구글 Antigravity란 무엇인가 — 커서와 무엇이 다른가

구글 Antigravity는 2025년 11월 구글이 Gemini 3 공개와 동시에 선보인 에이전트 중심(agent-first) 개발 플랫폼입니다.
기반은 VS Code를 포크(fork)한 구조이기 때문에 기존 VS Code 확장 프로그램을 대부분 그대로 사용할 수 있습니다.
그러나 일반 IDE와의 결정적 차이는 에이전트 매니저(Agent Manager)라는 “미션 컨트롤” 화면이 별도로 존재한다는 점입니다.

커서(Cursor)나 깃허브 코파일럿은 개발자가 코드를 작성하는 동안 인라인 제안을 해주는 방식입니다.
즉, 여전히 “내가 운전대를 잡고 AI가 네비게이션을 보조”하는 구조입니다.
반면 Antigravity는 개발자가 설계자(architect)가 되어 목표를 던져주면, AI 에이전트가 에디터·터미널·브라우저를 자율적으로 넘나들며 코드를 짜고, 실행하고, 결과를 직접 브라우저에서 확인합니다.
한 마디로 “내가 일을 시키고 AI가 실행”하는 패러다임의 전환입니다.

Antigravity가 지원하는 AI 모델

Antigravity는 구글의 Gemini 3 Pro에 최적화되어 있지만, 특정 모델에만 종속되지 않습니다.
현재 Anthropic의 Claude Sonnet 4.5, OpenAI의 오픈 가중치(Open-weight) GPT-OSS도 지원합니다.
덕분에 특정 작업에서 비용 효율이 더 좋거나 추론 성능이 높은 모델을 골라 쓸 수 있는 유연성이 생겼습니다.
이는 경쟁 툴들과 비교했을 때 상당한 장점으로, 특히 기업 환경에서 벤더 종속(vendor lock-in)을 피하려는 수요에 부응합니다.

▲ 목차로 돌아가기

설치 방법과 첫 실행 — 5분 안에 끝내는 세팅

구글 Antigravity는 현재 완전 무료 퍼블릭 프리뷰로 제공됩니다.
Mac, Windows, Linux 세 플랫폼 모두 지원하며, 설치에 필요한 것은 구글 계정(Gmail)과 크롬 브라우저 두 가지뿐입니다.
공식 다운로드 페이지(antigravity.google/download)에서 운영체제에 맞는 설치 파일을 받아 실행하면 됩니다.

설치 후 최초 세팅 순서

▲ 목차로 돌아가기

Agent Manager 핵심 기능 — 미션 컨트롤 완전 해부

Antigravity의 가장 독특한 화면이 바로 Agent Manager입니다.
일반 IDE의 에디터 화면과 별개로, 이곳에서 여러 에이전트를 동시에 생성하고 각 에이전트의 진행 상황을 한눈에 확인할 수 있습니다.
구글은 이를 “미션 컨트롤(Mission Control)”이라고 표현하는데, 실제로 써보면 AI 팀원들의 업무 보드를 보는 것과 비슷한 경험입니다.

Agent Manager 주요 탭 구성

Planning 모드 vs Fast 모드 — 언제 무엇을 쓸까

Planning 모드는 복잡한 기능 구현이나 전체 앱 설계처럼 다단계 계획이 필요한 작업에 씁니다.
에이전트가 먼저 구현 계획(Implementation Plan)을 작성하고 사용자에게 확인을 요청한 뒤 실행에 들어가기 때문에, 방향이 잘못될 위험을 크게 줄여줍니다.
반면 Fast 모드는 버그 수정, 색상 변경, 주석 추가처럼 단순한 작업을 빠르게 처리할 때 적합합니다.
bash 명령어도 바로 실행할 수 있어 개발자에게도 충분히 실용적입니다.

▲ 목차로 돌아가기

아티팩트(Artifacts) — AI가 내 일을 어떻게 했는지 보는 법

Antigravity가 기존 AI 코딩 툴과 가장 크게 차별화되는 지점이 바로 아티팩트(Artifacts) 시스템입니다.
에이전트는 단순히 코드 결과물만 건네는 게 아니라, 작업 과정 전체를 투명하게 기록한 문서를 함께 제공합니다.
왜 이 방식을 선택했는지, 어떤 단계를 거쳤는지를 개발자가 명확히 이해할 수 있어 “AI가 뭔가 이상하게 짠 것 같은데 왜 그런지 모르겠다”는 블랙박스 문제를 상당 부분 해소합니다.

