TL;DR
- Google I/O 2026에서 공개한 안티그래비티 2.0은 데스크톱 앱·CLI·SDK·관리형 API·엔터프라이즈 플랫폼 5개 레이어를 갖춘 에이전트 우선 개발 플랫폼이다.
agyCLI 하나로 터미널에서 Gemini 에이전트를 돌리고, Cloud Run MCP Server를 연결하면 자연어 한 줄로 Cloud Run 배포까지 끝난다.- Cursor·Windsurf가 IDE에 갇혀 있는 동안 구글은 CLI + 예약 작업 + 동적 서브에이전트로 CI/CD 파이프라인 전체를 먹으려 한다.
구글이 AI 코딩 시장에서 존재감이 없었던 이유
솔직히 말하면, 안티그래비티 1.0은 실망스러웠다. 2025년 11월에 나왔을 때 기능은 단일 IDE 에디터에 Editor View, Manager Surface, Artifacts, Knowledge Base 네 가지가 전부였다. Cursor가 이미 시장을 장악하고 있었고, Claude Code가 터미널 개발자들을 흡수하는 상황에서 구글의 대응치고는 너무 소박했다.
6개월 후 나온 2.0은 다르다. I/O 2026에서 공개된 안티그래비티 2.0은 플랫폼 자체가 바뀌었다.
안티그래비티 2.0의 5개 레이어
구글은 이번에 제품 하나가 아니라 생태계를 내놨다.
사용자
├── 데스크톱 앱 2.0 — 시각적 IDE, 서브에이전트, 예약 작업
├── CLI (agy) — 터미널, CI/CD, pre-commit 훅
├── SDK — 파이썬으로 에이전트 커스텀 빌드
├── Managed Agents — Gemini API에서 에이전트 루프 호스팅
└── Enterprise Platform — Workspace SSO, 감사 로그, VPC
같은 에이전트 정의가 이 다섯 개 표면 사이를 이동한다. 로컬에서 SDK로 개발하고, CLI로 CI에 넣고, Managed Agents로 프로덕션에 올리고, Enterprise Platform으로 보안팀이 통제한다. 재작성이 필요 없다.
데스크톱 앱 2.0: 달라진 세 가지
1. 동적 서브에이전트
기존 AI 코딩 도구는 메인 에이전트 하나가 순차적으로 작업한다. 안티그래비티 2.0은 에이전트가 작업을 분석해서 서브에이전트를 자동 생성하고 병렬 처리한다.
메인 에이전트: "API 서버 리팩터링해줘"
↓
서브에이전트 A: rate-limit 미들웨어 분리
서브에이전트 B: 에러 핸들러 표준화
서브에이전트 C: 단위 테스트 보완
↓
메인 에이전트: 결과 합성, 충돌 해결
Claude Code의 서브에이전트와 같은 개념이지만, 안티그래비티는 에이전트가 이 분기를 자동으로 결정한다. 사람이 명시적으로 지시하지 않아도 된다.
2. 예약된 백그라운드 작업
cron 유사 스케줄링이 네이티브로 들어왔다.
매일 새벽 2시: 의존성 취약점 스캔
매주 월요일: 오래된 feature flag 정리 보고서
PR 머지 시: 통합 테스트 자동 실행
퇴근 전에 설정해두면 아침에 결과가 와 있다. Hermes Agent가 스킬 파일로 구현하던 것을 안티그래비티는 플랫폼 레벨에서 제공한다.
3. 네이티브 음성 명령
마이크로 코드 받아쓰기, 테스트 실행, 브라우저에서 앱 열기가 된다. 짧은 지시에 적합하다. 긴 사양은 타이핑이 낫다.
CLI 설치: agy 바이너리 하나로
설치
# macOS / Linux
curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash
# Windows PowerShell
irm https://antigravity.google/cli/install.ps1 | iex
설치하면 agy 바이너리가 ~/.local/bin에 들어간다. PATH 업데이트는 자동이다.
agy update # 업데이트
agy # 대화형 모드 진입
초기 설정
첫 실행 시 구글 OAuth 로그인 → 색상 테마 → 약관 동의 → 프로젝트 폴더 접근 권한 순서로 진행된다.
