Atlas 是一款面向 AI 产品的成果验证（Outcome Verification）与归因（Attribution）工具，核心目标是把 AI 产品交付的成果与驱动这些成果的智能体动作和工作流对应起来。
主要解决的问题：
- 成果只以总量形式呈现：每月只看到一个计数，知道数字在动，但不知道原因。
- 归因靠猜测：究竟是哪个智能体步骤、工作流或模型变更影响了指标，往往只存在于某人的记忆或不再重跑的笔记中。
- 定价决策缺乏依据：不知道什么在产生成果，就无法判断哪些成果值得定价，也无法为自己的定价辩护。
使用方式：
- 在沙盒环境中添加一段轻量的 Atlas 代码片段（snippet）。
- 导入相关的产品、智能体、CRM 与分析数据。
- 设置想要追踪的成果以及支撑这些成果的证据。
- 按工作流、细分群组和发布版本拆解归因。
- 从沙盒开始，Atlas 的设计支持在生产环境上线前进行测试与学习。
目标场景：
- 希望了解 AI 产品哪些部分真正产生成果的团队。
- 已经在市场上使用基于成果的合同（outcome-based contracts），希望明确自己按什么收费，并通过数据验证后再推进正式部署的团队。
其他细节：资料中展示的数据为示例说明用途。关于具体支持的平台、集成方式、定价、可用性等，资料暂未提供。
