Google Antigravity 시작하기 및 실제 프로젝트 구현해보기

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Feb 28, 2026

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구글 안티그래비티를 실제 프로젝트에 적용하며 얻은 기술적 통찰을 정리한다. 단순한 코드 추천을 넘어 스스로 계획을 수립하고 실행하는 '에이전트'로서의 특징과, 실제 배포 과정에서의 생산성 및 쿼터 관리 효율성을 분석한다. 개발자의 역할이 단순 코더에서 전체 프로세스를 관리하는 디렉터로 변화하는 지점을 가식 없이 기술한다. This post provides a technical review of Google Antigravity based on real-world project application. It explores its capabilities as an autonomous "Agent" that goes beyond code suggestions to planning and execution. The review analyzes productivity gains and the realities of quota management, highlighting the industry's shift where developers evolve from manual coders into strategic directors of AI agents.

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0. 안티그래비티?

구글 안티그래비티는 AI가 단순히 코드를 추천하는 것이 아니라, 하나의 실행 주체처럼 작업을 수행하는 구조를 채택하고 있습니다.

기존의 AI 코파일럿이 '코드 자동 완성'이라는 수동적 보조에 머물렀다면, 안티그래비티는 '에이전트(Agent)' 개념을 전면에 내세운다. 개발자가 목표를 던지면 에이전트가 스스로 Task Lists를 작성하고, Implementation Plan을 설계하며, 최종적으로는 브라우저 테스트 결과물까지 영상(Browser Recordings)으로 제출한다.

개발자는 코드를 직접 타이핑하는 시간보다, 에이전트가 세운 계획의 논리적 결함을 검토하고 승인하는 데 더 많은 시간을 쓰게 된다. 이는 개발의 물리적 노동력을 줄이는 대신, 설계와 리뷰의 비중을 높이는 구조다.

Google Antigravity 시작하기 | Google Codelabs

이 Codelab에서는 에이전트 중심 개발 플랫폼인 Google Antigravity의 기능을 설치하고 체험하는 과정을 안내합니다.

https://codelabs.developers.google.com/getting-started-google-antigravity?hl=ko#9

Task Lists: 에이전트는 코드를 작성하기 전에 구조화된 계획을 생성합니다. 일반적으로 이 계획을 수정할 필요는 없지만, 검토하고 필요한 경우 댓글을 추가하여 변경할 수 있습니다.

Implementation Plan: 코드베이스 내에서 변경사항을 설계하여 작업을 완료하는 데 사용됩니다. 이러한 계획에는 필요한 수정사항에 관한 기술 세부정보가 포함되어 있으며, 아티팩트 검토 정책이 '항상 진행'으로 설정되어 있지 않은 경우 사용자가 검토해야 합니다.

Walkthrough: 에이전트가 작업 구현을 완료한 후 변경사항과 테스트 방법을 요약한 내용으로 생성됩니다.

Code diffs: 엄밀히 말해 아티팩트는 아니지만 Antigravity는 검토하고 댓글을 달 수 있는 코드 차이도 생성합니다.

Screenshots: 에이전트가 변경 전후의 UI 상태를 캡처합니다.

Browser Recordings: 동적 상호작용 (예: '로그인 버튼을 클릭하고 스피너를 기다린 후 대시보드가 로드되는지 확인') 에이전트는 세션 동영상을 녹화합니다. 개발자는 이 동영상을 시청하여 앱을 직접 실행하지 않고도 기능 요구사항이 충족되는지 확인할 수 있습니다.

1. GCP 계정 등록

구글 안티그래비티를 시작하기 위해서는 가장 먼저 공식 Codelabs 페이지를 통해 계정을 등록해야 한다. 현재 구글에서는 신규 사용자에게 일정량의 구글 크레딧을 제공하고 있다.

이 크레딧을 등록하면 별도의 비용 결제 없이도 안티그래비티의 강력한 에이전트 기능을 직접 테스트해 볼 수 있는 환경이 조성된다.

위에서 안내해준 방법대로 따라간다면, 다음과 같이 프로젝트 내 크레딧이 연결된다.