핵심 명령어
| 명령어 | 기능 |
|---|---|
/model |
Claude / Gemini / GPT 전환 |
/permissions |
도구 실행 권한 설정 |
/schedule |
예약 작업 설정 |
/artifact |
구현 계획 검토 |
/context |
현재 세션 컨텍스트 시각화 |
/btw |
메인 작업 중단 없이 사이드 질문 |
/config |
설정 변경 |
비대화형 모드 (CI용)
agy -p "테스트 실패 원인 분석해줘" # 단일 질문
agy -c # 이전 세션 이어서
agy --conversation=SESSION_ID # 특정 세션 재개
agy --dangerously-skip-permissions # 승인 없이 자율 실행
Tool Permissions 4단계
| 모드 | 동작 |
|---|---|
request-review (기본) |
시스템 수정 전 승인 요청 |
proceed-in-sandbox |
격리 컨테이너에서 실행 |
always-proceed |
완전 자율 실행 |
strict |
읽기 전용 |
SDK: 파이썬으로 에이전트 직접 구축
from antigravity import Agent, Tool
agent = Agent(
model="gemini-3.5-flash",
tools=[Tool.shell, Tool.code_edit, Tool.web_search],
system="당신은 백엔드 코드 리뷰어입니다. PR을 분석하고 보안 취약점과 성능 문제를 찾아주세요."
)
result = agent.run("review PR #421")
print(result)
비동기 방식도 지원한다:
async with Agent(config) as agent:
response = await agent.chat("현재 디렉터리에 어떤 파일이 있나요?")
자체 인프라(EC2, Vertex AI, 온프레미스)에서 호스팅할 수 있다. Gemini API를 직접 쓰지 않아도 된다. 국내 금융·공공 기관처럼 데이터를 외부로 보낼 수 없는 환경에서의 선택지가 된다.
Cloud Run 자동 배포: 핵심 플로우
영상이 보여주는 핵심 장면이다. Cloud Run MCP Server를 안티그래비티에 연결하면 자연어로 배포가 된다.
1단계: gcloud 인증
gcloud auth login
gcloud auth application-default login
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID
2단계: Gemini CLI에서 MCP Server 설치
gemini extensions install https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp
안티그래비티 앱에서는 Agent Manager 패널 → 점 세 개 메뉴 → MCP Servers → Cloud Run MCP Server 검색 후 설치.
3단계: API 키 환경변수 설정
export GOOGLE_API_KEY=YOUR_API_KEY
export GEMINI_API_KEY=YOUR_API_KEY
4단계: 자연어로 배포
"Deploy the ./my-app folder as Cloud Run service
in the project my-project-id in asia-northeast3 region"
에이전트가 deploy_local_folder 도구를 호출해 소스 코드를 Cloud Run에 올린다. 완료 후 서비스 URL이 반환된다.
MCP Server가 제공하는 도구
| 도구 | 기능 |
|---|---|
deploy_local_folder |
로컬 폴더를 Cloud Run 서비스로 배포 |
deploy_file_contents |
파일 내용을 직접 배포 |
list_services |
배포된 서비스 목록 조회 |
get_service |
특정 서비스 상태 확인 |
get_service_log |
서비스 로그 조회 |
list_projects |
GCP 프로젝트 목록 |
create_project |
새 GCP 프로젝트 생성 |
지원 모델과 가격
지원 모델
기본: Gemini 3 Pro, Gemini 3.5 Flash
추가: Claude Sonnet 4.5, GPT-OSS
/model 명령으로 세션 중 언제든 전환 가능하다. Gemini 모델은 낮은 지연 시간과 비용 최적화가, Claude는 코드 품질이 강점이다.
가격
| 요금제 | 월 비용 | 한도 |
|---|---|---|
| Pro | AI Pro 구독 포함 | 기본 |
| Ultra | $100 | Pro의 5배 |
| Ultra Premium | $200 | Pro의 20배 |
관리형 에이전트(Managed Agents)는 토큰당이 아닌 실행당 과금이다. 장시간 실행 작업에서 예측 가능한 비용을 원한다면 이 옵션이 유리하다.
Cursor·Windsurf·Claude Code와 비교하면
| 기능 | 안티그래비티 2.0 | Cursor | Windsurf | Claude Code |
|---|---|---|---|---|
| CLI 도구 | ✅ agy |
❌ | ❌ | ✅ |
| 동적 서브에이전트 | ✅ 자동 | ❌ | ❌ | ✅ (수동) |
| 예약 작업 | ✅ 네이티브 | ❌ | ❌ | ❌ |
| 음성 명령 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Cloud Run 직접 배포 | ✅ MCP | ❌ | ❌ | ✅ MCP |
| 엔터프라이즈 | ✅ GCP 통합 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 오프라인 실행 | SDK 가능 | ❌ | ❌ | ❌ |
Cursor와 Windsurf는 IDE에 갇혀 있다. 터미널에서 CI/CD 파이프라인에 에이전트를 심는 용도로는 Claude Code와 안티그래비티 CLI가 양강 구도다.
