词，也能在权限允许的范围内参考实际工作背景。双方希望代理据此在Atlassian产品中协助团队推进工作。

协议还包含商业支出承诺，但目前公布的公告材料没有披露具体金额。1

哪些已有，哪些是新增？

这不是OpenAI与Atlassian产品之间首次建立连接。双方自2023年起合作，Atlassian也在2025年12月推出了面向ChatGPT的MCP集成。此次扩展的重点，是扩大OpenAI模型在Atlassian及Rovo中的使用范围，并进一步拓展双方产品的连接方式。1

OpenAI内部使用Jira也属于既有合作的一部分。Team ’26 Europe的一场讨论介绍了OpenAI如何使用Jira支持其AI落地工作。

让用户在Jira中把工作分配给AI代理并追踪进度，体现了未来可能出现的工作流程；但不应据此认定这类能力今天已全面向客户开放。具体功能是否可用、何时推出，应以Atlassian最新产品文档为准。1

MCP让AI连接Atlassian工具，也带来权限问题

Atlassian的模型上下文协议（MCP）服务器，为兼容的AI客户端连接Atlassian产品提供了接口。Atlassian表示，管理员可以管理外部AI工具如何读取或写入数据，并通过组织级设置，以及针对应用、空间和分类级别的控制来调整规则。访问权限沿用现有的Atlassian权限体系。

据VentureBeat报道，改版后的MCP服务器每天处理超过1,500万次调用，并为Jira、Confluence、Bitbucket、Loom等产品提供220多种工具。报道还提到，管理员可设置允许列表、查看审计日志，并禁用写入操作。之所以重要，是因为AI客户端可能不只读取信息，也可能修改工作内容。1

因此，客户要考虑的不只是代理使用哪种模型，还包括它能调用哪些工具、以谁的权限访问数据，以及是否能够执行更改。Atlassian的MCP文档介绍了权限机制和管理员可用的控制选项。

OpenAI不是Rovo的唯一模型选择

这笔合作不意味着Atlassian将放弃其他模型供应商，也不代表所有Rovo任务都会交给GPT-6 Astra处理。Atlassian表示，Rovo会组合使用多种模型，包括第三方提供的模型；OpenAI模型只是这一组合的一部分。1

不同任务仍可根据能力、速度和成本等因素选择模型。因此，这次公告不应被解读为Astra将成为Rovo默认模型的承诺。1

API价格不等于Rovo积分账单

OpenAI公布的GPT-6 Astra标准API价格为每百万输入token 10美元、每百万输出token 50美元。这是API费率，不能单凭它推算某项Rovo任务会消耗多少积分，或客户在Atlassian套餐下最终需要支付多少费用。Atlassian表示，Rovo积分用量取决于互动复杂度，以及是否调用包含Teamwork Graph增强上下文的功能。

OpenAI将Astra列入其准备框架中的网络安全能力“关键级”门槛，并称已为模型加强安全措施。对于能调用工具的代理而言，这些措施也与实际工作相关：即使用户的任务本身正当，安全机制仍可能影响任务能否继续执行。

管理员部署前应检查什么？

Atlassian的MCP服务器通过现有权限连接外部AI客户端；其AI信任说明则表示，模型供应商不会利用客户输入和输出改进自身服务。这两类说明涉及数据边界的不同部分：权限决定已连接的客户端能访问什么，信任政策说明供应商如何处理输入和输出。

启用代理前，管理员应核对可用工具范围、是否允许写入，以及组织级和应用级控制分别适用哪些规则。合作扩大了AI使用企业工作上下文的可能性；在具体部署中，实际影响仍取决于访问权限和设置。

Atlassian与OpenAI扩大合作后，GPT-6 Astra及GPT-5.6系列等模型将更深入地进入Atlassian平台和Rovo AI。对企业客户来说，关键变化是可用的OpenAI模型更多，OpenAI工具与Atlassian工作场景的连接方式也更丰富。但这并非Atlassian转向单一供应商：公司仍会组合使用多种模型。1

