📚 LearnLog — AI가 설계하는 나만의 학습 루틴 트래커

• 배포 URL: https://learn-log-agent-dwdjwnk2jpfqcxabqpg8ys.streamlit.app/

• GitHub: https://github.com/imnamul/ai-agents-masterclass-assignments/tree/main/learn-log-agent

📌 프로젝트 설명

LearnLog는 LangGraph 기반 학습 습관 트래커 에이전트입니다.

학습 목표를 말하면 AI가 도메인을 분석하고, 수준에 맞는 주차별 커리큘럼과 공식 학습 자료 링크를 자동 생성합니다. 이후 매일 체크인할 때마다 오늘의 주제와 자료를 제시하고, 퀴즈로 복습시키고, 하루를 마무리하는 학습 일기를 Notion에 자동 포스팅합니다.

✨ 핵심 기능 설명

1. 맞춤 커리큘럼 자동 생성

학습 목표(예: "LangGraph", "영어 회화")와 현재 수준(입문/초급/중급/고급)을 입력하면, GPT-4o-mini가 도메인을 분석하고 전체 주차별 커리큘럼을 생성합니다. 각 주차마다 공식 문서·GitHub 등 학습 자료 링크 2~3개가 함께 제공됩니다.

2. 동적 AI 튜터 페르소나

커리큘럼 생성 시 도메인·수준에 맞는 튜터 시스템 프롬프트를 자동으로 생성합니다. "React 중급 튜터"와 "영어 회화 입문 튜터"는 서로 다른 교육 방식으로 응답합니다.

3. 매일 체크인 + 스트릭

오늘의 주제와 자료 링크를 먼저 보여주고, 학습 내용을 자유롭게 입력하면 AI 튜터가 핵심 개념을 짚어주는 피드백을 제공합니다. 연속 달성 일수(스트릭)가 누적되며 진도율도 실시간으로 업데이트됩니다.

4. 스페이스드 리피티션 퀴즈

오늘 배운 내용 기반 퀴즈 3문제를 자동 생성합니다. 퀴즈 히스토리에서 "약점 토픽"이나 "3일 이상 지난 토픽"을 감지해 복습 문제를 자동으로 포함시킵니다.

5. Notion 학습 일기 자동 포스팅

세션이 끝나면 오늘의 기분·목표·성취·회고·내일 계획이 담긴 학습 일기를 자동으로 Notion 데이터베이스에 저장합니다.

📸 관련 스크린샷

① 목표 설정 시작 — 사이드바에 오늘의 주제 하이라이트

학습 목표를 입력하면 사이드바에 진도율·오늘의 주제(파란 박스)·학습 자료 링크가 자동으로 채워집니다.

② AI가 생성한 4주 커리큘럼 + 주차별 학습 자료

GPT-4o-mini가 도메인을 분석하고 전체 주차 커리큘럼을 생성합니다. 각 주차에 학습자료 링크가 함께 제공됩니다.

③ 체크인 완료 후 액션 선택 (퀴즈 / 검색 / 일기)

오늘 학습 내용을 입력하면 AI 튜터가 피드백을 주고, 다음 단계(퀴즈/검색/일기)를 버튼으로 선택합니다. 스트릭 카운터가 사이드바에 표시됩니다.

④ 스페이스드 리피티션 퀴즈

오늘 학습 내용 기반 퀴즈 3문제를 자동 생성합니다. 퀴즈 히스토리에서 약점 토픽이나 오래된 내용을 감지해 복습 문제를 포함시킵니다.

⑤ 학습 일기 자동 작성 + Notion 포스팅 완료

세션이 끝나면 기분·성취·회고·내일 계획이 담긴 일기를 자동 작성하고 Notion DB에 저장합니다.

🔨개발 기술/스택

에이전트 프레임워크 : LangGraph (멀티 노드, interrupt, 체크포인트)
LLM : GPT-4o-mini
검색 : Tavily Search API
UI : Streamlit
외부 연동 : Notion API
상태 저장 : SQLite (LangGraph SqliteSaver)


그래프 구조 요약 (14개 노드):

START → mood_check → goal_check
  └─(새 목표)→ goal_detail → domain_analysis → curriculum_build → persona_build
                                                                         ↓
checkin → checkin_response → checkin_action
  ├─ 퀴즈 → quiz_generate → quiz → diary_writer → notion_post → END
  ├─ 검색 → resource_search ─────────────────────↗
  └─ 일기 ──────────────────────────────────────↗

💬 엔지니어 클럽을 진행하며 느낀 점과 멤버들을 위한 팁

느낀 점

6주간의 엔지니어 클럽을 진행하면서 1차 목표였던 강의를 끝까지 들을 수 있었어요. 매주 강의를 듣고 과제를 진행하는 사이클이 생각보다 빠듯했는데, 지금 돌아보면 주말에 다음 주 강의를 미리 듣고 과제를 여유 있게 진행했다면 훨씬 깊이 있게 이해할 수 있었을 것 같아 아쉬움이 남습니다.

특히 최종 과제를 너무 늦게 시작하는 바람에 서비스 기획을 제대로 하지 못했고, 결과적으로 방향성과 완성도 모두 아쉬운 부분이 있어요. 그래도 LangGraph로 실제로 동작하는 에이전트를 처음부터 배포까지 직접 만들어봤다는 것 자체가 큰 수확이었습니다.

다른 멤버들을 위한 팁

1. 최종 과제는 일찍 시작하세요
과제 주제를 결정하는 데 생각보다 시간이 걸려요. 무엇을 만들지 방향이 정해져야 강의가 제대로 흡수됩니다. 3주차 전후로 주제를 잡고 기획을 시작하는 걸 추천합니다.

2. 노드 하나에 interrupt 하나
하나의 노드에서 interrupt()를 두 번 쓰면 LangGraph 체크포인트가 불안정해집니다. 사용자 입력이 두 번 필요하다면 노드를 반드시 분리하세요.

3. interrupt 앞에서는 LLM 금지
interrupt() 호출 전에 LLM을 쓰면 resume 시 해당 LLM이 재호출됩니다. LLM 결과가 필요하면 이전 노드에서 state에 저장한 뒤 interrupt 노드에서 읽어야 해요.