아틀라시안, ‘팀워크 그래프’ 외부 개방…로보 AI도 에이전트로 확장 - TokenPost

아틀라시안(Atlassian)이 연례 행사 ‘팀 ’26’에서 대규모 인공지능 업데이트를 공개했다. 핵심은 조직 내 업무 맥락을 연결하는 ‘팀워크 그래프’의 외부 개방과, AI 비서 ‘로보(Rovo)’를 여러 단계를 스스로 계획하고 실행하는 ‘에이전트’로 확장한 것이다.

아틀라시안은 팀워크 그래프가 사람, 프로젝트, 문서, 의사결정 데이터를 아틀라시안 제품군과 외부 도구 전반에 걸쳐 연결하는 ‘공유 맥락 계층’ 역할을 한다고 설명했다. 회사에 따르면 현재 그래프 내 연결 수는 1500억개를 넘는다. 이번에 공개된 오픈 베타 기능은 두 가지다. 하나는 개발자를 위한 팀워크 그래프 명령줄 인터페이스(CLI)이고, 다른 하나는 로보의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통한 그래프 연동 도구다.

새 CLI는 300개가 넘는 명령어를 지원한다. 이를 통해 앤트로픽의 클로드 코드나 커서 같은 코딩 에이전트는 제품별 API를 각각 이어 붙이지 않고도 하나의 인터페이스로 아틀라시안 전반의 업무 관계를 조회할 수 있다. MCP 연동은 규격을 따르는 외부 AI 도구가 팀워크 그래프 데이터를 읽고 다시 기록할 수 있게 설계됐다.

아틀라시안은 자체 벤치마크에서 팀워크 그래프 데이터를 바탕으로 AI 응답을 생성했을 때 정확도가 44% 높아졌고, 사용 토큰은 48% 줄었다고 밝혔다. 기업 입장에서는 답변 품질을 끌어올리면서도 비용 효율을 높일 수 있다는 의미다. 또 포지(Forge) 플랫폼 기반의 팀워크 그래프 커넥터도 정식 출시돼, 고객이 자체 시스템이나 레거시 시스템의 데이터를 기존 권한 체계 그대로 그래프에 연결할 수 있게 됐다.

로보, ‘대화형 AI’ 넘어 실제 업무 수행 단계로

로보의 변화도 눈에 띈다. 아틀라시안에 따르면 지난 한 달간 고객들은 1400만건이 넘는 로보 지원 작업을 수행했다. 플랫폼 전반의 에이전트형 자동화는 최근 6개월간 7배 증가했다. 현재 엔터프라이즈 클라우드 고객의 90% 이상이 로보를 사용 중이라고 회사는 덧붙였다.

조만간 얼리 액세스로 제공될 ‘맥스(Max)’ 추론 모드는 복잡한 요청을 여러 단계의 계획으로 쪼갠 뒤 연결된 도구를 넘나들며 실행하고, 중간 결과를 다시 사용자 검토 단계로 돌려보내는 구조다. 단순 질의응답을 넘어서 ‘실행 가능한 AI’ 쪽으로 무게중심을 옮긴 셈이다.

노코드 기반 에이전트 제작 환경인 ‘로보 스튜디오’도 정식 출시됐다. 역할 설정, 승인 절차, 버전 관리, 감사 통제 기능이 기본 탑재돼 기업 환경에서 필요한 운영 안정성을 강화했다. 생성형 AI 도입이 늘수록 보안과 통제 문제가 함께 커지는 만큼, 아틀라시안은 생산성보다는 ‘운영 가능한 AI’에 방점을 찍고 있는 모습이다.

지라·서비스 관리·엔지니어링 도구까지 AI 확대

제품군 전반의 AI 적용 범위도 넓어졌다. 지라(Jira) 내 에이전트 기능은 정식 출시돼 업무 항목을 직접 할당받고 수행할 수 있으며, 모든 과정은 감사 로그로 남는다. 지라 프로덕트 디스커버리 엔터프라이즈는 포트폴리오 단위 거버넌스 기능과 함께 정식 출시됐고, 고객 신호를 수집하는 새 ‘피드백’ 기능은 얼리 액세스에 들어갔다.

