Antigravity의 에이전트 도약: OS 커널 및 둠

Google DeepMind의 케빈 하우는 에이전트 제품 설계의 핵심 철학을 소개하며, 이를 축구 스타 리오넬 메시에게 결정적인 순간에 공을 넘겨주는 것에 비유했습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)이 최상의 성능을 발휘하도록 지원하는 비유입니다.

이러한 접근 방식은 LLM을 단순히 보조 역할이 아닌 스타 플레이어로 보아야 하며, 제품 설계는 모델이 최대한의 자율성을 가지고 작동할 수 있도록 방해 없이 모델의 기능을 촉진해야 한다고 규정합니다.

2025년 11월에 처음 출시된 Antigravity는 기술 및 비기술 사용자 모두를 위한 통합 도구를 제공하여 개발자 속도를 높이는 것을 목표로 했습니다.

Antigravity 버전 2.0은 통합 개발 환경(IDE)을 에이전트 관리자로부터 분리하는 중요한 아키텍처 변화를 보여주었으며, 후자가 독립형 애플리케이션으로 기능하고 서브 에이전트, 작업 트리, 예약 작업, 음성 모드와 같은 기능을 도입했습니다.

이는 모델의 최첨단 기능이 사용자 경험에 즉시 반영되고 가시화되어, 사용자가 모든 모델 개선으로부터 혜택을 받을 수 있도록 보장하는 것을 의미합니다.

개발자 도구의 진화는 2022년의 결정론적 자동 완성, 2024년의 에이전트 워크플로우, 그리고 마침내 2025년의 병렬 에이전트 관리로의 전환을 통해 이 원칙을 잘 보여줍니다.

처음에는 AI 모델에 터미널에 대한 직접적인 접근 권한을 부여하는 것에 대한 상당한 우려가 있었습니다. 특히 코드베이스를 실수로 삭제하는 것과 같은 치명적인 사고의 위험이 있었습니다.

그러나 강력한 권한 시스템을 포함한 안전 기본 요소에 대한 전략적 투자를 통해 사용자들은 AI를 활용하여 소프트웨어를 더 빠르고 안전하게 구축하고 배포할 수 있었으며, 모델이 성숙하고 터미널 실행에서 개선된 자율적 의사결정을 보여줌에 따라 초기 두려움을 극복했습니다.

Antigravity 팀은 Windsurf 제품에서 익숙한 채팅 사이드바를 제거하고 에이전트 인터페이스로만 대체했을 때 처음에는 사용자들의 반발에 직면했습니다.

초기 사용자 저항에도 불구하고, 이러한 변화는 에이전트 연구 및 실행을 점점 더 선호하는 진화하는 산업 패러다임에 맞춰 의도된 움직임이었고, 궁극적으로 에이전트 제품을 새로운 표준으로 확립했습니다.

IDE는 이제 개발자가 더 깊은 추상화 계층을 파고들어야 할 때만 유용한 디버거와 유사한 전문 도구로 재구상되었으며, 개발의 미래는 고급 에이전트 오케스트레이션, 팀 협업, 스웜 및 소프트웨어 팩토리를 포함할 것으로 예상됩니다.

이러한 개선 사항은 4월에 출시된 Gemini 3.5 Flash에 통합되어 이제 향상된 속도, 비용 효율성을 제공하며 다중 에이전트 시스템 관리 분야에서 리더십을 보여줍니다.

사용자는 Antigravity 내에서 간단한 '/teamwork' 슬래시 명령을 사용하여 에이전트 팀을 시작할 수 있으며, 그러면 선두 에이전트가 협업 노력을 관리하게 됩니다.

이 선두 에이전트는 프론트엔드 엔지니어, 백엔드 엔지니어, 인프라 전문가, QA 및 디자인과 같은 전문 역할을 할당하여 임의의 크기의 팀을 동적으로 구성하고, 복잡한 작업에 대한 포괄적인 접근 방식을 가능하게 합니다.

각 서브 에이전트는 동적으로 생성되고 자율적으로 작동하며, 심지어 메인 에이전트와 다른 기본 AI 모델을 사용할 수도 있습니다. 시스템은 Kanban 보드 또는 타임라인 보기와 같은 인터페이스를 통해 실시간 업데이트를 제공하기 위해 생성형 UI를 사용합니다.

