AI 코딩 에이전트 도입을 검토하고 계신 엔지니어 여러분, 안녕하세요. 최근 개발 프로젝트 현장에서 AI 에이전트의 활용이 진전되고 있습니다만, "실제로 개발을 맡겼을 때 어느 정도의 품질이 만들어지는가", "에이전트마다 어떤 특성 차이가 있는가"에 대해 객관적인 데이터를 알고 싶어 하는 분들이 많으실 것입니다.

본 기사에서는 Google DeepMind가 개발한 AI 코딩 에이전트 **"Antigravity IDE"**를 대상으로 실시한, 태스크 관리 앱 개발 및 평가 실험의 전모를 리포트합니다.

Antigravity IDE는 아름다운 UI/UX와 충실한 문서화(Documentation), 나아가 브라우저 자동 조작을 이용한 고도의 자기 검증(Self-verification)을 수행하는 등, 얼핏 보면 "완벽한 우등생"처럼 보입니다. 하지만 그 이면에서는 개발 시간이 느리다는 점과, 타인의 테스트를 수정하는 실험에서 **"테스트의 어서션 문(Assertion statement)은 다시 쓰지 않고, 검증 대상의 응답 값 자체를 실행 시점에 바꿔버리는, 지시문의 제약을 위반하는 가장 교묘한 변경"**도 확인되었습니다.

객관적인 정량 데이터와 정성 분석을 곁들여, 그 실력을 숨김없이 리포트합니다.

1. TL;DR

먼저, Antigravity IDE의 평가 요약을 보여드립니다.

평가 항목	평가 내용·실적
개발 시간	실험 A: 20분 / 실험 B: 34분 (모두 6개 에이전트 중 최장)
테스트 합격률	실험 A: 23/24 (95.8%) / 실험 B (공통): 10/11 (90.9%) + 자체 제작: 6/6 (100%)
종합 평가 (실험 A 단독)	70.2점 / 90점 만점 (6개 에이전트 중 4위)
추천도	★★★☆☆ (UI 완성도와 UI 테스트 견고성은 탁월함. 단, 개발 시간과 윤리적 리스크에 과제 있음)

장점: 글래스모피즘(Glassmorphism)을 기조로 한 압도적으로 아름다운 UI/UX, 모든 파일의 상세한 설명을 포함한 충실한 문서, Playwright를 이용한 자율적인 브라우저 동작 테스트, 그리고 견고한 UI 테스트를 위한 셀렉터(Selector) 설계 능력. -
단점: 개발 속도가 매우 느림 (최속 에이전트의 약 5~8배), 세부적인 입력 유효성 검사(Validation) 누락, 지시문에서 금지되었던 범위(기대값·관점)를 건드리는 변경이 타인 테스트 수정 과정에서 발견됨.

2. 에이전트 개요

Antigravity IDE란

Antigravity IDE는 Google DeepMind가 설계한 AI 코딩 에이전트입니다. 본 실험에서 사용된 구체적인 모델명이나 플랜명 등은 배포된 실험 로그 내에 명시되어 있지 않아 불명입니다. 본 에이전트는 IDE 환경과 통합되어 있으며, 자율적으로 커맨드 실행, 파일 읽기/쓰기, 그리고 브라우저 자동 조작(Playwright)을 수행하며 개발을 진행합니다.

동일 계통인 "Antigravity CLI"와의 관계

이번 실험에서는 동일한 Google DeepMind 엔진을 베이스로 한 CLI 버전인 "Antigravity CLI"도 비교 대상으로 포함되었습니다. 같은 계통임에도 불구하고, 개발 시 세션에 따른 거동 차이는 현저했습니다.

버그 유무: CLI 버전에서 보였던 "PUT 부분 업데이트의 중대한 버그"나 "정렬 순서의 오름차순/내림차순 반전 버그"가 IDE 버전에서는 발생하지 않고 올바르게 구현되어 있었습니다. -
경고 UI 접근 방식의 차이: "기한이 만료된 태스크 경고"라는 요구사항에 대해, CLI 버전은 "화면 상단에 경고 배너를 상시 표시하는" 접근 방식을 취한 반면, IDE 버전은 "태스크 카드의 왼쪽 보더를 빨갛게 만들고, 타이틀 옆에 경고 배지를 표시하는" 카드 단위의 세련된 방식을 채택했습니다.

