We make AI
trustworthy enough
to do real work

Nora는 프로덕션에서 믿고 쓸 수 있는 AI 에이전트를 만들기 위한 플랫폼입니다. 에이전트는 Nora 위에서 실행되고, 프로덕션의 모든 답변은 trace로 기록됩니다. 답변이 틀리면 Nora가 signal로 감지하고, 원인을 찾고, simulation으로 수정 후보를 검증한 뒤, 승인된 개선만 version으로 배포하고 memory에 남겨 같은 실수가 반복되지 않게 합니다.

Nora는 trace를 보여주는 데서 멈추지 않습니다. 실패 후보를 signal로 모으고, 사람이 실패 여부를 확인하면 원인별 cluster와 case로 쌓습니다. 그다음 여러 수정 후보를 simulation에서 비용, 정확도, 안정성, 회귀 위험까지 비교하고, 승인된 후보만 version으로 배포합니다. 관찰에서 끝나지 않고 감지 · 진단 · 실험 · 배포 · 기억까지 이어지는 개선 루프가 제품의 중심입니다.

예를 들어 고객지원 에이전트가 환불 정책을 잘못 안내하면, 그 실행은 trace로 남고 출처와 어긋나는 답변은 signal 큐에 올라갑니다. 리뷰어가 실패로 확정하면 해당 입력과 잘못된 답변이 case가 되고, 같은 원인의 실패들이 cluster로 묶입니다. Nora는 이 cluster를 대상으로 실험을 돌려 프롬프트, 가드레일, 메모리, 검색 설정 같은 수정 후보를 비교합니다. 각 후보는 개선된 case와 깨진 case, 테스트 수, 비용, 안정성, holdout 회귀 결과로 검증되고, 사람이 배포를 승인해야 실제로 반영됩니다.

Nora는 데이터 접근을 워크스페이스 권한과 connector 단위로 나눕니다. Google Drive, Slack 같은 외부 연결은 저장된 credential로 관리되고, credential은 저장 시 암호화되며 다시 표시되지 않습니다. Foundry의 Clean 단계에서는 인덱싱 전에 이메일, 전화번호, 카드 번호, 주민등록번호 같은 개인정보를 마스킹할 수 있습니다. 역할별 권한으로 화면과 민감한 작업을 제한하고, signal 결정과 배포, guardrail 차단, 멤버 변경 같은 주요 행동은 Audit에 남습니다.