아티팩트 종류 6가지

▲ 목차로 돌아가기

스킬(Skills)과 워크플로우 — 나만의 AI 팀원 만들기

Antigravity의 숨겨진 핵심 기능이 바로 스킬(Skills)입니다.
스킬이란 에이전트에게 특정 역할과 행동 규칙을 사전 정의한 마크다운 파일로, 한 번 만들어 두면 이후 같은 유형의 작업에서 AI가 그 가이드라인을 자동으로 따릅니다.
예를 들어 “코드 리뷰 스킬”을 만들면, 앞으로 코드 파일을 지목할 때마다 에이전트가 버그·스타일·성능 세 가지 기준으로 자동 검토를 수행합니다.

스킬 파일 구조

스킬은 ~/.gemini/antigravity/skills/(전역) 또는 프로젝트/.agents/skills/(프로젝트 전용) 경로에 폴더를 만들어 저장합니다.
폴더 안에 SKILL.md(필수), scripts/(선택), references/(선택), assets/(선택) 네 가지 요소를 담을 수 있습니다.
개인 코딩 스타일 가이드부터 라이선스 헤더 자동 삽입, SNS 콘텐츠 자동 발행처럼 반복 업무를 스킬로 패키징할 수 있어 생산성 향상 폭이 매우 큽니다.

워크플로우(Workflows)로 반복 명령 자동화

스킬이 “AI의 역할 정의”라면, 워크플로우는 “특정 명령어 단축키”에 가깝습니다.
예를 들어 /generate-unit-tests라는 워크플로우를 만들어 두면, 이후 에디터 채팅창에서 /generate-unit-tests만 입력해도 에이전트가 전체 파일을 스캔해 단위 테스트를 자동 생성합니다.
워크플로우는 프로젝트/.agents/workflows/ 경로에 마크다운 파일로 저장하며, 슬래시 명령어로 호출하는 방식이라 매우 직관적입니다.

▲ 목차로 돌아가기

실전 활용 사례 — 비개발자도 앱 만드는 방법

Antigravity의 가장 강력한 활용법은 이른바 바이브 코딩(Vibe Coding)입니다.
자연어가 유일한 문법이 되는 코딩 방식으로, “Python으로 할 일 목록 웹앱을 만들어줘”라고 입력하면 에이전트가 Flask 또는 FastAPI 선택부터 파일 구조 설계, 코드 작성, 브라우저 실행 확인까지 전 과정을 스스로 처리합니다.
실제로 공식 Codelab에서는 단 하나의 명령어로 완전히 작동하는 투두 앱을 10분 안에 만드는 과정을 보여줍니다.

비개발자를 위한 3가지 현실적 활용 사례

터미널 자동 실행과 보안 설정

Antigravity는 에이전트가 터미널 명령어를 자동 실행할 수 있는 기능을 제공합니다.
기본값은 매 명령마다 사용자에게 확인을 요청하는 방식이지만, 설정에서 “허용 목록(allowlist)”을 지정해 신뢰하는 명령어는 자동으로 실행되도록 바꿀 수 있습니다.
단, rm·sudo·curl·wget처럼 위험도가 높은 명령은 기본적으로 차단되어 있어 초보자도 큰 실수를 예방할 수 있습니다.

▲ 목차로 돌아가기

Antigravity의 한계와 솔직한 총평

모든 신기술이 그렇듯 Antigravity도 현재 시점에서 몇 가지 명확한 한계가 존재합니다.
먼저 학습 곡선의 문제입니다. 에이전트 오케스트레이션이라는 개념 자체가 기존 IDE 사용자에게 낯선 패러다임이라, 처음 며칠은 “이걸 어디서 시작해야 하지?”라는 막막함을 느낄 수 있습니다.
에이전트 매니저와 에디터 뷰를 번갈아 써야 한다는 점도 워크플로우에 익숙해지는 데 시간이 필요합니다.

두 번째는 사용량 제한(Rate Limit)입니다. 공식 문서에는 “넉넉한 무료 요금제”라고 명시되어 있지만, 복잡한 기능을 연속으로 돌리다 보면 API 한도에 부딪히는 사례가 Reddit 등 커뮤니티에서 꾸준히 보고됩니다.
에이전트가 항상 완벽하지 않다는 점도 중요합니다. 작업 중 중간에 멈추거나 의도와 다른 방향으로 구현하는 경우가 여전히 존재하므로, 복잡한 작업일수록 Planning 모드에서 구현 계획을 충분히 검토한 후 실행하는 습관이 필요합니다.

▲ 목차로 돌아가기