Atlas

Atlas 做的事情很直接：它要让团队里用到的每一个 AI 工具，都能知道公司是怎么运作的。不是再做一个新的 AI 应用，而是在 ChatGPT、Claude、Copilot、Gemini 和各种内部 Agent 之间，放一个共享的公司知识层。

今天一个团队使用 AI 的典型状态是，市场部的人在 ChatGPT 里上传了一份产品介绍 PDF，工程团队在 Claude 里粘贴了技术文档片段，运营同事又在 Copilot 里手动输入了客户背景。每个人都在用自己的方式给 AI 工具“喂”公司信息，但这些信息彼此孤立，版本也不一致。当产品定价改了、政策更新了、客户状态变了，没有人会同时去更新三个不同 AI 工具里的上下文。结果就是，同一个问题，ChatGPT 给出的建议基于三个月前的旧数据，Claude 引用的还是上一个版本的流程，Copilot 干脆不知道有这回事。

这个卡点不在模型能力，也不在工具功能，而在“公司状态”这一层没有统一的来源。Atlas 切入的正是这一层：它不是知识库本身，而是让多个 AI 工具能读取同一套公司信息的同步层。旧方案里，Notion 或 Confluence...