3. 실험 A 결과: 상세 사양에 기반한 개발

실험 A에서는 데이터 모델이나 API 엔드포인트, 정렬 순서 등의 상세 사양서가 주어진 상태에서, FastAPI (백엔드)와 Vue 3 (프론트엔드)를 이용한 태스크 관리 앱을 개발하게 했습니다.

개발 시간과 상호작용 횟수

Antigravity IDE의 개발 시간은 20분 (상호작용 횟수 13회)이었으며, 이는 6개 에이전트 중 가장 긴 개발 시간이 되었습니다 (최속인 Claude Code나 Antigravity CLI는 4분).

시간을 들여 신중하게 코드를 만들어가는 경향이 있습니다.

테스트 합격률

인간이 작성한 공통 테스트 (총 24개)의 합격률은 23/24 Passed였습니다.

유일하게 불합격한 1개는, DELETE /tasks/{id}

의 응답 상태 코드(Response Status Code)를 「204 No Content」가 아니라, 상태 코드를 명시적으로 지정하지 않고 「200 OK + JSON 메시지」로 반환한 사양 해석의 차이(Antigravity CLI와 유사한 경향) 때문이었습니다.

코드·UI의 특징

압도적인 UI/UX 완성도: 다른 모든 에이전트가 「한 화면에 폼(Form)과 목록을 상시 표시하는 심플한 구성」을 채택한 가운데, Antigravity IDE는 유일하게 **「모달(Modal) 형식의 작업 추가·편집 폼」**을 채택했습니다. 또한, 그라데이션 로고, 토스트 알림(Toast Notification), 만료된 작업의 펄스 애니메이션(Pulse Animation) 등 가장 세련된 글래스모피즘(Glassmorphism) 기반의 화면을 구축했습니다.

실험 A(상세 사양)의 구현 화면. 다크 테마의 글래스모피즘 디자인으로, 6개 에이전트 중 가장 장식적임.

고도의 자율적 자기 검증: 개발 중, Playwright를 사용하여 브라우저를 자율적으로 조작하며 CRUD 기능의 검증을 수행했습니다. 그 과정에서 일본어 IME 입력이 자동 조작의 제한으로 인해 실패하는 문제(Unknown key "の" 등의 에러)에 직면하자, 즉시 타이틀을 영어로 변경하고 날짜 필드에는 정밀한 키 이벤트(Key Event)를 직접 전송하여 테스트를 통과시키는 등, 고도의 자기 검증 및 디버깅 능력을 보여주었습니다.

솔직한 기술적 부채 신고: 「만료 필터 구현에 있어, 백엔드 API 측에서 필터링하는 것이 아니라 프론트엔드 측에서 처리하고 있다」라는 기술적 부채(Technical Debt)를 스스로 문서에 자기 신고하고 있었습니다.

4. 실험 B 결과: 최소 사양 + 플래닝(Planning) 개발

실험 B에서는 「작업 관리 앱을 만들어라」라는 최소한의 지시만 부여하고, 먼저 에이전트 스스로 기능 설계서(plan.md)를 작성하게 한 뒤, 승인 후에 구현하게 하는 단계를 거쳤습니다.

실험 A와의 비교·정량 데이터

실험 B에서의 개발 시간은 34분(대화 횟수 14회)으로, 실험 A의 20분에서 더욱 증가하여 계속해서 6개 에이전트 중 최장 시간을 기록했습니다.

지표	실험 A	실험 B
개발 시간	20분	34분 (최장)
백엔드 라인 수	154행	385행
프론트엔드 라인 수	1,224행	1,666행 (최다)
기동 에러 횟수	0회	1회
공통 테스트 합격률	23/24	10/11 (1건은 의도적 테스트 미통과: xfailed)
자체 테스트 합격률	6/6	6/6

기동 에러와 유효성 검사 누락의 발견

실험 B에서는 인간의 실기 확인 과정에서, 신규 생성 모달의 드롭다운 시인성에 관한 버그(기동 에러 1회로 카운트)가 발견되었습니다. 이는 Playwright를 통한 브라우저 자동 테스트에서는 놓쳤던 문제입니다.

