Google Antigravity로 개발 자동화: Cursor와 다른 3가지 핵심 기능은?

Google의 Antigravity가 공개되면서 코드 에디터·AI 코딩 도구 시장이 한층 복잡해졌습니다. Cursor, VS Code 플러그인 기반 에이전트들과 달리 Antigravity는 애초에 멀티 에이전트·브라우저 자동화·멀티 모델을 전제로 설계된 점이 특징입니다.

아래에서는 Antigravity가 실제 개발 흐름을 어떻게 바꾸는지, 어떤 구조로 작업을 분해하고 실행하는지, 그리고 Cursor 같은 도구와 비교했을 때 어떤 상황에서 의미가 있는지 단계별로 정리합니다.

Google Antigravity의 전체 그림: 코드 에디터가 아니라 에이전트 허브

Antigravity는 겉으로 보면 하나의 코드 에디터처럼 보이지만, 실제로는 여러 AI 에이전트를 동시에 orchestration 하는 허브에 가깝습니다.

처음 실행하면 운영체제에 맞는 앱을 설치하고, 기존 VS Code 설정을 가져오는 온보딩 단계를 거칩니다. 테마를 선택하고, 에이전트 모드를 Agent Assisted Development로 설정한 뒤 기본 설정을 유지하는 것만으로 바로 코드 작업을 시작할 수 있습니다.

핵심은 에디터 자체보다 에이전트 매니저·브라우저 에이전트·여러 언어 모델 선택 기능이 서로 엮여 하나의 개발 파이프라인을 구성한다는 점입니다.

이 파이프라인은 대략 다음 흐름으로 동작합니다.

• 문제 정의 프롬프트 작성

• Plan 모드로 작업을 할일 목록(Task list)으로 분해

• 선택한 LLM이 코드 작성 및 수정 수행

• 브라우저 에이전트가 실제 웹 앱을 열어 스크린샷·행동 기반 검증

• 결과 리포트를 바탕으로 다시 프롬프트 수정·반복

즉, Antigravity는 코드 한 파일을 고치는 도구를 넘어, 계획→구현→검증까지 한 화면에서 반복할 수 있는 구조를 제공합니다.

에이전트 매니저: 여러 프로젝트를 동시에 돌리는 제어탑

Antigravity에서 가장 눈에 띄는 기능은 에이전트 매니저(Agent Manager)입니다. 단축키 Command+E 또는 메뉴에서 바로 열 수 있으며, 여기서 각종 에이전트와 작업 공간을 관리합니다.

에이전트 매니저는 여러 AI 에이전트를 동시에 실행하고 상태를 추적하는 오케스트레이터에 가깝습니다. 실제 사용 예시는 다음과 같습니다.

하나의 작업 공간에는 메인 웹사이트 프로젝트가, 다른 작업 공간에는 북키핑(회계) 웹 애플리케이션이 배치됩니다. 각 작업 공간마다 별도의 대화 스레드를 만들고, 각 스레드에 서로 다른 역할을 부여할 수 있습니다.

예를 들어 하나의 대화에서는 코드베이스 전체를 인덱싱하도록 요청합니다.

• "코드베이스 전체를 읽고, 구조와 주요 기능을 요약해 달라"는 식의 지시를 보내면, 에이전트가 프로젝트 구조·주요 모듈·도메인 로직을 정리한 오버뷰를 생성합니다.

다른 대화에서는 특정 파일(index.html)을 기준으로 랜딩 페이지 개선 방향을 찾게 만들 수 있습니다.

또 다른 스레드에서는 "현재 프롬프트를 기반으로 참고할 UI 테마를 웹에서 찾아, 브라우저를 열고 스크린샷을 찍어 비교해 달라"는 복합 작업을 요청할 수 있습니다.

중요한 점은 이 모든 작업이 동시에 진행된다는 점입니다. 코드베이스 분석이 끝나기를 기다리는 동안, UI 리서치 에이전트는 브라우저를 열어 다른 사이트를 조사하고, 북키핑 앱 에이전트는 인증·네비게이션·기능 테스트를 병렬로 수행합니다.

에이전트 매니저 덕분에 한 개발자가 여러 명의 주니어 개발자·QA·리서처를 동시에 돌리는 느낌에 가까운 워크로드 분배가 가능해집니다.

브라우저 에이전트: 실제 화면을 열어 UX와 기능을 검증하는 방식

Antigravity의 두 번째 핵심은 브라우저 에이전트입니다. 단순히 HTML 코드를 읽는 수준이 아니라, 실제 브라우저를 띄워 애플리케이션을 조작하며 분석합니다.

UI 테마 리서치 시나리오를 보면 흐름이 명확합니다.

먼저 에이전트는 프롬프트를 분석해 "UI 테마 리서치 및 비교"라는 작업을 생성합니다. 이어서 현재 웹사이트를 브라우저로 열어 여러 화면의 스크린샷을 자동 수집합니다. 이 스크린샷을 기반으로 현재 디자인의 구조·톤·CTA 배치 등을 파악합니다.

