Antigravity CLI 전환: Gemini CLI 종료 이후의 멀티에이전트 런타임

Gemini CLI 종료가 남긴 전환 과제

2026년 6월 18일 Google은 오픈소스 Gemini CLI를 종료하고, Go로 다시 만든 클로즈드소스 Antigravity CLI로 전환했다. Gemini CLI는 2025년 6월 Apache 2.0 라이선스의 TypeScript 기반 AI 코딩 에이전트로 출시된 뒤 GitHub 스타 104,000개와 외부 기여 풀 리퀘스트 6,000개 이상을 기록했다.

Google은 2026년 5월 19일 Google I/O에서 Google AI Pro, Ultra, 무료 플랜 사용자를 대상으로 한 종료 계획을 알렸다. 엔터프라이즈 Gemini Code Assist Standard·Enterprise 라이선스 보유자와 유료 Gemini API 키를 통한 접근은 계속 유지된다.

전환의 배경에는 단일 에이전트 채팅 루프에 맞춰진 Node.js 아키텍처가 있다. 복잡한 작업을 병렬로 나누어 처리하려는 요구가 커지면서, 기존 TypeScript 코드베이스의 동시성 한계를 우회하기보다 새 런타임을 처음부터 설계하는 방향을 택했다. 기존 자동화와 CI/CD가 Gemini CLI를 호출하고 있었다면, 이는 단순한 명령어 교체가 아니다.

CLA가 드러낸 오픈소스 기여의 긴장

Google의 CLA(기여자 라이선스 계약)는 기여 코드에 대해 영구적·전 세계적·취소 불가능한 사용 라이선스를 Google에 부여한다. 6,000명의 개발자가 Apache 2.0 조건으로 기여했지만, CLA 때문에 Google이 해당 코드를 독점 후속 제품에 활용하는 데 법적 제약은 없었다.

오픈소스 프로젝트에 쌓인 기여가 클로즈드소스 제품의 기반이 될 수 있다는 점에서, 이 사례는 참여자에게 라이선스뿐 아니라 기여자 계약의 범위도 확인해야 한다는 질문을 남긴다.

하나의 하네스를 공유하는 Antigravity 플랫폼

Antigravity CLI는 agy로 실행하는 터미널 네이티브 에이전트 플랫폼이다. CLI, 데스크톱 앱, SDK, Managed Agents가 같은 에이전트 하네스를 공유하며, 하네스의 개선이 각 인터페이스에 함께 적용되는 구조다.

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Go 재작성은 멀티에이전트 실행 방식과 직접 연결된다. 고루틴(goroutine) 기반 동시성 모델은 Node.js의 단일 스레드 이벤트 루프와 다르며, 수천 개의 경량 고루틴을 동시에 실행할 수 있다. 여러 서브에이전트가 병렬로 태스크를 수행하는 시나리오를 겨냥한 선택이다.

배포 방식도 달라진다. npm install -g @google/gemini-cli 대신 아래 명령으로 단일 Go 바이너리를 설치한다.

curl -fsSL https://get.antigravity.dev | sh

따라서 CI/CD와 SSH 원격 환경에서는 Node.js 설정과 의존성 체인 없이 실행할 수 있다. 순수 Go 바이너리는 빠른 시작 속도와 낮은 메모리 풋프린트를 제공하며, 헤드리스 환경에서 Node 의존성 충돌로 생기던 장애를 피하는 방향이다.

스킬과 훅을 보존하면서 병렬 작업을 추가한다

Antigravity CLI는 Gemini CLI의 확장 구조를 이어받으면서 비동기 실행 범위를 넓혔다.

스킬은 마크다운 파일로 정의하는 에이전트 확장 단위다. 글로벌 스킬은 ~/.gemini/antigravity-cli/skills/에, 워크스페이스 스킬은 .agents/skills/에 둔다. 예를 들어 .agents/skills/lint.md를 만들면 /lint 명령으로 호출할 수 있다. 기존 Gemini CLI 스킬 파일은 별도 수정 없이 동작한다.

훅은 에이전트 생명주기의 이벤트를 받는 JSON 기반 인터셉터다. Gemini CLI의 훅 구조와 스키마 변경 없이 이전할 수 있으며, 워크스페이스 훅이 글로벌 훅보다 먼저 적용된다.

before_tool_call: 도구 호출 전 실행
after_file_edit: 파일 편집 후 실행
on_session_start: 세션 시작 시 실행

비동기 서브에이전트는 Gemini CLI와 가장 크게 갈라지는 지점이다. TUI에서 오래 걸리는 작업을 백그라운드 에이전트에 맡긴 뒤에도 포그라운드에서 다른 프롬프트를 계속 입력할 수 있다.

agy spawn "React 컴포넌트 전체 리팩터링 후 PR 생성"

오케스트레이터는 자연어 목표를 받아 필요한 전문 서브에이전트를 동적으로 만들고 병렬 실행한다. 별도의 오케스트레이션 코드를 작성하지 않고 멀티에이전트 워크플로우를 구성하는 방식이다. Cron 표현식으로 태스크를 예약하는 스케줄 백그라운드 에이전트는 야간 빌드 검증이나 정기 코드 품질 리포트 생성에 사용할 수 있다.