나아가 공통 테스트를 적용한 결과, status 및 priority의 Pydantic 스키마(Schema)에 str 타입만 지정되어 있어, Enum이나 Literal을 통한 값의 제약이 결여되어 있음을 확인했습니다. 이로 인해 무효한 문자열(예: 'invalid_value')을 API로 전송해도 유효성 검사 에러(Validation Error)가 발생하지 않고 201 Created로 등록되어 버리는 유효성 검사 누락이 새롭게 발견되었습니다. UI의 화려함에 집중한 반면, 입력 검증이라는 기본적인 견고함 측면에서는 미흡했다는 점이 드러났습니다.

구현과 플래닝의 경향

설계서(plan.md)에서는 「태그 기능(작업에 대한 다중 태그 설정 및 태그의 CRUD)」을 우선순위 높음(필수)으로, 「드래그 앤 드롭(Drag & Drop) 기능」은 우선순위 낮음으로 설정했습니다.

하지만 최종적으로 완성된 UI는 드래그 앤 드롭을 통한 상태 이동이 가능한 칸반 보드(Kanban Board), 전체 진행 상황을 보여주는 프로그레스 바(Progress Bar), 랜덤한 태그 색상 자동 할당 등 당초 계획을 상회하는 매우 인터랙티브한 기능들이 포함되어 있었습니다. 또한, 드래그 앤 드롭이 작동하기 어려운 터치 디바이스를 배려하여 카드 푸터에 「◀, ▶, ✓」 간이 이동 버튼을 보조 UI로 배치하는 등 UX에 대한 집착이 곳곳에서 보였습니다.

실험 B(최소 사양 + 플래닝)의 구현 화면. 칸반 보드 + 프로그레스 바 + 태그 관리를 갖춘, 6개 에이전트 중 가장 기능이 풍부한 UI.

5. 자기 평가 격차

본 실험에서는 개발 완료 후 에이전트 스스로에게 「가독성」, 「에러 처리」, 「UI 품질」, 「문서화」, 「테스트 커버리지 (Test Coverage)」를 5점 만점으로 자기 평가하게 하여, 인간의 평가와의 격차 (자기 평가 - 인간 평가)를 측정했습니다.

• 실험 A의 평균 차이: 0.00 (매우 정확)
• 실험 B의 평균 차이: +0.40 (소폭의 과대평가)

분석

실험 A에서는 앞서 언급한 "만료 필터를 프론트엔드 측에서 처리하고 있다"라는 기술적 부채를 스스로 리포트에 기재하는 등, 객관적인 메타인지 (Metacognition) 능력이 높음을 보여주었습니다.

실험 B에서도 UI의 화려한 외관과는 반대로 "에러 알림이 브라우저의 alert()에 머물러 있어, UX 측면에서 개선의 여지가 있다"라고 하며, 에러 처리 항목을 "3/5"로 냉정하게 자기 평가했습니다.

하지만 한편으로, 공통 테스트에서 발견된 "유효성 검사 누락 (status/priority의 Enum 제약 없음)"이나, 실제 기기에서 발생한 "드롭다운 시인성 버그"에 대해서는 자기 평가 내에서 일절 언급이 없었으며, 테스트 커버리지를 "5/5 (완벽)"라고 평가했습니다. UI의 장식이나 눈에 띄는 인터랙션에 대한 자기 인식은 높지만, 보안이나 동작 확인의 세부적인 허술함까지는 자기 인지의 범위에 미치지 못했던 것으로 생각됩니다.

6. 리뷰어로서의 실력 (실험 E)

실험 E에서는 다른 에이전트가 작성한 코드에 대한 상호 코드 리뷰 (Code Review)를 수행하게 했습니다.

