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Google의 에이전트형 AI 코딩 어시스턴트인 Antigravity 2.0의 내부 아키텍처와 작동 원리를 분석합니다. 프롬프트 처리 흐름, 도구 호출 루프, 그리고 GEMINI.md와 같은 규칙 파일의 메커니즘을 상세히 설명합니다.
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원문 바로가기Antigravity 2.0은 Google이 제공하는 에이전트형 AI 코딩 어시스턴트입니다. 단순한 챗봇이 아니라 파일 조작·명령 실행·Web 검색·서브 에이전트(Sub-agent) 기동 등을 자율적으로 수행하는 "에이전트"로서 동작합니다.
본 기사에서는 다음과 같은 관점에서 그 내부 메커니즘을 해설합니다.
Antigravity 2.0은 크게 3개의 레이어로 구성되어 있습니다.
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 📜 규칙 파일 레이어 │
│ GEMINI.md / AGENTS.md / SKILL.md │
...
사용자가 프롬프트를 입력하면, 먼저 시스템(프로그램)이 다음을 구성합니다.
이는 LLM은 관여하지 않는 순수한 프로그램 처리입니다. 템플릿 방식으로 정보를 묶어 LLM으로의 입력을 구성합니다.
구성된 컨텍스트를 모두 LLM에 전달합니다. LLM은 여기서:
LLM이 "도구를 사용한다"라고 판단한 경우, 도구 이름과 인수를 포함한 명령을 출력합니다.
// LLM이 출력하는 도구 호출 명령의 이미지
{
"tool": "grep_search",
...
시스템이 이 명령을 받아 실제로 실행하고, 그 결과를 컨텍스트에 추가하여 다시 LLM에 전달합니다. LLM은 다시 판단하며——이 LLM → 도구 실행 → LLM으로 복귀의 루프가 에이전트의 핵심입니다.
[사용자 입력]
↓
[시스템: 컨텍스트 구성]
...
Antigravity 2.0에는 3종류의 규칙 파일이 있습니다.
LLM에 대한 지시를 Markdown으로 기술하는 파일입니다. 항상 컨텍스트에 주입됩니다.
| 배치 장소 | 적용 범위 |
|---|---|
~/.gemini/GEMINI.md | 전 프로젝트 공통 (Global) |
[프로젝트 Root]/GEMINI.md | 해당 프로젝트만 |
서브 디렉토리 내의 GEMINI.md | |
| 해당 폴더에 액세스했을 때 (JIT) |
활용 예시:
# ~/.gemini/GEMINI.md 의 예
- 모든 답변은 일본어로 수행할 것
- 코드 주석도 일본어로 작성할 것
...
Cursor·Claude Code 등 여러 AI 도구에서 공유하고 싶은 규약을 작성하는 파일입니다. Antigravity 전용이 아니라, 어떤 도구에서도 읽을 수 있는 범용적인 포맷입니다.
SKILL에 대해서는 "Google Antigravity CLI 무료 범위에서 SKILL을 사용해 보았다!"를 참고해 주세요.
필요할 때만 읽히는 전문 태스크용 절차서입니다.
[LLM이 SKILL.md의 description을 단서로 전문 태스크를 감지]
↓
[view_file (IsSkillFile=true)로 SKILL.md의 본문을 읽음]
...
| 배치 장소 | 용도 |
|---|---|
~/.gemini/skills/ | 글로벌 스킬 |
.agent/skills/ | 프로젝트 고유 스킬 |
GEMINI.md와의 가장 큰 차이점은 **컨텍스트 절약 (Context Saving)**입니다. 항상 로드되지 않기 때문에 복잡한 절차서도 부담 없이 정의할 수 있습니다.
| 파일 | 로드 타이밍 | 적합한 유스케이스 |
|---|---|---|
GEMINI.md | 항상 | 언어 설정·필수 제약 |
SKILL.md | 온디맨드 (On-demand) | Git 조작 절차·보안 감사 등 |
AGENTS.md | 항상 (복수 도구 공통) | 프로젝트 규약 공유 |
Antigravity가 표준으로 제공하는 도구입니다.
