Google Antigravity 2.0이 바꾸는 AI 에이전트 개발 환경

코딩 도구가 아니라 실행 플랫폼을 내놓았다

2026년 5월 19일 Google I/O 2026에서 공개된 것은 단일 제품의 기능 개선이 아니었다. Google은 Antigravity 2.0 데스크톱 앱과 Antigravity CLI, Antigravity SDK, Gemini API의 Managed Agents, 멀티모달 모델 Gemini Omni를 한꺼번에 발표했다.

이들을 관통하는 축은 에이전트 오케스트레이션이다. Claude Code와 GitHub Copilot이 앞서가던 AI 코딩 에이전트 시장에 진입하면서, Google은 개발 인터페이스뿐 아니라 에이전트를 정의하고 실행하며 기업 환경에 배포하는 과정 전체를 하나의 플랫폼으로 묶었다.

하나의 하네스를 공유하는 Antigravity 표면

Antigravity 2.0은 서로 독립적으로 사용할 수 있는 다섯 가지 표면으로 구성된다. 각 표면은 같은 에이전트 하네스를 사용하므로 코어 에이전트의 개선 사항이 전체 환경에 반영된다.

Antigravity 데스크톱 앱은 여러 에이전트를 병렬로 조정하는 중앙 허브다. 내장 Chromium 브라우저를 이용해 웹 작업도 직접 수행한다. 터미널에서는 코드명 agy인 Antigravity CLI를 사용한다. Go로 작성된 이 경량 인터페이스는 기존 Gemini CLI의 후계자이며 스크립팅과 자동화 워크플로를 겨냥한다.

Python 라이브러리 antigravity-sdk-python으로 제공되는 Antigravity SDK는 커스텀 에이전트를 프로그래밍 방식으로 정의하고 자체 인프라에 호스팅할 때 사용한다. 운영 환경을 Google에 맡기려면 Gemini API 안의 Managed Agents API를 선택할 수 있다. 커스텀 에이전트가 Google의 보안 환경에서 실행되는 서비스형 레이어다.

Gemini Enterprise Agent Platform은 Google Cloud 고객에게 거버넌스와 보안, 대규모 배포 기능을 제공한다. 개인 개발자의 로컬 작업부터 대기업 IT 조직의 배포 환경까지 같은 에이전트 로직을 재사용하려는 구조다.

작업 규약과 생명주기, 병렬 실행을 나누는 방식

Antigravity CLI와 데스크톱 앱의 실행 모델은 Skills, Hooks, Subagents라는 세 가지 메커니즘으로 구체화된다. 각각 작업 방법을 선언하고, 실행 중간에 정책을 적용하며, 독립된 일을 병렬로 처리하는 역할을 맡는다.

Skills로 팀의 작업 방식을 저장한다

Skills는 Markdown으로 작성하는 선언적 플러그인이다. 프로젝트의 .agents/skills/ 디렉터리에 Skill을 두면 특정 엔지니어링 작업의 지시 프로토콜과 실행 스크립트, 대상 리소스를 에이전트에 제공할 수 있다. 등록된 항목은 TUI에서 /refactor-ui나 /run-tests 같은 슬래시 커맨드로 변환된다.

저장 위치에 따라 적용 범위가 달라진다. .agents/skills/에 둔 Skill은 해당 저장소와 함께 관리되는 프로젝트 스코프다. 모든 프로젝트에서 재사용할 작업은 ~/.antigravity/skills/에 두어 글로벌 스코프로 적용한다. 팀의 공통 워크플로를 저장소에 포함해 버전 관리할 수 있다는 점이 이 구조의 실용적인 부분이다.

Hooks로 실행 과정에 정책을 건다

Hooks는 JSON 설정을 통해 에이전트의 실행 생명주기에 개입한다. 지원되는 훅 포인트와 적용 위치는 다음과 같다.