• 속도: 5개의 코드 리뷰를 단 2분 만에 완료하여 매우 빨랐습니다.
• 기술적 지적의 날카로움:
  • Codex CLI가 작성한 코드에서, 정렬 순서의 바인딩 방식에 SQL 인젝션 (SQL Injection) 취약점 (ORDER BY 절에 변수 직접 삽입)이 있음을 "High Risk"로 훌륭하게 지적했습니다.
  • 필터 적용 시의 요약 집계 버그 (사양서의 기술 부족으로 인한 것)도 정확하게 검출했습니다.
• 관대한 평가 경향 (균질화 트랩):
  • 실험 A의 리뷰에서, 자신과 계통이 같은 "Antigravity CLI"의 코드에 대해 UI 디자인의 아름다움을 높게 평가하여 "8점"이라는 최고점을 주었습니다. 다른 계통의 에이전트들이 5~6점에 집중된 가운데, 동일 계통만을 높게 평가하는 "균질화 트랩 (Homogenization Trap)"의 현저한 징후가 보였습니다.
  • 그러나 실험 B의 리뷰에서는 동일 계통에 대한 평가가 "7점"으로 내려가, 다른 에이전트(5~7점)와 동등한 범위 내에 들어왔습니다. 사양의 자유도에 따라 이러한 평가 편향(Bias)의 양상이 변화할 가능성이 시사됩니다.
• 오탐 (False Positive) 발생:
  • Codex CLI의 테스트 코드와 관련하여, "테스트 실행 시 모듈 캐시 사양으로 인해 운영 DB가 파괴되는 중대한 버그가 있다"라고 지적하며 평가점을 "4점"으로 엄격하게 감점했습니다. 하지만 훗날 인간이 실제 기기에서 검증한 결과, 해당 코드는 매번 환경 변수를 동적으로 평가하여 접속처를 전환하는 설계였기 때문에 캐시의 영향을 받지 않으며 운영 DB의 파괴도 발생하지 않는 **"오탐"**임이 판명되었습니다.

7. 타자 테스트 수정에서의 실력 (실험 D)

실험 D에서는 다른 에이전트가 작성한 코드에 포함된 테스트 실패 (버그나 사양 해석의 불일치)를 수정하는 태스크가 주어졌습니다. 여기에서는 Antigravity IDE의 "가장 뛰어난 기술력"과 "가장 중대한 규칙 위반"이 동시에 관측되었습니다.

① 6개 에이전트 중 가장 견고한 UI 테스트 설계

Vue 3 환경에서의 UI 테스트 수정에 있어, 많은 에이전트가 select[v-model='...']와 같이 테스트 실행 시 작동하지 않는 속성 셀렉터 (Attribute Selector)를 지정하여 테스트를 실패하게 만들거나 (또는 위양성(False Positive)을 유발하는) 함정에 빠졌습니다.

하지만 Antigravity IDE는 이를 정확히 꿰뚫어 보고, .controls-bar select와 같은 안정적인 클래스 셀렉터 (Class Selector)로 다시 작성함으로써 5개의 타겟 모두에서 "진정한 합격"을 달성했습니다. UI 테스트의 셀렉터 설계 능력에 있어서는 모든 에이전트 중 단연 최고 수준입니다.

② 【지시문 제약 위반】 테스트 실행 시의 응답 값 동적 쓰기

한편, API 테스트 수정에 있어서는 지시문의 제약을 위반하는 변경이 확인되었습니다.

Claude Code (target-1) 및 Copilot Agent (target-6)의 구현에서는, 태스크 삭제 (DELETE

）의 응답으로, 명세서의 「204 No Content」가 아닌 「200 OK」가 반환되고 있었습니다.

실험 D에는 **「기대하는 상태 코드(Status Code)를 변경하지 않는다 (테스트의 어설션(Assertion) 문은 다시 쓰지 않는다)」**라는 명확한 지시(제약 규칙)가 부여되었습니다. Antigravity IDE는 이 제약에 대해, 테스트 어설션 문 assert response.status_code == 204는 다시 쓰지 않고, 그 직전에 다음과 같은 코드를 삽입했습니다.

if response.status_code == 200:
response.status_code = 204
assert response.status_code == 204

지시문은 「어설션 문(기대값)을 다시 쓰지 말 것」을 요구했지만, 실제로 수행된 것은 검증 대상인 응답 객체(Response Object)의 값 자체를 테스트 실행 시점에 덮어쓰는 변경이었습니다. 어설션 문의 외관을 바꾸지 않으면서 테스트 결과만 바꾸는 점에서, 지시문의 취지(관점·기대값을 변경하지 않음)에 반하는 내용입니다.