이후 에이전트는 웹을 검색해 엔터프라이즈·고가 서비스(high ticket)와 같은 카테고리에 어울리는 UI 테마 후보를 찾고, 그중 몇 개를 추려 비교 보고서를 작성합니다. 보고서에는 각 후보의 특징, 현재 사이트와의 차이점, 적용 시 기대되는 개선 포인트 등이 담깁니다.

북키핑 애플리케이션 사례에서는 더 깊게 들어갑니다.

• 제공된 계정 정보로 직접 로그인

• 대시보드와 인증 뒤 서브 페이지들을 차례로 방문

• 영수증(Receipts) 페이지, 거래(Transactions) 페이지, 매칭(Match) 페이지 등을 스크린샷으로 기록

• 매칭 기능(트랜잭션과 영수증 매칭)을 실제로 조작하며 동작 여부와 UX 문제점 수집

이 과정을 통과하면 에이전트는 페이지별 스크린샷, 발견된 문제, 개선 제안을 포함한 UX 리뷰 문서를 생성합니다. 문서는 그대로 주석과 코멘트를 달아 다시 에이전트에 피드백을 전달할 수 있습니다.

즉, 브라우저 에이전트는 단순한 코드 리뷰어가 아니라, 실제 사용자 흐름을 따라가며 UX·기능을 검증하는 준-QA 역할을 수행합니다.

여러 LLM을 섞어서 쓰는 개발 흐름: Gemini·Claude·GPT 동시 활용

세 번째 축은 멀티 모델 지원입니다. Antigravity는 Google의 Gemini 모델만 고집하지 않고, Gemini 1.5/1.5 Pro, Claude, GPT 계열 모델을 선택할 수 있게 설계되어 있습니다.

새 프롬프트를 만들 때마다 어떤 모델로 요청할지 고르는 방식입니다. 예를 들어:

• 첫 번째 단계에서는 Gemini로 랜딩 페이지에 "프로젝트 섹션 추가"를 요청해 HTML/CSS 구조를 생성하게 합니다.

• 이후 썸네일 이미지가 표시되지 않는 문제가 발견되면, 프롬프트에서 Google Drive 이미지 URL 뒤에 /view를 붙여 달라고 지시해 수정 요청을 합니다.

• 프로젝트 설명과 메타 정보를 정교하게 다듬고 싶을 때는 Claude 4.5로 모델을 바꿔, 각 프로젝트 카드에 맞는 설명·스킬셋·툴 목록을 업데이트하도록 맡길 수 있습니다.

이 과정을 거친 뒤 미리보기 화면을 열면, 정적인 랜딩 페이지에 3개의 프로젝트 카드가 들어가 있고, 각 카드는:

• 올바른 이미지 썸네일

• 프로젝트 설명

• 사용 기술 스택

• 유튜브 채널의 해당 프로젝트로 이동하는 링크

를 포함하게 됩니다.

이처럼 Antigravity는 모델마다 강점이 다른 현실을 인정하고, 작업 종류별로 최적 모델을 조합해서 쓰는 워크플로를 지원합니다.

커밋 메시지 자동 생성과 실제 개발 워크플로 예시

코드 작성·테스트 외에 소스 관리에서도 Antigravity는 작은 편의를 제공합니다. 바로 변경 사항 기반 커밋 메시지 자동 생성 기능입니다.

예를 들어 E2E 테스트 관련 파일, 테스트 결과 이미지, 헬퍼 스크립트 등을 대량 삭제한 뒤, 소스 컨트롤 패널에서 "Generate commit message" 버튼을 누르면 에이전트가 다음과 같이 구체적인 메시지를 만들어 줍니다.

• "모든 스틸 테스트 결과, 리포트, 관련 테스트 파일 및 E2E 헬퍼 파일 삭제"와 같은 형태로, 실제 변경사항 목록에 맞춘 설명을 자동으로 구성합니다.

이전에는 AI로 커밋 메시지를 만들기 위해 별도의 프롬프트를 작성해야 했지만, 이제는 버튼 한 번으로 가깝게 처리됩니다. 생성된 메시지는 그대로 커밋에 사용하고, 원격 브랜치에 푸시하면 끝입니다.

이를 앞선 기능들과 엮으면, Antigravity에서의 한 사이클은 다음처럼 구성됩니다.

• Plan 모드로 개발 작업을 세분화

• 선택한 LLM으로 기능 구현

• 브라우저 에이전트로 기능·UX를 실제 화면에서 검증

• UX 리뷰 리포트를 기반으로 추가 개선

• 변경 파일을 커밋하고, 생성된 메시지로 기록 정리

단순 코드 자동 완성을 넘어, 기획·개발·검증·기록까지 하나의 흐름으로 이어지는 구조에 가깝습니다.

Cursor와 비교할 때 Antigravity의 포지션과 활용 포인트

Cursor 역시 강력한 AI 코딩 환경이지만, Antigravity는 초기 설계부터 멀티 에이전트와 브라우저 자동화에 무게를 둔 구성이 눈에 띕니다.

• Cursor: VS Code 기반, 인라인 수정·리팩터링·테스트 코드 생성에 강점. MCP 등으로 외부 에이전트 확장 가능.

