구글 딥마인드 안티그래비티 개념 정리
핵심 요약
안티그래비티는 개발자를 위한 통합 작업 환경으로, 에이전트 매니저, 코드 에디터, 브라우저를 하나로 묶어 LLM 기반 개발을 돕는 도구입니다. 자동 실행 에이전트와 아티팩트(작업 보고서)를 활용해 코드 생성, 리팩터링, 리서치, 테스트까지 거의 전 과정을 맡기고, 사람은 검토와 중요한 결정에 집중하는 방식의 새로운 개발 워크플로를 제안합니다.
안티그래비티란 무엇인가
안티그래비티는 구글 딥마인드가 만든 개발자용 AI 작업 환경으로, 하나의 앱 안에서 코딩, 에이전트 제어, 브라우저 상호작용을 모두 처리하도록 설계된 도구입니다.
기본 아이디어는 "AI를 단순 채팅봇이 아니라 프로젝트 전체를 함께 진행하는 동료 개발자"처럼 쓰게 해주는 것입니다.
사용자는 작업을 요청하고 방향을 잡아주며 최종 검토를 담당하고, 안티그래비티는 코드 작성, 명령 실행, 테스트, 리서치 같은 반복·기계적인 부분을 최대한 자동화합니다.
세 가지 핵심 화면: 에이전트, 에디터, 브라우저
안티그래비티의 중심에는 세 가지 화면이 있습니다.
첫째, 에이전트 매니저는 여러 작업공간과 에이전트를 한 곳에서 관리하는 곳입니다.
여기서 새로운 작업을 시작하고, 평행으로 돌아가는 여러 에이전트의 진행 상황을 확인하며, 각 작업의 결과물과 보고서를 모아서 볼 수 있습니다.
둘째, 에디터는 실제 코드를 보는 화면으로, 일반 코드 에디터처럼 탭, 자동완성, 사이드바 등을 제공하면서 동시에 에이전트가 옆에서 제안하거나 코드를 수정해주는 환경입니다.
셋째, 브라우저 화면은 크롬 안에 에이전트가 직접 들어와 마우스를 움직이고, 클릭하고, 스크롤하며 웹 앱을 테스트하는 공간입니다.
이 세 가지를 오가며 "계획–구현–테스트–리뷰"를 한 제품 안에서 순환시키는 구조라고 이해하면 쉽습니다.
에이전트의 자동 실행 모드와 역할
안티그래비티에서는 에이전트를 "질문만 답하는 AI"가 아니라 "직접 일을 하는 실행 주체"로 설정할 수 있습니다.
특히 자동 모드에서는 에이전트가 사용자의 매번 승인을 받지 않고도 터미널 명령을 실행하고, 패키지를 설치하고, 서버를 띄우는 등의 작업을 알아서 수행합니다.
단, 위험도가 높거나 복잡한 명령은 사용자에게 승인·거부를 요청해 신뢰를 쌓도록 설계되어 있습니다.
이 모드의 핵심 가치는 "쉬운 일은 에이전트가 끝까지 처리하고, 애매하거나 중요한 지점만 사람에게 물어보는" 식으로 사람의 집중력을 아껴주는 데 있습니다.
아티팩트: 에이전트의 '생각과 결과'를 기록하는 문서
안티그래비티는 에이전트가 진행하는 작업을 '아티팩트'라는 마크다운 문서로 구조화해서 남깁니다.
대표적으로 세 가지가 있습니다.
첫째, 작업 목록(Task list)은 에이전트가 현재 어떤 단계들을 진행 중인지, 무엇을 완료했는지를 정리한 체크리스트입니다.
둘째, 구현 계획(Implementation plan)은 에이전트가 본격적으로 코드를 수정하기 전에 어떤 조사 내용을 바탕으로 무엇을 어떻게 바꿀지 미리 제안하는 설계 문서입니다.
셋째, 워크스루(Walkthrough)는 작업 완료 후 "무엇을 변경했고, 어떻게 검증했는지(테스트, 스크린샷, 명령 결과 등)"를 정리한 요약 보고서입니다.
이 구조 덕분에 사용자는 에이전트가 "무슨 생각으로 무엇을 했는지"를 투명하게 파악하고 신뢰 여부를 판단할 수 있습니다.
실제 예시: 플라이트 트래커 앱 만들기 흐름
영상에서는 "항공편 번호를 입력하면 출발·도착 시간과 위치를 보여주고, 캘린더에 추가할 수 있는 웹 앱"을 예제로 사용합니다.
사용자는 대략적인 요구사항만 자연어로 적습니다.
예를 들면 "Next.js로 항공편 조회 앱을 만들고, 일단은 가짜 API를 써서 결과를 리스트로 보여달라"는 수준입니다.
이후 에이전트가 create-next-app 실행, 초기 UI 구성, 더미 API 구현, 스타일링까지 모두 스스로 진행하고, 사용자는 구현 계획과 결과만 검토하며 승인합니다.
이 과정에서 개발자는 "설명하고 확인하는 역할"에 훨씬 가깝고, 반복 코딩은 대부분 에이전트가 담당합니다.
브라우저 통합: 에이전트가 직접 앱을 테스트하는 방식
안티그래비티는 전용 크롬 확장을 통해 에이전트가 실제 브라우저를 직접 조작할 수 있게 합니다.