플러그인은 스킬, 규칙, 수명주기 훅, MCP 서버 정의를 네임스페이스 디렉터리 하나에 묶는 배포 단위다. Gemini CLI의 Extension은 Antigravity Plugin이라는 이름으로 바뀌었다.

my-plugin/
├── skills/review.md
├── hooks/before_tool_call.json
├── rules/coding-standards.md
└── mcp/server.json

CI/CD를 옮길 때 확인할 인터페이스 차이

실행 인터페이스와 실패 처리 방식이 바뀌므로, 기존 파이프라인은 호출 성공 여부만으로 전환을 판단하면 안 된다.

항목	Gemini CLI	Antigravity CLI
실행 명령	`gemini`	`agy`
API 키 환경변수	`GEMINI_API_KEY`	`AV_API_KEY`
에이전트 상태 디렉터리	`~/.gemini/`	`~/.antigravity/`
기본 모델	gemini-1.5-pro	gemini-3-pro
스트리밍 출력	JSON	SSE (기본값)
도구 실패 종료 코드	0 (무시)	비0 (non-zero)
런타임	Node.js (TypeScript)	Go (단일 바이너리)

전환은 기존 gemini 호출과 agy 호출을 병렬로 돌려 출력을 비교하는 단계에서 시작할 수 있다. 이어서 명령 이름, 종료 코드, 출력 형식 차이를 흡수하는 래퍼를 두고, 검증이 끝난 뒤 직접 agy를 호출하도록 바꾼다. 일부 실패가 오류 없이 조용히 무시될 수 있고, 마이그레이션 스크립트가 자동으로 파이프라인을 수정하지 않는다는 점도 전제해야 한다.

#!/bin/bash
# gemini-compat.sh — Antigravity CLI 호환 래퍼
export AV_API_KEY="${GEMINI_API_KEY:-$AV_API_KEY}"
exec agy "$@"

래퍼를 제거하는 시점에는 비0 응답에 맞춰 종료 코드 처리 로직을 갱신한다. --stream의 기본 출력도 JSON에서 SSE로 달라지므로, 이를 파싱하는 후속 로직까지 확인 대상에 포함해야 한다.

MCP 서버 설정에는 특정 필드가 오류 없이 조용히 무시되는 경우가 있다. 스킬, 훅, MCP 서버를 한 번에 검증하기보다 각각을 분리해 점검하는 체크리스트가 필요하다. 초기 릴리스에 포함되지 않은 Gemini CLI 통합 모드도 있으므로, 특히 특정 IDE 익스텐션과의 연동에 의존하는 워크플로우는 의존성 목록과 기능 갭을 먼저 정리해야 한다.

CLI 에이전트 선택은 실행 방식과 추론 요구에서 갈린다

2026년 중반의 터미널 기반 AI 코딩 에이전트는 Antigravity CLI, Claude Code CLI, OpenAI Codex CLI를 중심으로 비교할 수 있다.

항목	Antigravity CLI	Claude Code CLI	OpenAI Codex CLI
기반 언어	Go (클로즈드소스)	TypeScript (클로즈드소스)	TypeScript
멀티에이전트	동적 서브에이전트 내장	서브에이전트 지원	비동기 태스크 위임
백그라운드 에이전트	내장 (Cron 예약 포함)	제한적	클라우드 실행 기반
브라우저 통합	내장 Chromium	없음	없음
SWE-Bench 성능	약 55%	약 64% (Opus 4.8)	GPT-5 기반 고성능
오픈소스 여부	아니오	아니오	일부
가격 (개인)	$20/월	$20/월	$20/월

Antigravity CLI는 멀티에이전트 오케스트레이션, 백그라운드 태스크 자동화, Google 생태계(Workspace, GCP) 연동이 중심인 환경에 맞는다. 대규모 리팩터링이나 복수 리포지터리를 동시에 다루는 병렬 작업에서 강점을 보인다. 다만 SWE-Bench 성능은 Claude Code 대비 약 9%p 차이가 나며, 첫 번째 시도에서의 테스트 통과율이 낮다는 실무 보고가 있다.

Claude Code CLI는 복잡한 코드베이스를 이해하고 깊게 추론해야 하는 작업에 적합하다. SWE-Bench 64%의 코드 정확도와 첫 시도 테스트 통과 비율은 개발자의 수정 사이클에 영향을 준다. OpenAI Codex CLI는 여러 프로젝트 사이의 작업 전환과 클라우드 기반 비동기 실행이 중요한 팀에 맞는다.

에이전트 기반 개발 도구가 단일 에이전트 채팅 루프에서 멀티에이전트 분산 런타임으로 이동하면서, CI/CD 설계의 관심사도 달라지고 있다. 에이전트 수명주기 관리, 자원 할당, 병렬 태스크 조율이 핵심 역량이 되고 있으며, Managed Agents 같은 클라우드 네이티브 실행 환경은 빌드 서버 중심 자동화에서 에이전트 오케스트레이션 중심 자동화로의 전환을 시사한다. 이는 향후 DevOps 역량 평가 기준에도 반영될 전망이다.