2. 설치 및 환경 최적화

안티그래비티를 CLI와 에디터 확장 프로그램을 통해 제어해본다.

brew 설치

macOS 사용자라면 brew를 이용해 간편하게 설치할 수 있다.


brew install --cask antigravity

Antigravity Quota 확장 프로그램

AI 에이전트 모델은 사용량(Quota) 제한이 존재한다. 실시간으로 잔여 쿼터를 확인하지 않으면 작업 도중 흐름이 끊길 수 있다. 상태바에 실시간 쿼터를 표시해주는 전용 확장 프로그램을 설치하는 것이 생산성 측면에서 매우 유리하다.

3. 사용해보기

실제 배포 프로젝트인 PrePrompt를 안티그래비티로 구축하며 느낀 점은 다음과 같다.

모델 스위칭의 현실: 초기 대형 구조 설계는 Claude Sonnet 4.6 (Thinking)을 활용했다. 복잡한 로직 설계에 강점이 있지만 쿼터 소모가 극심하다. 기본 틀이 잡힌 후, 세부적인 CLI 연결, 사이드바 UI 조정, README 작성 등은 Gemini 3.1 Pro (High)로 넘겨 작업을 마무리했다.

디버깅의 효율성: 가장 인상적인 기능은 웹 기반 디버깅이다. 에이전트가 직접 브라우저를 띄워 인터랙션을 테스트하고, 실패 시 스크린샷과 로그를 분석해 스스로 수정안을 제안한다. 개발자가 일일이 새로고침하며 요소를 검사하는 수고를 확실히 덜어준다.

효율성만큼이나 비용(Quota) 측면의 압박은 무시할 수 없다.

높은 리소스 소모: 간단한 Next.js 기반 사이트를 구축했음에도 불구하고, 전체 쿼터의 약 60%를 소모했다. 에이전트가 '생각'하고 '계획'하는 단계마다 발생하는 토큰 소모량이 상당하다.

검토의 피로도: 에이전트가 생성하는 아티팩트(Task Lists, Walkthrough 등)가 많아질수록 이를 검토하는 과정에서 병목이 발생할 수 있다. '항상 진행' 옵션을 켜두기엔 신뢰도와 비용 문제가 발목을 잡는다.

4. 실제 배포 프로젝트 소개

PrePrompt

inxnxng • Updated Mar 9, 2026

Create Next App

Generated by create next app

https://pre-prompt.vercel.app/

5. Cursor와의 차이?

📌 Antigravity 는 자율 에이전트가 태스크를 받아 처리 → 사용자 리뷰

📌 Cursor 는 AI가 코드 제안·완성·리팩토링을 실시간 보조 → 사용자가 승인·통제

항목	Antigravity	Cursor
개발 접근	Agent-First (자율 에이전트 중심)	AI-Assisted IDE (코드 보조 중심)
AI 역할	작업 전체를 계획·실행·검증	개발자 코드 작성 보조, 제안 중심
사용자 제어	AI가 많은 작업을 대신 수행	개발자가 주요 결정권 유지
철학적 목표	AI에게 코드 전반을 위임	인간 중심 엔진과 보조

✔ Antigravity 이점

새로운 프로젝트 스캐폴딩 자동화

반복적이고 큰 작업 위임

테스트/브라우저 자동화가 필요할 때

무료 베타를 활용하려는 경우

✔ Cursor 이점

일상적인 개발, 코드 리팩토링, 디버깅

기존 IDE 워크플로우 유지

안정성과 코드 제어를 중시할 때

6. 총평

안티그래비티는 개발자를 코딩이라는 노동에서 해방시키지만, 그 대가로 정교한 디렉팅 능력과 리소스 관리 능력을 요구한다. 단순히 코드를 짜주는 도구가 아니라, 내 지시를 수행하는 '주니어 개발자'를 관리하는 것에 가깝다.

단순한 기능 구현은 에이전트에게 맡기고, 개발자는 시스템 아키텍처나 전체적인 데이터 흐름을 설계하는 데 더 집중해야 하는 시대가 왔음을 실감한다.

Google Antigravity 시작하기 및 실제 프로젝트 구현해보기

0. 안티그래비티?

1. GCP 계정 등록

2. 설치 및 환경 최적화

3. 사용해보기

4. 실제 배포 프로젝트 소개

5. Cursor와의 차이?

6. 총평

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