훅 포인트	실행 시점	활용 예시
`before_tool_call`	도구 호출 직전	프리플라이트 검사, 입력 검증
`after_model_call`	모델 응답 직후	Prettier 실행, 포맷 정규화
`on_loop_stop`	에이전트 루프 종료 시	결과 요약, 알림 발송
`on_error`	오류 발생 시	롤백 처리, 오류 로깅

에이전트 코드를 직접 수정하지 않고도 실행 전후의 동작을 바꿀 수 있다. 가령 after_model_call에 prettier --write를 등록하면 에이전트가 파일을 작성할 때마다 코드 포맷팅을 적용할 수 있다.

Subagents로 독립 작업을 동시에 진행한다

Async Subagent Mode는 독립적인 에이전트를 백그라운드에서 병렬로 스폰한다. 각 Subagent가 맡은 일을 끝내면 결과가 diff 형태로 돌아오고, 메인 에이전트가 이를 통합한다.

Google I/O 2026 기조연설에서는 93개의 병렬 AI 서브에이전트를 사용해 약 12시간 만에 동작하는 OS를 처음부터 구축하는 장면이 시연됐다. 이 작업에는 15,000회 이상의 모델 요청과 26억 토큰이 쓰였고, 총 컴퓨팅 비용은 1,000달러 미만이었다.

`agy` 내부에서 요청이 흐르는 경로

Go로 재작성된 Antigravity CLI는 기존 Gemini CLI보다 응답성과 실행 속도가 크게 향상됐다. 중심에는 데스크톱 앱과 공유하는 에이전트 하네스가 있고, Skills와 Hooks, Subagents, 이전에 Extensions라고 불리던 플러그인이 그 주위를 구성한다.

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같은 하네스를 공유하기 때문에 코어 에이전트의 품질이 올라가면 CLI와 데스크톱 앱이 함께 영향을 받는다. 보안 영역에는 크로스플랫폼 터미널 샌드박싱과 크리덴셜 마스킹, 강화된 Git 정책이 기본으로 포함된다.

Gemini Omni가 에이전트의 입출력을 넓힌다

Google이 별도로 발표한 Gemini Omni는 텍스트·이미지·오디오·비디오를 입력받아 비디오를 출력하는 Google 최초의 “any-to-any” 멀티모달 모델이다. 첫 공개 모델인 Gemini Omni Flash는 다음과 같은 특성을 갖는다.

입력 모달리티는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오다.
동기화된 오디오를 포함해 최대 10초 분량의 비디오를 출력한다.
이전 결과를 참조하는 턴-바이-턴 대화형 편집을 지원한다.
같은 대화 세션에서는 참조 자료를 다시 업로드하지 않아도 캐릭터의 얼굴·의상·음성을 유지한다.
생성한 모든 비디오에 비가시적 AI 출처 워터마크인 SynthID를 적용하며, 재인코딩이나 리사이징 이후에도 유지된다.
Gemini 앱과 Google Flow, YouTube Shorts에서 즉시 사용할 수 있다.

Gemini Omni의 추론 파이프라인은 Antigravity 에이전트 환경과 통합되도록 설계됐다. 에이전트가 시각·음성 컨텍스트를 직접 처리하고 생성하면서 텍스트 중심 코딩 작업보다 넓은 멀티모달 워크플로를 구성할 수 있다.

사용자의 목소리와 외모를 복제하는 디지털 아바타 기능도 함께 발표됐지만, 초기 릴리즈에서는 안전 검토를 이유로 보류됐다.

경쟁 구도에서 Antigravity가 잡은 위치

I/O 2026 시점의 주요 AI 코딩 에이전트 플랫폼을 비교하면 Antigravity 2.0의 방향이 선명해진다.

플랫폼	개발사	핵심 모델	멀티에이전트	플러그인 생태계	가격(월)
Antigravity 2.0	Google	Gemini 3.5 Flash	동적 Subagents	Skills + Plugins	$20 / $100 (Ultra)
Claude Code	Anthropic	Claude Opus 4.7	제한적	MCP 서버	$20 / $200
GitHub Copilot	Microsoft	GPT-5.5 + Claude	없음	VS Code 확장	$10 / $39
Codex CLI	OpenAI	GPT-5.5	없음	없음	API 종량제

Claude Code의 강점은 Opus 4.7의 깊은 추론 능력과 2026년 2월 기준 $2.5B ARR에 이른 시장 지배력이다. Antigravity 2.0은 멀티에이전트 오케스트레이션과 내장 Chromium 브라우저, 동적 Subagents, 예약형 백그라운드 작업, Go 기반 CLI, 공개 SDK를 한 플랫폼에 결합해 차이를 만든다.

