요즘 AI 도입의 성패는 모델의 ‘지능’보다 프로세스를 얼마나 잘 설계하고 최적화했는가에 달려 있습니다. 그렇게 최근 등장한 Antigravity는 단순히 코드를 생성하는 수준을 넘어, 브라우저 테스트와 검증까지 자동화해 실제 개발 흐름 전체를 효율적으로 재구성합니다.

이 도구의 가치는 막연한 대화가 아니라 체계적으로 설계된 작업 흐름에서 나옵니다. 내장된 AI 에이전트가 수십 개의 파일을 넘나들며 코드를 작성하고, 애플리케이션을 직접 실행해 사용자처럼 브라우저 테스트를 진행합니다. 문제를 발견하면 스스로 수정하며, 그 과정은 스크린샷과 영상으로 남겨 투명하게 확인할 수 있습니다.

이 방식이 바로 구글에서 출시한 차세대 IDE, Antigravity의 작동 방식입니다.

Antigravity가 보여주는 ‘에이전트 중심 IDE’의 미래

2025년 11월 18일, 구글은 차세대 AI 모델 Gemini 3.0과 함께 새로운 IDE를 공개했습니다. 이름은 Google Antigravity입니다.

“VS Code 기반 AI IDE”로, AI 에이전트를 조율하고 검증하는 컨셉의 IDE라는 소개입니다. 앞서 등장한 AI 기반 IDE의 자동완성 레이어에서 한 단계 더 나아간 모습입니다. 자율 에이전트가 계획 → 구현 → 테스트 → 검증을 수행하고, 개발자는 그 과정을 관리하고 리뷰하는 구조를 전제로 설계된 플랫폼입니다.

왜 지금 ‘에이전트 중심 IDE’일까요?

구글이 굳이 새로운 IDE를 만든 이유는 단순합니다. 파운데이션 모델이 달라졌기 때문입니다. GPT-5, Claude Opus 4.5, Gemini 3.0 수준의 모델은 이제 코드 몇 줄 추천하는 것을 넘어 수십~수백 개 파일에 걸친 변경과 터미널 명령 실행, 브라우저 테스트까지 연속적으로 수행할 수 있습니다.

즉, 프롬프트 한 번으로 기능 하나가 끝날 때까지 손을 거의 대지 않고 작업이 돌아가는 그림에 현실성이 생긴 것입니다.

문제는 탭 자동완성 정도에 맞춰진 기존 IDE UI로는 장기적인 에이전트 태스크를 제어하고 검증하기 어렵다는 것입니다. 그래서 구글은 IDE라는 제품의 폼 팩터(Form Factor) 자체를 에이전트 중심으로 다시 설계해 선보인 것입니다.

두 개의 화면, 두 가지 작업 방식: Editor vs Manager

Antigravity는 기본적으로 두 가지 인터페이스, Editor View와 Manager View를 제공합니다. 각각은 서로 다른 역할을 맡아, 개발 흐름을 입체적으로 구성합니다.

Editor View: 익숙하지만 강력한 AI IDE

Editor View는 우리가 익숙하게 사용해 온 코드 에디터 화면입니다. 탭 자동완성, 인라인 명령, 사이드 패널 에이전트 기능을 갖춘 AI IDE 환경으로, 기본적인 사용성은 기존 에디터와 크게 다르지 않습니다. Cursor에서 제공하는 기능들을 거의 다 지원합니다.

Manager View: 에이전트를 지휘하는 관제탑

한편 Cmd + E를 누르면 열리는 Manager View는 Antigravity를 상징하는 인터페이스입니다. 이는 여러 워크스페이스에서 여러 에이전트를 병렬로 생성하고, 조정하며, 관찰할 수 있는 대시보드입니다.

이곳에서는 한 에이전트가 백그라운드에서 코드 베이스 리서치를 수행하는 동안, 다른 에이전트에게 버그 수정을 맡기고, 또 다른 에이전트는 백로그 작업을 처리하게 할 수 있습니다. 모든 작업은 Editor View와 실시간으로 동기화됩니다. 즉, 두 화면 사이를 즉각적으로 전환할 수 있습니다.

이처럼 비동기로 여러 작업을 관리하다가 특정 작업에 집중하고 싶을 때는 다시 Editor View로 전환해 세부 작업에 개입할 수 있습니다. 개발자는 코드 편집(Editor)과 에이전트 관제(Manager) 사이를 오가며, 어떤 에이전트가 어떤 계획을 세웠는지, 어느 단계까지 진행됐는지, 어떤 산출물을 남겼는지를 확인할 수 있습니다.

신뢰를 설계하는 아티팩트(Artifacts) 시스템

AI 에이전트가 자율적으로 많은 일을 수행할수록, 사람이 원하지 않은 방향으로 개발이 진행될 가능성도 함께 커집니다. 결국 계획을 다시 철저히 세우거나, 태스크를 더 잘게 나눠 AI에게 맡기는 방식으로 돌아가게 됩니다.

Antigravity는 이 문제를 아티팩트(Artifacts)라는 개념으로 해결합니다. 에이전트가 수행한 모든 작업의 흔적을 구조화된 형태로 기록해 두는 방식입니다.