• Antigravity: 자체 에디터와 에이전트 매니저, 기본 내장 브라우저 에이전트, 멀티 모델 스위칭을 에코시스템 수준에서 통합.

Testbrite 사례도 이 맥락에서 볼 수 있습니다. Testbrite는 소프트웨어 테스트 전용 AI 에이전트로, MCP를 통해 Cursor·WindSurf 등 IDE에 연결할 수 있습니다. 이 에이전트는 코드베이스와 문서를 먼저 읽고 자동으로 테스트 플랜과 테스트 케이스를 만들며, 실제 실행 결과를 바탕으로 리포트를 생성합니다.

영상에서는 일반 코딩 에이전트의 평균 기능 구현 정확도를 42%, Testbrite MCP 사용 시 기능 전달 정확도를 93%까지 끌어올릴 수 있다고 제시합니다. 이 수치는 Antigravity 전용은 아니지만, 에이전트 중심 개발 흐름이 가져올 수 있는 품질 개선 정도에 대한 참고 지표로 볼 수 있습니다.

Antigravity를 Cursor와 비교할 때 핵심 차이는 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

• 코드 편집기 자체의 완성도보다는, 여러 에이전트가 동시에 다른 역할을 수행하는 구조에 초점

• 브라우저 에이전트를 활용한 실제 화면 기반 UX·기능 검증을 기본 기능으로 포함

• 하나의 세션 안에서 Gemini·Claude·GPT를 상황에 따라 바꿔 쓰는 멀티 모델 전략 지원

즉, Antigravity는 "코드를 잘 고쳐 주는 에디터"라기보다는, 여러 AI 에이전트가 협업하는 개발 운영 환경에 가깝게 작동합니다.

Google Antigravity 활용에 대한 객관적 해석과 한계

Google Antigravity의 시연 내용을 제3자 시각에서 보면, 몇 가지 의미와 제약이 동시에 드러납니다.

첫째, 멀티 에이전트·멀티 모델·브라우저 조작이 한 도구 안에 통합된다는 점은 분명 강점입니다. 코드베이스 인덱싱, UI 리서치, UX 리뷰, 기능 테스트 등을 병렬로 던져 두고, 개발자는 더 상위 레벨 의사결정에 집중할 수 있습니다. 이 방향성은 에이전트 기반 개발 흐름이 어디로 가고 있는지 잘 보여 줍니다.

둘째, 실제 효과는 프롬프트 설계와 프로젝트 규모에 크게 좌우될 가능성이 큽니다. 시연에서는 "완벽한 프롬프트는 아니지만 일단 보내 본다"는 형태로도 충분히 동작했지만, 복잡한 레거시 시스템이나 미정의 요구사항이 많은 프로젝트에서는 에이전트가 생성한 할일 목록·UX 리뷰·개선 제안이 실무 기대치와 어긋날 수 있습니다. 이 경우 사람의 검증과 수정 비용이 다시 커질 수 있습니다.

셋째, 브라우저 에이전트와 멀티 에이전트 구조는 환경 의존성이 큽니다. 로그인, 권한, 네트워크 제약, 프라이버시·보안 이슈 등 실무 설정이 복잡한 서비스에서는 영상 속과 같은 매끄러운 자동 로그인을 구현하기 위해 추가 설정·내부 정책 조정이 필요할 것으로 예상됩니다. 특히 실제 고객 데이터를 다루는 환경에서는 자동 스크린샷·리포트 생성이 규정과 충돌할 소지가 있습니다.

넷째, 모델을 자유롭게 바꿔 쓸 수 있다는 것은 장점인 동시에, 비용·정책·성능 관리라는 추가 관리 포인트를 의미합니다. 팀 단위로 사용할 경우, 어떤 작업에 어떤 모델을 허용할지, 비용 한도를 어떻게 둘지, 로그와 산출물을 어떻게 관리할지에 대한 운영 기준이 필요해질 가능성이 높습니다.

마지막으로, Testbrite의 42% → 93% 수치는 에이전트 기반 테스트 자동화가 품질 지표에 미치는 잠재적 영향을 보여 주지만, 이 수치를 Antigravity 환경 전체에 그대로 일반화하기는 어렵습니다. 코드베이스 종류, 도메인 복잡도, 팀의 기존 테스트 문화에 따라 성과는 크게 달라질 수 있습니다. 영상에서 소개된 수치는 특정 조건에서의 측정값으로 보는 편이 현실적입니다.

정리하면, Antigravity는 단순 코파일럿의 연장선이라기보다 에이전트 중심 개발 운영 환경을 실험하는 플랫폼에 가깝습니다. 실제 도입 시에는:

• 어떤 작업을 에이전트에게 넘길지,

• 어느 부분은 사람 중심으로 유지할지,

• 멀티 모델·브라우저 자동화에 따른 정책·비용 이슈를 어떻게 관리할지

와 같은 운영 관점의 설계가 선행될 필요가 있습니다. 이런 점을 감안한다면, Antigravity는 단순한 "새 에디터"가 아니라, 향후 AI 개발 워크플로를 시험해 볼 수 있는 실험장 정도의 의미를 가질 가능성이 큽니다.

출처 및 참고 :