새롭게 공개된 ‘인시던트 커맨드 센터’는 장애 탐지, 조사, 해결을 하나로 묶는 제품이다. 로보를 활용한 근본 원인 분석 기능이 포함됐고, ‘로보 서비스’는 자율형 또는 감독형 레벨1 고객 지원을 제공한다. 반복적인 1차 응대 업무를 AI가 흡수하는 구조다.

브라우저 기반 보고 도구인 ‘디아 리포트(Dia Reports)’도 발표됐다. 이 기능은 팀워크 그래프 맥락과 일상 업무 도구를 결합해 면접 준비 문서나 의사결정 메모 같은 맞춤형 브리핑을 선제적으로 생성한다. 사용자가 직접 프롬프트를 입력하기 전에 필요한 보고서를 먼저 띄워주는 방식이다. AI 인터페이스가 ‘질문에 답하는 창’에서 ‘사전에 챙겨주는 업무 레이어’로 이동하고 있음을 보여준다.

엔지니어링 조직을 겨냥한 기능도 추가됐다. 코드베이스와 에이전트 상호작용을 측정하는 ‘에이전트 익스피리언스’, 커밋 단위로 AI 생성 코드를 추적하는 ‘AI 코드 인사이트’, 개발 관리자를 위한 생산성 신호 도구 ‘AI 펄스’가 새로 공개됐다.

AI 확산의 핵심은 ‘맥락’과 통제

이번 발표에서 가장 중요한 대목은 아틀라시안이 AI 경쟁의 승부처를 ‘모델 성능’보다 ‘조직 맥락’에 두고 있다는 점이다. 단순히 더 똑똑한 챗봇을 만드는 것이 아니라, 조직 내부의 사람·문서·업무 흐름·결정 이력을 하나로 엮어 AI가 실제 회사 운영 구조 안에서 작동하도록 만들겠다는 전략이다.

관리 기능도 이런 방향에 맞춰 강화됐다. 새 조직 단위 에이전트 목록은 누가 어떤 에이전트를 만들었고, 어디서 돌아가며, 얼마나 자주 쓰이는지 실시간으로 보여준다. AI 접근 권한과 에이전트 생성 권한을 분리해 무분별한 확산을 막을 수 있게 했고, 대시보드와 감사 로그는 AI 사용량과 크레딧 소비를 추적한다. 외부 데이터 반입 정책, 데이터 저장 위치, 아틀라시안이 호스팅하는 대형언어모델 선택 제어도 함께 제공된다.

렌디 그룹의 제품 전달·자동화 총괄 매슈 하그리브스는 성명에서 “로보와 아틀라시안의 팀워크 그래프는 지라, 컨플루언스, JSM, 슬랙, 이메일 등을 하나로 묶는 연결 축”이라며 “AI가 주변 도구에 머무는 수준에서 조직 운영의 핵심으로 들어오는 전환점”이라고 평가했다.

앤드루 보야기 아틀라시안 고객 최고기술책임자도 최근 인터뷰에서 AI 에이전트가 실질적 가치를 내려면 조직 맥락이 필요하다고 강조했다. 이는 최근 기업용 AI 시장의 흐름과도 맞닿아 있다. 범용 모델 경쟁이 치열해질수록, 실제 현장에서는 ‘우리 회사 데이터와 프로세스를 얼마나 잘 이해하는가’가 도입 성패를 가르는 기준으로 떠오르고 있다.

아틀라시안의 이번 발표는 그런 흐름을 선명하게 보여준다. AI를 업무 툴에 덧붙이는 단계를 넘어, 조직의 운영 체계 자체를 AI가 이해하고 실행하도록 설계하는 경쟁이 본격화하고 있다.