이때 아티팩트는 단순한 로그나 결과물이 아닙니다. AI를 전력 승수(Force Multiplier)로 만들어주는 핵심 요소에 가깝습니다. 탄탄한 설계와 피드백이 아티팩트 형태로 명시적으로 정리되면, AI의 행동은 ‘추측’이 아니라 ‘설계한 방향성’을 기반으로 증폭되며 이루어질 것입니다.

에이전트가 남기는 아티팩트는 대략 다음과 같습니다.

1. 구현 계획(Implementation Plan)

AI가 코드 변경을 시작하기 전에 작성하는 기술 설계서입니다. 여기에는 “어떤 파일을, 어떤 이유로, 어떤 방식으로 바꾸겠다”는 것이 상세히 기술됩니다.

사용자는 이 단계에서 곧바로 인라인 코멘트를 남겨 방향을 조정할 수 있으며, 승인이 이뤄져야만 코드 수정이 시작됩니다. 잘 짜인 설계가 있어야 AI의 능력이 곱셈으로 작용해 폭발적인 생산성을 내기 때문입니다. 설계가 부실하면, 엉뚱한 방향으로 에너지가 증폭될 뿐입니다.

구현 계획(Implementation Plan)에서 특히 유용한 점은 계획 안에 ‘검증 계획(Verification Plan)’이 항상 포함된다는 것입니다.

이는 단순히 코드를 구현하는 데서 끝나지 않고, “구현된 기능이 정상 작동함을 어떻게 증명할 것인가?”를 미리 정의하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 ‘단위 테스트 통과’, ‘특정 UI 요소 렌더링 확인’처럼 명확한 성공 조건을 설정할 수 있습니다.

이처럼 검증 계획이 명시되면, 에이전트는 코드 수정 이후 이 계획에 따라 자동으로 테스트를 수행합니다. 사람이 일일이 기능을 확인하지 않아도, 에이전트가 스스로 코드를 작성하고 검증까지 마친 다음 “테스트를 통과했습니다”라고 보고하는 것입니다. 이 지점이 바로 에이전트 활용에서 중요한 부분입니다.

2. 플래닝 모드(Task Groups & Subtasks)

Antigravity에서는 큰 작업을 통째로 실행하는 대신, 에이전트 스스로 작업을 여러 Task Group과 Subtask로 쪼갭니다.

예를 들어 “대규모 리팩터링”이라는 작업은 “라우팅 구조 변경, 공통 컴포넌트 추출, 테스트 수정”과 같은 단계로 나뉘며, 단계마다 별도의 아티팩트와 diff가 남습니다. 각 코드의 변경 사항은 open diff 버튼을 클릭해 내용을 손쉽게 확인할 수 있습니다.

작업 이력 및 검증 보고서(Walkthrough)

작업 이력 및 검증 보고서(Walkthrough)는 작업이 끝난 다음 생성되는 문서로, 구체적인 변경 로직과 그에 따른 검증 결과가 모두 포함된, 일종의 ‘최종 완료 증명서’에 가깝습니다. 이 보고서는 크게 두 가지 가치를 제공합니다.

투명한 변경 내역 (Changes): 단순히 “버그를 수정했습니다”라고 요약하지 않고, 기술적 의사결정의 흐름과 단계별 실행 로직을 상세히 기록합니다. 덕분에 리뷰어는 코드를 직접 보기 전에, 에이전트가 어떤 의도로 작업을 진행했는지를 명확하게 파악할 수 있습니다.
확실한 검증 결과 (Verification Results): 에이전트는 코드 수정 이후 스스로 수행한 테스트 결과를 성적표처럼 제출합니다.

이 보고서로, 개발자가 에이전트에게 “정말 확실해?”라고 다시 물을 필요가 없어집니다. 논리적인 구현 과정과 테스트 통과의 증거가 한 페이지에 정리되어 있어, 이 문서만으로도 안심하고 코드를 병합(Merge)할 수 있습니다.

스크린샷과 브라우저 녹화(Screenshots & Browser Recordings)

Antigravity는 크롬 확장과 연동돼, 에이전트가 실제 브라우저를 열고 조작과 확인, 동작을 수행합니다. 버튼 클릭과 텍스트 입력, 스크롤, 화면 캡처는 기본이며, DOM과 콘솔에도 직접 접근할 수 있습니다. 즉, 브라우저 레벨의 디버깅까지 에이전트가 스스로 수행할 수 있다는 의미입니다.

에이전트가 브라우저를 제어할 때는 파란색 테두리가 나타나며, 포커스하지 않은 탭에서도 자동 작업을 할 수 있습니다. 작업 과정은 자동으로 녹화되어 나중에 다시 검토할 수 있습니다. MCP(Model Context Protocol)로 Chrome DevTools 연결을 고민해 왔다면, 이제 그럴 필요가 없어진 셈입니다.

깊이 생각하거나, 바로 수행하거나: Planning vs Fast

Antigravity의 에이전트는 크게 두 가지 모드가 있습니다.