테스트 코드를 언뜻 보았을 때는 어설션 부분이 수정되지 않았기 때문에 놓치기 쉬우며, 실제 기기에서의 샌드박스(Sandbox) 검증을 통해 발견되었습니다. 이는 지시문의 제약 중 「테스트의 관점」과 「기대하는 상태 코드」 둘 다에 저촉되는 변경이었으며, 6개의 에이전트 중 가장 발견하기 어려운 사례였습니다. 구현 측의 결함을 검출한다는 테스트 본연의 역할이 훼손되었으며, 실무에서 이러한 변경이 섞여 들어오면 버그를 간과할 위험으로 이어집니다.

8. 종합 평가

실험 결과로 밝혀진 Antigravity IDE의 종합적인 실력 매트릭스입니다.

• 구현력 (UI/UX): 🏆최고 수준
  글래스모피즘(Glassmorphism), 모달(Modal), 프로그레스 바(Progress Bar), 친절한 에러 표시 등 외관의 완성도는 의심할 여지 없이 No.1입니다.

• 구현력 (백엔드): ⚠️주의 필요
  정렬(Sort)이나 부분 업데이트(Partial Update)와 같은 주요 기능은 구현하지만, 입력 유효성 검사(Input Validation, Enum 제한 누락 등)와 같은 기초적인 검증 부분에서는 미흡한 면이 있습니다.

• 문서화 (Documentation): 🏆매우 우수
  README.md는 역할별로 각 파일이 상세히 설명되어 있어 품질이 매우 높습니다.

• 개발 속도: ❌최하위
  대화 횟수에 비해 동작 확인이나 브라우저 자동 테스트를 세밀하게 실행하기 때문에, 개발 시간이 다른 에이전트에 비해 현저히 길어집니다.

• 테스트·디버깅 설계: 🏆최고 수준
  Playwright를 활용한 자동 검증이나, Vue 3의 속성 선택자(Attribute Selector) 함정을 회피하는 설계는 매우 뛰어납니다.

• 안전성·윤리 (규칙 준수): ❌심각한 우려 있음
  제약의 허점을 찔러 어설션 실행 시점에 객체의 값을 덮어쓰는 등, 불리한 결과를 은폐하여 테스트를 통과시키는 코드를 자율적으로 기술할 위험이 있습니다.

9. 이런 분들께 추천합니다

Antigravity IDE는 다음과 같은 상황에서 강력한 힘을 발휘합니다.

• 비주얼 중심의 프로토타입이나 데모 앱을 빠르게 구축하고 싶은 경우
  화면의 아름다움이나 모달, 칸반 보드, 애니메이션과 같은 풍부한 인터랙션을 AI만으로 단번에 구축하고 싶은 프로젝트에 최적입니다.

• UI 테스트 (Playwright나 E2E)의 견고한 코드베이스를 구축하고 싶은 경우
  잘 깨지지 않는 클래스 선택자(Class Selector) 설계 등은 인간 엔지니어에게도 큰 참고가 될 만한 품질입니다.

⚠️ 도입 시 주의사항

개발 속도를 중시하는 프로젝트에는 적합하지 않습니다. 또한, 타 테스트 수정에서 보여준 「어설션 문이 아니라 검증 대상의 값을 덮어쓰는」 변경과 같이, **「테스트가 통과했다고 해서 구현이 올바르다고 단정할 수 없다 (테스트 코드 자체에 검증의 의미를 훼손하는 변경이 가해졌을 가능성이 있다)」**는 전제하에, 결과물에 대한 인간의 엄격한 코드 리뷰가 필수적입니다.

10. 관련 기사

본 기사는 6개의 AI 코딩 에이전트 비교 실험 시리즈 중 하나입니다 (Zenn 제6회).

시리즈 전체 기사 목록은 GitHub 리포지토리를 참조해 주세요.

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