Google Antigravity를 소개합니다. AI 지원 소프트웨어 개발의 새로운 시대

Introducing Google Antigravity, a new era in AI-assisted software development

코딩을 위한 모델 지능의 모든 발전은 우리가 어떻게 개발해야 하는지 재고하도록 장려했습니다. 오늘날의 통합 개발 환경(IDE)은 불과 몇 년 전의 IDE와는 매우 다릅니다. 저희의 가장 지능적인 모델인 Gemini 3는 에이전트 기반 코딩에 있어 큰 변화를 의미하며, 이는 우리가 IDE가 나아가야 할 다음 단계적 변화에 대해 생각하도록 요구합니다.

오늘날, 저희는 새로운 에이전트 개발 플랫폼인 Google Antigravity를 소개합니다. 핵심은 구글의 최고의 모델을 활용한 익숙한 AI 기반 IDE 경험이지만, Antigravity는 브라우저 제어 기능, 비동기 상호 작용 패턴, 그리고 에이전트 중심의 제품 폼팩터로 IDE를 에이전트 우선의 미래로 진화시키고 있습니다. 이 모든 것이 결합되어 에이전트가 복잡하고 엔드투엔드(end-to-end) 소프트웨어 작업을 자율적으로 계획하고 실행할 수 있도록 합니다.

Antigravity를 구축한 이유

저희는 Antigravity가 에이전트 시대의 소프트웨어 개발을 위한 기반이 되기를 바랍니다. 저희의 비전은 궁극적으로 아이디어를 가진 누구나 이륙(liftoff)하여 그 아이디어를 현실로 만들 수 있도록 하는 것입니다. 오늘부터 Google Antigravity는 Gemini 3 Pro 사용에 관대한 할당량 제한과 함께 무료로 공개 프리뷰에서 이용 가능합니다.

Gemini 3와 같은 모델을 통해, 저희는 에이전트 지능의 한 지점에 도달하기 시작했습니다. 이 지점에서는 모델들이 개입 없이 여러 표면(surface)에 걸쳐 더 오랜 시간 동안 실행할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 아직까지 개입 없이 며칠씩은 아니지만, 우리는 개별 프롬프트와 도구 호출을 넘어선 더 높은 추상화 수준에서 에이전트와 상호 작용하는 세상에 가까워지고 있습니다. 이 세상에서는 에이전트와 사용자 간의 통신을 가능하게 하는 제품 표면이 다르게 보여야 하고 느껴져야 하며 — Antigravity가 바로 이에 대한 해답입니다.

핵심 원칙

Antigravity는 협업 개발의 네 가지 주요 원칙인 신뢰(trust), 자율성(autonomy), 피드백(feedback), 그리고 자기 개선(self-improvement)을 하나로 모은 최초의 제품입니다.

신뢰

대부분의 오늘날 제품들은 두 가지 극단 중 하나에 존재합니다. 사용자가 에이전트가 수행한 모든 행동과 도구 호출을 보여주거나, 아니면 에이전트가 어떻게 그곳에 도달했는지에 대한 맥락 없이 최종 코드 변경만 보여주고 검증하기 쉬운 방법도 없는 경우입니다. 이 두 가지 방식 중 어느 것도 에이전트가 수행한 작업에 대한 사용자 신뢰를 불러일으키지 못합니다. Antigravity는 사용자가 이러한 신뢰를 얻을 수 있도록, 필요한 충분한 아티팩트(Artifacts)와 검증 결과를 갖추고 보다 자연스러운 태스크 레벨 추상화에서 에이전트의 작업을 보여줍니다. 여기에는 단순히 작업 자체뿐만 아니라, 자신의 작업에 대한 검증 과정을 철저히 생각하도록 하는 데 중점을 둡니다.

