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Nora는 프로덕션에서 믿고 쓸 수 있는 AI 에이전트를 만들기 위한 플랫폼입니다. 에이전트는 Nora 위에서 실행되고, 프로덕션의 모든 답변은 트레이스로 기록됩니다. 답변이 틀리면 Nora가 신호로 감지하고, 원인을 찾고, 시뮬레이션으로 수정 후보를 검증한 뒤, 승인된 개선만 버전으로 배포하고 메모리에 남겨 같은 실수가 반복되지 않게 합니다. Nora의 루프: Build, Detect, Evaluation, Simulation, Refine가 점선 원 위에 놓여 다시 Build로 돌아오는 순환

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Nora의 개선 루프

세팅부터 평가, 개선까지 알아서 돌아갑니다.
1

Build

쓰던 코딩 에이전트를 연결하고, 프롬프트뿐 아니라 메모리 · 지식 · 가드레일 모든 인프라를 빌드하세요.
2

Detect

Nora가 모든 응답의 실패와 거짓 주장, 근거 없는 출처를 확인합니다. 실패로 보이는 답은 신호에 쌓입니다.
3

Evaluation

Nora가 잡아낸 신호를 하나씩 확인하세요. 진짜 실패는 확정하고, 왜 틀렸는지 피드백을 남깁니다. 확정된 실패는 비슷한 것끼리 군집으로 묶이고, 시뮬레이션에 쓰이는 평가 데이터가 됩니다.
4

Simulation

Nora는 비용과 정확도, 회귀 위험까지 따져 개선안을 제안합니다. 과거 트레이스와 데이터셋을 대상으로 시뮬레이션을 돌려, 실제 프로덕션에서 나올 결과를 배포 전에 확인합니다.
5

Refine

배포를 승인하면 버전으로 안전하게 나가고, 수정은 기억되며, 쌓인 믿음은 재검증으로 다시 확인합니다.

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다음 단계

핵심 개념

Nora 사용을 위한 핵심 개념

빠른 시작

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