에이전트는 생성한 웹 앱을 브라우저에서 열고, 입력 폼에 데이터를 넣고, 버튼을 누르고, 잘못된 값도 넣어보며 기본 동작을 검증합니다.
이 때 화면에는 파란 테두리와 커서 이동이 보이는데, 이는 "지금은 브라우저가 에이전트의 통제 하에 있다"는 신호입니다.
테스트가 끝나면 에이전트는 스크린샷과 화면 녹화 결과를 워크스루 문서에 첨부해 "이 기능이 실제로 잘 작동한다"는 증거로 남깁니다.
개발자는 단순 수동 테스트 시간을 줄이고, 중요한 케이스나 복잡한 시나리오에 더 집중할 수 있습니다.
병렬 작업: 여러 에이전트를 동시에 굴리는 방식
안티그래비티의 강점 중 하나는 여러 작업을 병렬로 진행하는 능력입니다.
예를 들어, 한쪽에서는 항공편 앱을 위한 외부 API(예: AviationStack) 문서를 조사해 타입과 응답 형식을 정리하게 하고, 동시에 다른 쪽에서는 앱의 로고와 파비콘 디자인을 생성하도록 맡길 수 있습니다.
각 작업은 에이전트 매니저의 '받은편지함' 같은 화면에서 진행 상황을 볼 수 있고, 필요한 곳에만 댓글을 남겨 "이 API 키를 써라", "유틸 폴더에 구현하되 아직 라우트는 건들지 마라"처럼 지시를 보강할 수 있습니다.
중요한 점은, 이 모든 동안 사용자는 반드시 화면을 붙잡고 있을 필요가 없고, 지시만 내려두고 나중에 결과와 아티팩트만 확인하면 된다는 점입니다.
코드 편집기에서의 협업: 자동 제안과 부분 개입
에디터 화면에서는 기존 코드 에디터처럼 파일을 탐색하고 수정할 수 있고, 동시에 에이전트의 제안을 실시간으로 받을 수 있습니다.
예시처럼 "모의 데이터 기반 로직"을 삭제하고 "실제 항공편 API 응답 타입"으로 마이그레이션 해야 할 때, 에디터는 이미 만들어 둔 유틸 함수와 타입 정의를 참고해 적절한 코드 변경을 자동 제안합니다.
개발자는 탭 키로 제안을 받아들이며 빠르게 타입과 필드를 바꿀 수 있고, 필요한 부분만 직접 눈으로 확인하며 조정하면 됩니다.
즉, 에이전트가 대략적인 변경 방향과 코드를 제안하고, 사람은 "품질 책임자"처럼 마지막 손질과 판단을 맡는 구조입니다.
외부 서비스 통합: 구글 캘린더 연동 예시
안티그래비티는 특정 기능을 자연어로 상세히 지시하면, 에이전트가 관련 문서를 찾아보고 적절한 구현을 해주는 식으로 동작합니다.
예를 들어 "각 항공편 카드 전체를 클릭 가능하게 만들고, 클릭 시 구글 캘린더에 해당 항공편 정보를 담은 새 일정을 생성하는 링크를 열어라"라고 요청할 수 있습니다.
에이전트는 관련 파일을 찾아 클릭 이벤트 처리, 캘린더 URL 생성 규칙, 타임존·출발·도착 정보 매핑 등을 코드로 구현하고, 브라우저에서 실제로 항공편을 검색해 캘린더 생성 화면이 뜨는지 테스트합니다.
이후 워크스루에는 "어떤 항공편 번호로 테스트했고, 어떤 화면까지 도달했는지"를 요약해 보여주므로, 사용자는 기능을 신뢰할 근거를 확인할 수 있습니다.
커밋과 버전 관리까지 연결된 워크플로
작업이 충분히 만족스러우면, 안티그래비티는 변경된 코드들을 바탕으로 커밋 메시지도 자동 생성해줍니다.
이 메시지는 단순 파일 나열이 아니라, 대화 기록과 작업 맥락을 참고해 "무엇을 왜 바꿨는지"를 사람 친화적으로 설명하는 내용을 포함할 수 있습니다.
결국 하나의 작업 흐름이 "요청 → 계획 검토 → 구현 및 자동 테스트 → 결과 워크스루 확인 → 커밋"이라는 자연스러운 파이프라인으로 이어지는 셈입니다.
인사이트
안티그래비티가 보여주는 방향성은 "코딩 자체보다 문제 정의와 검토에 집중하는 개발"입니다.
개발자는 더 이상 모든 코드를 손으로 타이핑하기보다, 해결해야 할 문제를 명확히 설명하고, 에이전트가 제안한 계획과 결과를 비판적으로 평가하는 능력이 중요해집니다.
실무에서 이런 도구를 잘 활용하려면:
원하는 기능을 자연어로 구체적으로 설명하는 연습을 하고
에이전트의 구현 계획과 워크스루를 꼼꼼히 읽어보며, 위험·엣지 케이스를 찾아내고
반복적인 패턴은 과감히 에이전트에 맡기되, 핵심 도메인 로직과 보안·성능 이슈는 사람이 직접 판단하는 기준을 세우는 것
이 세 가지가 특히 중요합니다.
장기적으로는 "에이전트에게 맡길 일과 직접 해야 할 일의 경계"를 잘 설계할 수 있는 사람이 더 생산적인 개발자로 자리 잡게 될 가능성이 큽니다.