이 야심 찬 프로젝트는 Gemini 3.5 Flash를 활용했으며, 93개의 서브 에이전트가 12시간 동안 15,000개의 요청을 실행하고 20억 개의 토큰을 소비했습니다.

전체 작업 비용은 1,000달러 미만으로, 복잡한 엔지니어링 문제에 AI 모델과 서브 에이전트를 사용하는 것의 경제성과 성능을 보여주며, 이 접근 방식의 확장성과 비용 효율성을 증명했습니다.

전통적인 나란히 평가 워크플로우는 일반적으로 'Jupyter 노트북 노가다'라고 불리는 광범위한 수동 작업이 필요하며, 연구원들이 데이터를 painstaking하게 분석하고 비교해야 합니다.

Antigravity 에이전트는 이 워크플로우의 약 90%를 자동화하여 연구원들이 자연어를 사용하여 에이전트에게 평가에 대해 질의할 수 있도록 하고, 에이전트는 Google의 방대한 코드베이스를 분석하여 성능 차이를 계산합니다.

이 시스템은 또한 관찰된 결과에 대한 100개 이상의 가설을 생성하기 위해 전문 에이전트를 생성하고, 병렬 서브 에이전트가 각 가설을 조사하며, 생성형 UI를 통해 사용자가 결과 데이터를 직관적으로 필터링하고 상호 작용할 수 있도록 하여 효율성을 더욱 향상시킵니다.

이러한 기본 요소는 완전히 동적인 서브 에이전트 그래프에 기반을 두고 있으며, 개별 사용자 학습 스타일에 맞춰 결과를 조정하는 생성형 UI를 활용하고, 스킬 파일을 로드하는 것만으로 시스템을 즉석에서 재구성하거나 재생성할 수 있습니다.

Antigravity에서 두 서브 에이전트는 동일하지 않습니다. 메인 에이전트는 각 서브 에이전트를 즉석에서 구성, 프롬프트, 시드하여 동적으로 오케스트레이션하고 독립적으로 관리합니다.

이러한 동적 기능은 샌드박스와 원격 시스템을 포함한 다양한 환경에서 병렬 작업을 가능하게 하며, 기본 AI 모델이 계속 개선됨에 따라 점점 더 전문화되고 협력적인 에이전트 팀으로 이어집니다.

SMS, 웹훅, 크론 작업, GitHub PR과 같은 이벤트는 팀이 "사이드카 프로세스는 본질적으로 사이드카 프로세스이다"라고 정의한 이러한 장기 실행 유틸리티 프로세스를 사용하여 Google Antigravity에서 작업을 트리거합니다.

이러한 프로세스는 SMS 메시지, 웹훅, 크론 작업, GitHub Pull 요청과 같은 다양한 외부 입력을 처리할 수 있으며, Google Antigravity는 이미 이 기본 요소를 예약된 시간 기반 작업에 사용하고 있습니다. 전체 프로토콜 사양은 이번 여름 말에 공개될 예정입니다.

Antigravity의 Gemini Flash는 초당 거의 900토큰을 달성하여 많은 경쟁사보다 10배 빠르며, 정적 템플릿이나 HTML 파일에 의존하지 않고 UI를 인라인으로 렌더링하여 고도로 반응적이고 적응적인 상호 작용을 가능하게 합니다.

이 기술은 막대 차트, 그래프, 표, 심지어 둠 실행과 같은 복잡한 애플리케이션을 포함한 광범위한 대화형 요소를 지원하며, 하우는 이를 스티브 잡스의 iPhone 소개에 비유하여 '플라스틱에 고정된' 제어 방식에서 벗어나는 것을 의미합니다.

케빈 하우에 따르면 에이전트 제품의 근본적인 디자인 원칙은 '방해가 되지 않고 모델이 작동하게 두는 것'이며, 모델의 자율적인 작동에 대한 최소한의 간섭을 강조합니다.

제품 소유자는 AI 모델이 더 빠르고, 더 유능하며, 비용 효율적이게 됨에 따라 효과적으로 확장될 수 있는 유연한 기본 요소를 정의하도록 권장되며, 견고하고 무거운 기계적 인프라에서 벗어나야 합니다.

궁극적인 목표는 고정되거나 제한되지 않은 제품 경험을 만들어 모델이 사용자 요구를 충족하고 완전한 지능을 활용하기 위해 동적으로 적응하고 진화할 수 있도록 하는 것입니다.