기존 Google 생태계와 연결한다

Antigravity는 Google AI Studio, Android, Firebase와 기본 통합된다. Android CLI를 통하면 Android Studio의 기능을 AI 에이전트에서 직접 호출할 수 있다. Android 개발자가 기존 개발 환경의 연장선에서 Antigravity를 사용하도록 이끄는 구조다.

기업 시장에서는 Managed Agents API와 Gemini Enterprise Agent Platform이 보안과 거버넌스 요구를 담당한다. 이미 GCP를 쓰는 조직에는 Google Cloud와의 네이티브 통합이 전환 비용을 낮추는 요인이 된다.

에이전트가 사용하는 웹 인터페이스까지 노린다

Google은 I/O 2026에서 WebMCP라는 개방형 웹 표준도 제안했다. JavaScript 함수와 HTML 폼을 구조화된 도구로 노출해 브라우저 기반 AI 에이전트가 더 빠르고 정확하게 작업하도록 만드는 것이 목표다. 에이전트 제품뿐 아니라 웹 상호작용 표준에도 영향력을 확보하려는 움직임으로 읽힌다.

93개의 Subagent가 약 12시간 동안 OS를 구축하고 1,000달러 미만의 컴퓨팅 비용을 사용한 시연은 Gemini 3.5 Flash의 가격 대비 성능을 에이전틱 워크플로에 맞춰 강조한다. Claude Opus 4.7을 기반으로 같은 규모의 에이전틱 작업을 수행할 때와는 비용 차이가 상당히 벌어질 수 있다.

풀스택 작업을 병렬로 나누는 방법

대규모 풀스택 애플리케이션에서는 프론트엔드와 백엔드, 테스트, 문서화를 각각 독립 Subagent에 할당할 수 있다. 각 에이전트가 병렬로 작업해 diff를 반환하면 메인 에이전트가 통합과 충돌 해결을 맡는다. 순차적으로 LLM을 호출하는 방식보다 전체 개발 시간을 대폭 줄이려는 활용법이다.

CI/CD 규칙을 에이전트 실행에 연결한다

before_tool_call Hook에는 보안 스캔을, after_model_call Hook에는 린팅과 포맷팅을 연결할 수 있다. on_loop_stop에 Slack 알림을 등록하면 작업 완료 사실을 팀에 바로 전달한다. 이 설정을 글로벌 Skills로 등록하면 여러 프로젝트에 같은 개발 표준을 적용할 수 있다.

이미지에서 코드와 비디오까지 잇는다

Antigravity SDK로 Gemini Omni와 연결되는 커스텀 에이전트를 만들 수 있다. 에이전트가 UI 목업 이미지를 입력받아 React 컴포넌트 코드를 생성하고, 결과 화면을 비디오로 렌더링해 디자이너에게 전달하는 흐름도 자동화 대상이 된다.

Google I/O 2026 발표에서 드러난 전략은 코딩 보조 기능을 추가하는 데 머물지 않는다. Skills·Hooks·Subagents로 구성 가능한 에이전트 하네스를 만들고, Managed Agents와 엔터프라이즈 배포 환경을 연결하며, Gemini Omni로 입력과 출력의 범위를 텍스트 밖으로 확장한다.

Claude Code가 추론 깊이에서 우위를 유지하는 동안 Antigravity 2.0은 병렬성, 비용 효율성, 생태계 통합을 경쟁 축으로 삼는다. 이 구도가 이어진다면 2026년 하반기 AI 코딩 에이전트 시장의 경쟁은 한층 치열해질 전망이다.