Google I/O '26, 에이전트 개발자를 위한 Google Cloud의 새 도구 발표

Google은 이번 I/O에서 에이전트(Agents, 자율적으로 작업을 수행하는 AI 프로그램) 개발 도구를 전면 개편했습니다. 핵심은 Antigravity 2.0과 Managed Agents API로 대표되는 통합 개발 키트이며, 로컬 환경에서 빠르게 프로토타입을 만들고 클라우드에 안전하게 배포할 수 있도록 설계됐습니다. 기존 Vertex AI는 Gemini Enterprise Agent Platform으로 확장되어, 세션 메모리(Session Memory)와 중앙 거버넌스(Central Governance) 기능을 갖춘 종합 플랫폼으로 자리잡았습니다. 전체 구조는 노코드(No-code)부터 코드 우선(Code-first) 방식까지 네 단계(rung)로 나뉘며, 각 단계는 A2A 프로토콜로 상호 호환됩니다.

네 가지 개발 경로 구성

1단계 Agent Studio (로우코드 (Low-code)): 시각적 작업 공간에서 모델을 고르고 프롬프트(Prompt)와 도구(Tools)를 연결해 코드 없이 에이전트를 만드는 방식입니다. 비즈니스 팀이나 빠른 프로토타이핑에 적합합니다. -
2단계 Managed Agents API: 이번 I/O에서 새로 공개된 API로, 에이전트의 동작만 정의하면 Google Cloud가 인프라 운영을 대신 맡습니다. 각 에이전트는 일시적(Ephemeral) 샌드박스(Sandbox)에서 격리 실행되어 보안성을 확보합니다. -
3단계 Antigravity: 코딩과 에이전트 오케스트레이션(Orchestration)을 위한 핵심 솔루션입니다. Gemini 모델에 최적화돼 있고, 개발한 스킬(Skills)은 여러 환경에서 재사용 가능합니다. -
4단계 ADK 2.0 (Agent Development Kit): 엔지니어가 직접 코드로 멀티 에이전트(Multi-agent) 구조를 설계하는 방식입니다. 그래프(Graph) 기반 엔진으로 동적 추론(Dynamic Reasoning)과 결정론적 워크플로(Deterministic Workflow) 사이를 자유롭게 오갈 수 있습니다.

Antigravity 2.0의 주요 기능

데스크톱 앱 (Desktop App): 코딩 에이전트를 조율하는 중앙 작업 공간으로, 한 번의 프롬프트로 서브 에이전트(Sub-agents)를 분기시키거나 작업을 병렬 실행할 수 있습니다. -
Antigravity CLI: 데스크톱 앱과 동일한 품질의 지능을 터미널(Terminal) 환경에서 제공하며, 인증(Authentication)·컨텍스트(Context)·설정을 공유합니다. -
엔터프라이즈 보안 (Enterprise Security): Cloud OAuth로 로그인하면 모든 추론이 사용자의 클라우드 경계(Cloud Boundary) 안에서 실행되며, 지역별 모델 엔드포인트(Endpoint)를 활용해 데이터 주권(Data Sovereignty)을 유지합니다.

ADK 2.0에서 달라진 점

협업 워크플로 (Collaboration Workflow): chat(완전한 위임), task(필요시 명확화), single-turn(도구처럼 호출) 세 가지 운영 모드로 서브 에이전트를 조직합니다. -
동적 워크플로 (Dynamic Workflow): 데코레이터(Decorator)만으로 워크플로 노드(Node)를 함수처럼 호출하고 복잡한 분기 로직을 짤 수 있습니다. -
ADK Kotlin 베타 (Beta): Android 온디바이스(On-device) 에이전트가 백엔드 Python 에이전트와 자연스럽게 협력할 수 있도록 언어 지원이 확대됐습니다.

차별점과 강점

개방성 (Openness): Claude Code, Cursor 같은 타사 코딩 에이전트도 Agent CLI와 ADK를 통해 Google Cloud 인프라 위에서 동작시킬 수 있습니다. -
연속성 (Continuity): 낮은 단계에서 시작해 위 단계로 옮겨가도 같은 런타임(Runtime)을 그대로 사용하므로, 초기 투자를 버리지 않아도 됩니다. -
거버넌스 (Governance): Skill Registry(공개 프리뷰)로 도메인 로직을 카탈로그화해 재사용을 촉진하고, Agent Identity·Agent Gateway로 운영 단계의 보안을 강화합니다.

한계와 주의점

신규 기능의 성숙도: Managed Agents API의 A2A 및 거버넌스 통합은 아직 "곧 제공(Coming soon)" 단계이며, ADK Kotlin도 베타(Beta)입니다. -
학습 곡선 (Learning Curve): ADK의 그래프 모델은 분기가 두 개를 넘어설 때 가치를 발휘하지만, 그 전까지는 진입 비용이 존재합니다.

Google의 이번 발표는 개별 도구의 출시라기보다, 노코드 (No-code) 비즈니스 사용자부터 코드 중심의 엔지니어까지 동일한 플랫폼 위에 통합하려는 구조적 정비에 가깝습니다. 네 단계 사다리 구조와 A2A 프로토콜이라는 공통 기반 위에서, 어떤 단계로 시작하든 데이터와 자산이 클라우드 프로젝트 내에 머무른다는 점, 그리고 Antigravity를 권장하면서도 타사 코딩 에이전트와의 상호 운용성 (Interoperability)을 열어둔 점은 벤더 락인 (Vendor lock-in) 우려를 완화하려는 방향성으로 해석됩니다. 에이전트 개발이 프로토타입 (Prototype) 단계를 지나 운영 (Operations)·거버넌스 (Governance)·평가 (Evaluation)가 중요한 국면으로 넘어가는 흐름을, Google이 플랫폼 차원에서 정리하려 한 시도로 평가할 만합니다.