🍼 부모는 처음이라 : 진단하지 않고 교육하는 육아 코치

🔗 최종 배포 URL

• https://first-time-parent.streamlit.app/

🐙 깃허브 링크

• https://github.com/jiwonkim16/first-time-parent

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📌 프로젝트 설명

아이한테 무슨 일이 생기면 부모가 제일 먼저 하는 건 검색인데,

검색 결과가 파편적이고 근거도 제각각이라 읽고 나면 오히려 더 불안해집니다.

단지, "이럴 땐 병원 진료가 필요함" 또는 "위험하지 않으니 걱정마세요." 한마디 듣고 싶었을 뿐인데 말이죠.

그렇다고 AI한테 "우리 애 열나는데 어떡해?" 물어보고 그 답을 그대로 믿는 것도 좀 무섭더라고요.

AI가 진단을 대신 내려주면 안 되는 영역이라고 생각했습니다.

그래서 부모는 처음이라는 진단해주는 AI가 아니라, 부모가 스스로 판단할 수 있게 교육하는 육아 코치로 만들었습니다.

- ❌ 증상을 진단하지 않고 → ✅ 어떻게 대처할지 교육

- ❌ 병원 갈지 대신 결정하지 않고 → ✅ 상담이 필요한 신호를 알려줌

- ❌ 육아 정답을 주지 않고 → ✅ 공식 근거로 선택지 정리

모든 답변 끝에는 실제 상담 연락처를 붙여서, 최종 판단은 항상 의료진에게 넘어가게 했습니다.

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✨ 핵심 기능 설명

근거 데이터는 아이사랑(보건복지부) · CDC · 질병관리청 공식 자료를 월령×주제로 정리해서 사용했고, 생후 12개월 이하를 대상으로 잡았습니다.

1. 위험도 이중 안전망 (병렬 + max)

LLM 판단과 규칙 기반 판단을 병렬로 돌린 뒤 더 위험한 쪽을 채택합니다.

모델이 위험 신호를 놓쳐도 규칙이 바닥을 잡아주는 구조예요. 안전이 걸린 판단을 LLM 하나한테 맡기고 싶지 않았습니다.

2. 위험도별 3단 분기

- 높음 → 교육 생략하고 즉시 병원 안내 (가드레일)

- 주의 → 오늘 진료 권고 + 교육

- 낮음 → 7단 구조의 완결된 교육 답변

3. 되묻기

월령·증상처럼 위험도를 가늠할 핵심 정보가 없으면 답을 지어내지 않고 먼저 되묻습니다.

다만 규칙상 위험한 신호가 이미 잡혔으면 되묻지 않고 바로 안내로 갑니다.

4. 공식 근거 검색 (ReAct 루프)

월령·주제로 공식 자료를 조회해 인용합니다.

자료를 못 찾아도 침묵하지 않고 "근거를 못 찾았다"고 고지한 뒤 위험도별로 안내합니다.

5. 역할 범위 밖 처리

육아와 무관한 질문은 정중히 거절해서, 에이전트가 자기 역할 밖으로 새지 않게 했습니다.

6. 미성년자 민감정보 비영속

아이 이름·월령·대화는 세션 메모리에만 있고 DB·파일·체크포인터 어디에도 저장하지 않습니다.

탭 닫으면 즉시 사라집니다.

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📸 관련 스크린샷

에이전트 워크플로우 (그래프 구조)

UI

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🔨 개발 기술 / 스택

- Python

- LangGraph — State·Node·조건부 Edge로 판단 흐름 설계

- OpenAI — LLM 판단 및 교육 답변 생성

- Streamlit + Streamlit Cloud — 채팅 UI 및 배포

의도적으로 제외한 개념

- 체크포인터 / Time Travel / interrupt-HITL — 미성년자 비영속 원칙과 충돌해서 걷어냄

- 멀티에이전트 — 자율 멀티에이전트가 아니라 역할 분리 워크플로우로 설계

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💬 엔지니어 클럽을 진행하며 느낀 점과 팁

이번 챌린지에서 크게 남은 건 두 가지였습니다.

첫째, "판단의 흐름을 직접 그린다"는 감각.

처음엔 프롬프트만 잘 쓰면 되는 줄 알았습니다.

그러나 state·node·edge를 배우면서 에이전트의 본질은 똑똑한 모델 하나한테 다 맡기는 게 아니라 어떤 순서로, 어떤 조건에서, 무엇을 처리할지 흐름을 설계하는 것이라는 걸 익혔습니다.

둘째, "더하는 것보다 절제가 더 어렵다"는 깨달음.

배운 기능(Checkpointer·Time Travel·HITL)이 전부 멋져 보여서 다 넣고 싶었습니다. 그러나 미성년자 민감정보를 다루는 제 앱의 기획 원칙이랑 충돌해서 의도적으로 빼는 결정을 내렸습니다.

기술은 넣을 수 있느냐가 아니라 왜 넣지 않았는가로도 설명된다는 걸 배웠습니다.

지금 버전은 매 질문마다 완결된 교육 답변을 주는 '일문일답' 도구에 가까운 것 같습니다.

다음 단계에선 비영속 원칙을 지키면서도 더 자연스러운 후속 대화가 되도록 민감하지 않은 정보에 한정한 세션 맥락 확장에 도전해보려 합니다.

다들 6주동안 너무 고생 많으셨고 매일매일 반갑게 인사해주시고 일정 관리해주신 Bora님께도 감사드립니다!!