구글 안티그래비티 2.0, 여러 AI 에이전트를 동시에 굴리는 코딩 도구

AI 코딩 도구 경쟁에 구글이 제대로 뛰어들었습니다. 안티그래비티 2.0(Antigravity 2.0)은 지난 5월 구글 I/O 2026에서 공개된 코딩 도구인데, 승부수가 남다릅니다. 한 개의 AI가 코드를 짜주는 게 아니라 여러 AI 에이전트를 동시에 굴려서 백엔드와 프론트, 테스트를 한꺼번에 진행시키는 방식이에요. 엔진으로는 새로 나온 제미나이 3.5 플래시(Gemini 3.5 Flash)를 씁니다. 아래에서 뭐가 나온 건지, 클로드 코드나 커서와는 뭐가 다른지, 먼저 써본 사람들의 현실적인 반응까지 궁금한 순서대로 짚어볼게요.

구글 안티그래비티 2.0, 뭐가 나온 건가요

한마디로 AI 에이전트에게 앱 개발을 통째로 맡기는 코딩 플랫폼입니다. 아이디어를 던지면 에이전트가 필요한 단계를 알아서 나누고 코드를 짜고 실행해서 테스트한 뒤 결과를 보고하는 흐름이에요.

기존 코딩 도구는 대부분 사람이 옆에서 지켜보며 한 번에 하나씩 지시하는 방식이었습니다. 안티그래비티는 여기서 한 발 더 나가서 여러 작업을 병렬로 돌리는 데 초점을 맞췄어요. 그래서 구글은 이걸 "에이전트 우선(agent-first)" 개발 플랫폼이라고 부릅니다. 사람이 코드를 치는 자리에 에이전트를 먼저 놓고 사람은 방향을 잡고 결과를 검토하는 역할로 옮겨간다는 뜻입니다.

지난 5월 구글 I/O 2026에서 공개됐고 지금은 순차적으로 풀리며 사용자가 늘어가는 단계예요.

엔진은 새로 나온 제미나이 3.5 플래시입니다

안티그래비티를 실제로 굴리는 두뇌는 제미나이 3.5 플래시라는 새 모델입니다. 이 모델의 강점은 한 문장으로 요약되는데, 바로 빠른 속도예요.

구글 발표에 따르면 제미나이 3.5 플래시는 상위 모델이던 제미나이 3.1 프로를 거의 모든 성능 지표에서 앞서면서 동급 최신 모델보다 4배 빠르게 돌아갑니다. 성능은 지키고 속도만 크게 끌어올린 셈이에요.

속도가 왜 중요하냐면, 에이전트가 일하는 방식 때문입니다. 에이전트는 코드를 한 번 짜고 끝내는 게 아니라, 짜고 돌려보고 고치기를 수십 번 반복하면서 답을 찾아갑니다. 이 반복 하나하나가 느리면 전체 작업이 하염없이 늘어져요. 그래서 구글은 "실제 에이전트 작업에 필요한 고속 엔진"이라는 표현을 씁니다. 빠른 모델이 있어야 병렬 작업도 현실적으로 쓸 만해지는 거예요.

핵심은 에이전트 여러 개를 동시에 굴리는 것

안티그래비티 2.0이 다른 도구와 갈리는 지점은 여기입니다. 여러 에이전트를 나눠서 동시에 일을 시킬 수 있다는 점이에요.

예를 들어 이런 식입니다. 한 에이전트는 서버 쪽(백엔드)을 만들고 다른 에이전트는 화면 쪽(프론트)을 짜고 또 다른 에이전트는 테스트를 돌립니다. 이 셋이 순서를 기다리지 않고 한꺼번에 진행돼요. 작업을 잘게 쪼개 여러 하위 에이전트에게 나눠주는 방식이라, 혼자 순서대로 처리할 때보다 전체 시간이 줄어듭니다.

작업을 예약해두고 백그라운드에서 알아서 돌리는 기능도 있습니다. 자리를 비운 사이에 정해진 일을 진행시켜놓는 식이에요. 이렇게 "일을 여러 갈래로 벌여놓고 결과만 받아본다"는 발상이 안티그래비티의 정체성입니다.

이건 AI에게 반복 작업을 구조로 만들어 맡기는 흐름과도 맞닿아 있어요. 관련해서는 하네스 엔지니어링이란, AI 자동화를 구조로 만드는 방법에서 더 자세히 풀어놨습니다.

하나가 아니라 다섯 가지 형태로 씁니다

안티그래비티 2.0은 단일 프로그램이 아닙니다. 쓰임새에 따라 다섯 가지 형태로 나뉘어 있어서 취향과 상황에 맞게 고르면 됩니다.

형태	어떤 사람에게
데스크톱 앱	화면(GUI)에서 에이전트를 배치하고 관리하고 싶은 사람
IDE	기존 코드 편집기 방식이 익숙한 사람
CLI(명령줄)	터미널에서 빠르게 에이전트를 띄우고 싶은 사람
SDK	내 서버·서비스에 에이전트를 직접 끼워넣고 싶은 개발자
매니지드 에이전트(API)	코드 한 줄 호출로 에이전트를 부르고 싶은 개발자

특히 마지막 매니지드 에이전트는 제미나이 API로 호출 한 번에 에이전트를 띄웁니다. 그러면 격리된 리눅스 환경에서 에이전트가 스스로 판단하고 도구를 쓰고 코드를 실행해서 결과를 돌려줘요. 여기에 더해 구글 AI 스튜디오에서는 안드로이드 앱을 말로 설명해 만드는 바이브코딩 기능도 함께 들어왔습니다.