한국 개발자 관점: 어디서 써야 하나
GCP 스택 팀
네이버 클라우드·카카오엔터프라이즈처럼 GCP를 주 인프라로 쓰는 팀에서 가치가 크다. Cloud Run, Vertex AI, Firebase, BigQuery와의 통합이 네이티브다. MCP Server로 배포 자동화를 구성하면 인프라 팀 없이 개발자 혼자 배포 파이프라인을 완성할 수 있다.
CI/CD 자동화
GitHub Actions에 agy -p "..." 비대화형 모드를 넣으면 PR마다 에이전트 리뷰가 돌아간다. Claude Code와 같은 구조인데, Gemini 3.5 Flash의 낮은 비용이 대규모 팀에서 유리하다.
- name: Antigravity Code Review
run: |
agy -p "이 PR의 보안 취약점과 성능 문제를 분석하고 GitHub 댓글로 남겨줘"
env:
GOOGLE_API_KEY: ${{ secrets.GOOGLE_API_KEY }}
스타트업 야간 자동화
예약 작업 기능으로 “매일 새벽에 의존성 취약점 스캔 → Slack 알림”을 코드 없이 설정할 수 있다. Hermes Agent를 별도 서버에 올리는 것보다 진입 장벽이 낮다.
실전 주의사항
서브에이전트 깊이 제한은 반드시 설정하라. 에이전트가 자동으로 서브에이전트를 만들면 재귀적으로 확장될 수 있다. --max-agent-depth 플래그로 제한하지 않으면 예상보다 훨씬 많은 비용이 나올 수 있다.
예약 작업은 멱등성을 보장하는 작업에만 써라. 같은 작업이 두 번 실행돼도 결과가 같아야 한다. DB 마이그레이션처럼 한 번만 실행돼야 하는 작업에는 적합하지 않다.
Cloud Run MCP Server는 gcloud 인증이 필수다. Application Default Credentials가 없으면 배포 도구가 작동하지 않는다. CI 환경에서는 서비스 계정 키 파일을 별도로 관리해야 한다.
관리형 에이전트 비용을 모니터링하라. 실행당 과금은 예측 가능하지만, 서브에이전트가 병렬로 많이 뜨면 단일 실행이라도 비용이 높을 수 있다. BigQuery 실행 분석을 초기부터 켜두는 걸 권장한다.
SDK로 Gemini 외 모델을 쓸 때는 레이턴시를 확인하라. Claude Sonnet 4.5를 SDK에서 호출할 경우 Anthropic API를 거치므로 Gemini 직접 호출보다 응답이 느리다.
결론: 구글이 진짜 반격을 시작했다
안티그래비티 1.0은 시험용이었다. 2.0은 전략이다.
데스크톱 앱으로 Cursor를 겨냥하고, CLI로 Claude Code를 겨냥하고, SDK로 Hermes Agent를 겨냥하고, Managed Agents로 장기 실행 에이전트 시장을 열고, Enterprise Platform으로 기업 고객을 잡는다. 다섯 방향을 동시에 치는 구조다.
GCP를 쓰고 있는 팀이라면 Cloud Run MCP Server 연동만으로도 바로 가치가 생긴다. 자연어로 배포하고, 에이전트가 로그를 분석하고, 다음 배포 전 이슈를 미리 잡아준다.
2시간 만에 세팅해서 Cloud Run에 올리는 게 영상에서 보여주는 것처럼 실제로 가능한지 — 직접 해봐야 안다. 일단 agy 설치부터 해보자.
참고 자료
- 참고 영상: 안티그래비티 2.0 + CLI로 Cloud Run 배포
- Google Antigravity 2.0 공식 사이트
- TechCrunch: Google launches Antigravity 2.0 at I/O 2026
- Antigravity CLI Tutorial — Medium
- Cloud Run MCP Server Codelab
- Google Antigravity 2.0: Agent-First Dev Platform — apidog
- Getting Started with the Antigravity Ecosystem — Medium