合作扩大了什么？

根据新协议，OpenAI模型将为Atlassian平台及Rovo中的代理提供支持。双方也在把Atlassian的企业工作上下文与ChatGPT、Codex等OpenAI产品连接起来。这段合作关系始于2023年，此次公告是在既有合作基础上的扩展。1

其中一个关键组成部分是Rovo的Teamwork Graph。它将组织中的人员、项目、文档和决策关联起来，让AI工具不必只依赖用户当下输入的一段提示词，也能在权限允许的范围内参考实际工作背景。双方希望代理据此在Atlassian产品中协助团队推进工作。

协议还包含商业支出承诺，但目前公布的公告材料没有披露具体金额。1

哪些已有，哪些是新增？

这不是OpenAI与Atlassian产品之间首次建立连接。双方自2023年起合作，Atlassian也在2025年12月推出了面向ChatGPT的MCP集成。此次扩展的重点，是扩大OpenAI模型在Atlassian及Rovo中的使用范围，并进一步拓展双方产品的连接方式。1

OpenAI内部使用Jira也属于既有合作的一部分。Team ’26 Europe的一场讨论介绍了OpenAI如何使用Jira支持其AI落地工作。

让用户在Jira中把工作分配给AI代理并追踪进度，体现了未来可能出现的工作流程；但不应据此认定这类能力今天已全面向客户开放。具体功能是否可用、何时推出，应以Atlassian最新产品文档为准。1

MCP让AI连接Atlassian工具，也带来权限问题

Atlassian的模型上下文协议（MCP）服务器，为兼容的AI客户端连接Atlassian产品提供了接口。Atlassian表示，管理员可以管理外部AI工具如何读取或写入数据，并通过组织级设置，以及针对应用、空间和分类级别的控制来调整规则。访问权限沿用现有的Atlassian权限体系。

据VentureBeat报道，改版后的MCP服务器每天处理超过1,500万次调用，并为Jira、Confluence、Bitbucket、Loom等产品提供220多种工具。报道还提到，管理员可设置允许列表、查看审计日志，并禁用写入操作。之所以重要，是因为AI客户端可能不只读取信息，也可能修改工作内容。1

因此，客户要考虑的不只是代理使用哪种模型，还包括它能调用哪些工具、以谁的权限访问数据，以及是否能够执行更改。Atlassian的MCP文档介绍了权限机制和管理员可用的控制选项。

OpenAI不是Rovo的唯一模型选择

这笔合作不意味着Atlassian将放弃其他模型供应商，也不代表所有Rovo任务都会交给GPT-6 Astra处理。Atlassian表示，Rovo会组合使用多种模型，包括第三方提供的模型；OpenAI模型只是这一组合的一部分。1

不同任务仍可根据能力、速度和成本等因素选择模型。因此，这次公告不应被解读为Astra将成为Rovo默认模型的承诺。1

API价格不等于Rovo积分账单

OpenAI公布的GPT-6 Astra标准API价格为每百万输入token 10美元、每百万输出token 50美元。这是API费率，不能单凭它推算某项Rovo任务会消耗多少积分，或客户在Atlassian套餐下最终需要支付多少费用。Atlassian表示，Rovo积分用量取决于互动复杂度，以及是否调用包含Teamwork Graph增强上下文的功能。

OpenAI将Astra列入其准备框架中的网络安全能力“关键级”门槛，并称已为模型加强安全措施。对于能调用工具的代理而言，这些措施也与实际工作相关：即使用户的任务本身正当，安全机制仍可能影响任务能否继续执行。

管理员部署前应检查什么？

Atlassian的MCP服务器通过现有权限连接外部AI客户端；其AI信任说明则表示，模型供应商不会利用客户输入和输出改进自身服务。这两类说明涉及数据边界的不同部分：权限决定已连接的客户端能访问什么，信任政策说明供应商如何处理输入和输出。

启用代理前，管理员应核对可用工具范围、是否允许写入，以及组织级和应用级控制分别适用哪些规则。合作扩大了AI使用企业工作上下文的可能性；在具体部署中，实际影响仍取决于访问权限和设置。