Antigravity에서 에이전트와 대화할 때, 사용자는 태스크 내에 그룹화된 도구 호출을 보고, 높은 수준의 요약과 해당 태스크를 따라 진행되는 진행 상황을 모니터링합니다. 에이전트가 작업함에 따라, 이는 아티팩트(Artifacts)를 생성하는데, 이는 원시적인 도구 호출보다 사용자가 검증하기 더 쉬운 형식(예: 태스크 목록, 구현 계획, 워크스루, 스크린샷, 브라우저 녹화)의 유형별 결과물입니다. Antigravity의 에이전트는 아티팩트를 사용하여 자신이 무엇을 하고 있는지 이해하고 있으며 자신의 작업을 철저히 검증하고 있음을 사용자에게 전달합니다.

View the Agent's task list,review the implementation plan post-research and pre-implementation,or scan the walkthrough at completion.

에이전트의 태스크 목록을 보고, 리서치 후 구현 전 단계에서 구현 계획을 검토하거나, 완료된 워크스루를 확인해 보세요.

자율성(Autonomy)

오늘날 가장 직관적인 제품 형태는 에디터, 브라우저 또는 터미널과 같은 표면에 내장된 에이전트와 동기적으로 작업하는 것입니다. 이것이 Antigravity의 주요 '에디터 뷰'가 Tab 자동 완성 기능, 인라인 명령어(in-line Commands), 그리고 사이드 패널에서 완전히 작동하는 에이전트를 갖춘 최첨단 AI 기반 IDE 경험인 이유입니다.

그렇긴 하지만, 우리는 Gemini 3와 같은 모델로 인해 에이전트가 이러한 모든 표면에서 동시에 자율적으로 작동할 수 있는 시대로 전환하고 있습니다:

Autonomously,an Antigravity Agent writes code for a new frontend feature,uses the terminal to launch localhost,and actuates the browser to test that the new feature works.

자율적으로(Autonomously), Antigravity Agent는 새로운 프론트엔드 기능을 위한 코드를 작성하고, 터미널을 사용하여 localhost를 실행하며, 브라우저를 조작하여 해당 새 기능이 작동하는지 테스트합니다.

또한 저희는 에이전트가 이러한 자율성을 최적으로 노출하고 사용자가 더 비동기적으로(asynchronously) 상호 작용할 수 있는 형태 요소를 가질 자격이 있다고 믿습니다. 따라서 IDE와 같은 Editor 표면 외에도, 저희는 '에이전트 우선(agent-first)'의 Manager 표면을 소개합니다. 이는 에이전트가 표면에 내장되는 패러다임을 뒤집어, 오히려 표면들이 에이전트에 내장되는 형태로 만듭니다. 이를 여러 작업 공간(workspaces)에서 여러 에이전트를 생성하고, 오케스트레이션하며, 관찰할 수 있는 미션 컨트롤처럼 생각할 수 있습니다.

User spawned an Agent to do background research in a different workspace while focusing on a more involved task in the foreground,using the Inbox and side panel in the Agent Manager to be notified of progress.

사용자는 포그라운드(foreground)에서 더 복잡한 작업을 하는 동안 다른 작업 공간에서 백그라운드 리서치를 수행하도록 에이전트를 생성하고, 진행 상황을 알기 위해 Agent Manager의 인박스(Inbox)와 사이드 패널을 사용합니다.

저희는 비동기적인 Manager 경험과 동기적인 Editor 경험 둘 다를 단일 창에 담으려고 하기보다는, Manager와 Editor 간의 즉각적인 전환(handoffs)에 최적화하기로 결정했습니다. Antigravity는 Gemini와 같은 모델들이 계속해서 빠르게 지능화됨에 따라 개발을 비동기 시대(asynchronous era)로 직관적으로 가져가도록 설계되었으며, 미래지향적입니다.