| 도구 | 설명 | LLM |
|---|---|---|
view_file | 파일 내용 읽기 (행 범위 지정 가능) | 없음 |
write_to_file | 신규 파일 생성 | 없음 |
replace_file_content | 단일 블록 교체 | 없음 |
multi_replace_file_content | 여러 곳을 한 번에 교체 | 없음 |
list_dir | 디렉토리 목록 | 없음 |
| 도구 | 설명 | LLM |
|---|---|---|
grep_search | 파일 내 패턴 검색 (ripgrep) | 없음 |
search_web | 웹 검색 (요약 포함) | 있음 (Google Grounding API 사용 여부?) |
read_url_content | URL 내용을 Markdown으로 가져오기 | 없음 |
| 도구 | 설명 | LLM |
|---|---|---|
run_command | 명령 실행 (사용자 승인 후) | 없음 |
manage_task | 백그라운드 태스크 관리 | 없음 |
schedule | 타이머·정기 실행 | 없음 |
| 도구 | 설명 | LLM |
|---|---|---|
generate_image | 텍스트로부터 이미지 생성 | 있음 (이미지 생성 AI) |
| 도구 | 설명 |
|---|---|
invoke_subagent | 서브 에이전트 호출 (병렬 실행 가능) |
define_subagent | 새로운 서브 에이전트 타입 정의 |
manage_subagents | 서브 에이전트 목록·강제 종료 |
send_message | 다른 에이전트에게 메시지 전송 |
| 도구 | 설명 |
|---|---|
ask_permission | 파일 액세스·명령 실행 권한 신청 |
list_permissions | 현재 권한 목록 확인 |
ask_question | 여러 선택지로 사용자에게 질문 |
서브 에이전트는 도구로서 호출되지만, 내부에 LLM 루프를 가진 특수한 존재입니다.
메인 LLM
↓ 「invoke_subagent를 호출함」 (도구 명령)
시스템: invoke_subagent를 실행
...
사용 가능한 서브 에이전트 종류:
Built-In vs. Custom Subagents
| 종류 | 권한 | 용도 |
|---|---|---|
research | 읽기 전용 | 코드베이스 조사·웹 검색 등의 무거운 조사를 병렬로 위임 |
self | 풀 권한 (자신의 클론) | 격리된 환경에서의 작업·병렬 실행 |
커스텀 (define_subagent) | 자유롭게 정의 | 특정 태스크 전용 에이전트 생성 |
병렬 실행이 가능하기 때문에, 메인이 작업을 계속하면서 조사는 research 에이전트에게 맡기는 식의 효율적인 사용이 가능합니다.
Anthropic이 책정한 「AI와 도구를 연결하는 표준 규격」입니다. 「AI를 위한 USB-C」라고도 표현됩니다.
| 관점 | 빌트인 도구 (Built-in Tool) | MCP 도구 (MCP Tool) |
|---|---|---|
| 제공자 | Antigravity가 표준 탑재 | 사용자/서드파티가 설정 |
| 추가 방법 | 설정 불필요 | MCP 설정 파일에 추가 필요 |
| 대상 | 범용 조작 | 전문적·프라이빗한 리소스 |
| 포터빌리티 (Portability) | Antigravity 전용 | 여러 AI 도구에서 작동 |
GitHub MCP ── Pull Request 생성·Issue 관리
Google Workspace MCP ── Drive·Gmail 조작
DB MCP ── 사내 데이터베이스로의 액세스
...
search_web
은 MCP인가?
정답: MCP가 아니라, 빌트인 도구 (Built-in Tool)입니다.
search_web은 Antigravity에 내장된 표준 기능입니다. 다만, 반환되는 「요약」은 Google의 AI(아마도 Google의 Vertex AI Grounding API)가 생성하고 있기 때문에, 도구 내부에 LLM이 숨겨져 있다는 점에서 다른 빌트인 도구와 다릅니다.
| 요소 | 포인트 |
|---|---|
| 컨텍스트 (Context) 구성 | 시스템(프로그램)이 수행한다. LLM은 관여하지 않는다 |
| 도구 호출 (Tool Call) | LLM이 명령을 출력하고, 시스템이 실행한다. 결과를 LLM으로 되돌리는 루프 |
| GEMINI.md | 상시 주입되는 규칙 파일. 간결하게 유지하는 것이 요령 |
| SKILL.md | 온디맨드 (On-demand)로 읽어오는 전문 절차서. 컨텍스트 절약에 유효 |
| 서브 에이전트 (Sub-agent) | 도구로서 호출되지만 내부에 LLM 루프를 가짐 |
| MCP | Anthropic이 책정한 표준 규격. 사용자가 독자적인 도구를 추가할 수 있는 확장 계층 |
| search_web | 빌트인 도구. 루트 내부에서 Google AI가 요약을 생성하는 특수한 케이스 |
개인적으로 AI 에이전트를 능숙하게 다루기 위해서는 컨텍스트 윈도우 (Context Window)가 중요한 개념이라고 생각하기 때문에, Antigravity 2.0의 매력은 컨텍스트 윈도우에 주목하면 알 수 있습니다! + 「서브 에이전트 만드는 법」을 참고해 주세요.