먼저 써본 사람들의 반응은 냉정한 편입니다

여기서부터는 제가 직접 쓴 경험이 아니라, 먼저 써본 개발자들의 후기를 정리한 내용입니다. 결론부터 말하면 발상은 좋은데 아직 거친 부분이 많다는 평가가 많아요.

가장 자주 나오는 불만은 토큰(사용량)이 순식간에 녹는다는 점입니다. 한 후기에서는 랜딩 페이지 두 개와 간단한 앱 하나를 만들자 하루치 사용량이 바닥났다고 해요. 프롬프트 한 번에 하루 할당량을 다 써버렸다는 반응도 구글 개발자 포럼에 올라옵니다. 속도가 빠른 대신, 에이전트가 말을 길게 주고받으며 토큰을 많이 먹는 구조라 광고만큼 저렴하지 않다는 지적이에요.

결과물의 품질이 들쭉날쭉하다는 후기도 있습니다. 같은 도구인데 어떤 요청은 꽤 세련되게 뽑아주고 어떤 요청은 간격이나 색 선택이 촌스럽게 나왔다고 해요. 지시를 얼마나 구체적으로 주느냐에 따라 편차가 큽니다.

데스크톱 앱은 아직 덜 다듬어졌고 출시 초기에 유료 가입자 로그인이 막히는 문제도 있었습니다. 오히려 터미널에서 쓰는 CLI가 더 안정적이라는 평이 눈에 띄어요. 새 도구인 만큼 초반 완성도는 감안하고 접근하는 게 좋겠습니다.

클로드 코드나 커서와는 뭐가 다른가요

큰 그림에서 보면 안티그래비티는 "여러 에이전트 병렬"이라는 색을 앞세운 후발주자입니다. 방향은 비슷한데 강조점이 다릅니다.

클로드 코드는 내 컴퓨터에서 실시간으로 지켜보며 방향을 잡아가는 데 강하고 코덱스는 클라우드에 맡겨놓고 결과(PR)만 받아보는 데 강합니다. 이 둘의 차이는 클로드 코드와 코덱스를 직접 써보고 비교한 글에 자세히 정리해뒀어요. 안티그래비티는 여기서 "여러 갈래를 한꺼번에"라는 축을 더한 셈입니다.

재미있는 건 도구들이 서로 닮아간다는 점이에요. 커서도 최근 아이폰 앱을 내고 클라우드 에이전트를 밀고 있는데, 자세한 내용은 커서 아이폰 앱 출시 글에서 볼 수 있습니다. 결국 어느 하나가 정답이라기보다, 상황에 맞춰 골라 쓰는 그림으로 가고 있어요. 방향 잡기가 중요한 작업은 실시간형, 범위가 명확한 반복 작업은 병렬·비동기형으로 나눠 쓰는 식입니다.

나도 쓰려면 무엇이 필요한가요

가볍게 맛보는 건 구글 AI 스튜디오에서 시작할 수 있습니다. 여기서 말로 설명해 앱을 만들어보는 바이브코딩 기능을 써보면 안티그래비티가 어떤 느낌인지 감이 잡혀요.

본격적으로 많이 돌리려면 사용량 한도가 관건입니다. 구글 AI 울트라(Ultra) 구독은 월 100달러이고 이 요금제는 아래 등급인 AI 프로(Pro)보다 안티그래비티 사용 한도가 5배 높습니다. 위에서 본 것처럼 토큰이 빨리 닳는 편이라, 자주 쓸 계획이라면 한도를 먼저 따져보는 게 좋아요.

아직 순차적으로 풀리는 중이라 지역·계정에 따라 바로 안 열릴 수 있습니다. 처음이라면 작은 프로젝트로 감을 잡고 한도와 비용을 확인한 뒤 늘려가는 걸 권합니다.

자주 묻는 질문

코딩을 전혀 몰라도 쓸 수 있나요? 맛보기는 가능합니다. AI 스튜디오의 바이브코딩으로 간단한 앱을 만들어볼 수 있어요. 다만 에이전트가 내놓은 결과가 맞는지 판단하고 방향을 잡으려면 기초적인 이해는 있어야 합니다. 완전히 모르는 상태에서는 어디가 잘못됐는지 알아채기 어렵습니다.

제미나이 3.5 플래시만 따로 쓸 수도 있나요? 네. 제미나이 3.5 플래시는 안티그래비티의 엔진이면서, 제미나이 API로 따로 불러 쓸 수 있는 모델이기도 합니다. 안티그래비티는 이 모델을 에이전트 방식으로 굴리는 도구라고 보면 됩니다.

여러 에이전트를 동시에 돌리면 비용도 그만큼 늘어나나요? 그렇게 볼 수 있습니다. 에이전트가 많아질수록 주고받는 토큰이 늘어나 사용량이 빨리 찹니다. 먼저 써본 후기에서 한도가 금방 닳는다는 얘기가 나오는 것도 이 때문이에요. 병렬이 주는 속도 이득과 늘어나는 비용을 같이 놓고 봐야 합니다.

클로드 코드나 커서를 쓰고 있는데 굳이 갈아타야 하나요? 지금 잘 쓰고 있다면 서두를 이유는 없습니다. 안티그래비티는 여러 작업을 병렬로 벌여야 하는 상황에서 강점이 있는 도구라, 그런 작업이 잦다면 하나 더 얹어 써보는 정도로 접근하는 게 현실적이에요.