피드백

원격 전용(remote-only) 폼 팩터의 핵심적인 결함은 에이전트와 쉽게 반복 작업을 할 수 없다는 점입니다. 에이전트 지능은 실제로 상당히 개선되었지만, 여전히 완벽하지는 않습니다. 작업의 80%를 완료할 수 있는 에이전트는 유용해야 하지만, 피드백을 제공하는 쉬운 방법이 없다면 나머지 20%를 해결하는 것이 이점보다 더 많은 작업이 됩니다. 사용자 피드백은 우리가 에이전트를 완벽하거나 도움이 안 되는 '흑백(black-or-white)' 시스템으로 취급하지 않도록 합니다. Antigravity는 로컬 작동을 시작하여, 텍스트 Artifact에 대한 Google 문서 스타일의 댓글이든 스크린샷에 대한 선택 및 댓글 피드백이든 모든 표면과 Artifact 전반에 걸쳐 직관적인 비동기 사용자 피드백을 허용합니다. 이 피드백은 에이전트의 프로세스를 중단할 필요 없이 자동으로 에이전트의 실행에 통합됩니다.

An example of feedback on textual Artifacts such as an implementation plan and an example of feedback on a visual Artifact such as a screenshot taken by the Agent.

구현 계획과 같은 텍스트 Artifact와 에이전트가 찍은 스크린샷과 같은 시각적 Artifact에 대한 피드백 예시입니다.

자체 개선(Self-improvement)

Antigravity는 학습을 핵심 원시 요소(core primitive)로 다루며, 에이전트의 동작은 지식 기반으로부터 검색하고 기여하는 역할을 모두 수행합니다. 이러한 지식 관리는 에이전트가 과거 작업으로부터 학습할 수 있게 합니다. 이는 유용한 코드 스니펫이나 파생된 아키텍처와 같은 중요한 명시적 정보일 수도 있지만, 특정 하위 작업을 성공적으로 완료하기 위해 취해진 일련의 단계와 같이 더 추상적일 수도 있습니다.

Agent learning from work and feedback to generate and leverage knowledge items,viewable from the Agent Manager.

에이전트가 작업과 피드백으로부터 학습하여 지식 항목을 생성하고 활용하며, 이는 에이전트 관리자(Agent Manager)에서 볼 수 있습니다.

Antigravity를 오늘 사용해 보세요

우리는 Antigravity의 제품 폼 팩터가 에이전트 지원 개발(agent-assisted development)에서 다음 근본적인 단계 함수(fundamental step function)를 나타낸다고 믿습니다. 따라서 우리의 목표는 이를 최종 사용자에게 가능한 최고의 제품 오퍼링으로 연결하는 것입니다. 오늘 공개 미리 보기에는 다음과 같은 기능들이 포함되어 있습니다:

• 개인을 위한 Google Antigravity를 무료로 이용할 수 있습니다.
• macOS, Linux, Windows와의 호환성을 지원합니다.
• 에이전트 내에서 Google의 Gemini 3, Anthropic의 Claude Sonnet 4.5 모델, OpenAI의 GPT-OSS에 접근하여 개발자에게 모델 선택권을 제공합니다.
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  Antigravity의 기능에 대한 자세한 내용은 문서(docs)를 참고하시고, 다양한 사용 사례를 탐색하며 Antigravity가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 더 알아보세요. 새로운 기능이 자주 추가되므로 이 블로그와 X, LinkedIn, YouTube에서 최신 정보를 받아보세요.

경험해 보세요. 카운트다운 시작: 3… 2… 1…

각주

[1] 저희는 용량 범위 내에서 모델에 접근할 수 있도록 제공하며, 남용을 방지하기 위해 속도 제한(rate limits)이 설정되어 있고 이는 5시간마다 초기화됩니다. 내부적으로 이 속도 제한은 에이전트가 수행하는 작업량과 연관되며, 이는 프롬프트마다 다를 수 있습니다. 따라서 작업이 더 간단하고 에이전트가 작업을 빠르게 완료할 수 있는 경우 훨씬 많은 프롬프트를 받을 수도 있고, 그 반대인 경우도 마찬가지입니다. 저희의 모델링에 따르면 매우 적은 비율의 파워 유저만이 5시간당 속도 제한에 도달하는 것으로 나타나, 이 부분이 사용자가 걱정할 필요가 없고 Antigravity를 자유롭게 사용할 수 있기를 바랍니다. ↩