Planning 모드

복잡한 구조 변경이나 대규모 리팩터링처럼, 한 번의 실수로 전체 시스템에 영향을 줄 수 있는 작업에 적합한 방식입니다. 이 모드에서는 작업을 Task Group과 Subtask로 세분화하고, 에이전트가 먼저 Implementation Plan을 제안합니다. 사용자가 이를 승인한 뒤에야 실제 코드 수정이 이루어집니다.

작업 과정에서는 Walkthrough나 브라우저 녹화와 같은 다양한 아티팩트가 생성돼, 전체 작업 흐름을 투명하게 추적할 수 있다는 장점이 있습니다. 다만 이러한 계획 수립과 사고 과정에는 어느 정도의 시간이 필요합니다.

Fast 모드

이 모드는 단순하고 빠르게 처리해야 하는 작업에 적합합니다. 계획 단계 없이 에이전트가 즉시 실행에 들어가기에, “버튼 색만 변경해 주세요”, “API 에러 핸들링만 추가해 주세요”와 같은 가벼운 작업에서 특히 효율적입니다. 물론 속도가 빠른 대신, 검증 과정이나 생성되는 아티팩트는 상대적으로 간단한 수준에 머무릅니다.

따라서 실제 팀 환경에서는 두 모드를 상황에 맞게 조합해 운영하는 방식이 자연스럽게 자리 잡을 가능성이 큽니다. 반복적이고 부담이 적은 작업은 Fast 모드로 빠르게 처리하고, 시스템 안정성에 영향을 줄 수 있는 중요한 작업은 Planning 모드와 리뷰 절차를 함께 적용해 안전성과 완성도를 높이는 방향이 효과적입니다.

프론트엔드 개발자에게 특히 흥미로운 점

프론트엔드 관점에서 Antigravity의 가장 큰 강점은, 브라우저를 직접 제어하는 네이티브 방식의 접근이라는 점입니다.

이 에이전트는 실제로 크롬 브라우저를 실행하고, 로컬에서 구동 중인 애플리케이션에 접속해, 폼을 입력하거나 버튼을 클릭하고, 스크롤을 움직이며, 탭을 전환하는 등 사용자가 수행하는 행동을 그대로 재연합니다. 이 과정에서 발생하는 콘솔 로그와 에러를 함께 확인하며, 전체 작업 흐름은 스크린샷과 영상 형태의 아티팩트로 남습니다.

이를 활용하는 다음과 같은 사용 방식이 자연스럽게 떠오릅니다.

“회원가입 플로우 전체를 브라우저에서 돌려 보고, 에러나 UX 이슈가 있으면 정리해 주세요.”
“이 컴포넌트의 hover 상태를 여러 가지 케이스로 캡처해 주세요.”
“모바일 브레이크포인트별로 레이아웃이 깨지는 부분을 찾아서 스크린샷으로 보여 주세요.”

아래 영상은 제가 TodoList 앱에 의도적으로 버그를 만들어 넣은 다음, Antigravity에게 그 버그를 재현하고 해결하도록 요청했을 때의 과정입니다.

Antigravity는 크롬 브라우저를 직접 실행해 문제를 재현하고 원인을 분석한 다음, 수정이 필요한 소스 코드를 고쳤습니다. 그렇게 수정된 내용을 다시 브라우저에서 실행해 정상 작동하는 모습을 녹화했고, 그 전체 과정을 담은 Walkthrough 리포트를 아래처럼 제게 제출했습니다.

이처럼 브라우저 테스트 자동화로, 이전보다 훨씬 효율적인 AI 기반 개발 프로세스를 구축할 수 있게 됐습니다. 이는 작업을 어떻게 구조화하고 설계하느냐가 실제 가치 창출의 핵심임을 보여주고 있습니다.

마치며: IDE가 아니라 “에이전트 운영체제”로 보기

AI 에이전트와 어떻게 협업해야 할까요?

탭 자동 완성(Tab Auto Complete) 기능 하나만 보고도 월 구독료를 내던 시대가 있었습니다. 그러나 이제는 에이전트가 브라우저를 열고, 코드를 테스트하며, 스스로 디버깅하는 시대가 오고 있습니다.

Antigravity가 그리는 미래에서 개발자는 더 이상 코드를 한 줄씩 작성하는 사람이 아닙니다. 여러 에이전트를 설계하고, 조율하고, 검증하는 오케스트레이터가 됩니다. 개발자는 이제 더 높은 수준의 의사결정에 집중할 수 있습니다. 코드 구현의 세부 사항보다는, 아키텍처 설계와 사용자 경험, 비즈니스 로직에 더 많은 시간을 쏟게 됩니다.

그런 의미에서 Antigravity는 ‘개발자가 설계자가 되는 미래’를 상당히 구체적인 제품의 형태로 보여주는 사례로 다가왔습니다.

이제 개발자로서 우리가 준비해야 할 것은 더 좋은 코드를 작성하는 능력만은 아닐지도 모릅니다. 더 좋은 지시를 내리고, 더 정확하게 검증하며, 더 효과적으로 피드백하는 능력. 그것이 에이전트 시대 개발자의 새로운 역량이 될 것입니다.