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구글 안티그래비티 완전 분석 — 모델·요금제·CLI 총정리

🚀 구글 안티그래비티(Antigravity) 완전 분석 구글이 2025년 11월 Gemini 3와 함께 공개한 에이전트 퍼스트(agent-first) IDE 안티그래비티는 Claude·GPT·Gemini를 한 도구에서 골라 쓰는 멀티모델 코딩 환경이다. 이 글에서는 ① 지원 모델과 요금제별 사용량의 실체, ② 실사용자 평가, ③ 구글의 방향성, ④ Claude Code와의 비교·연계, ⑤ CLI( agy )로 직접 쓰는 법까지 다섯 갈래를 차례로 정리한다. 자료 간 충돌이 있는 지점은 한쪽으로 단정하지 않고 양쪽을 모두 살려 표기했다. 📅 기준 시점: 2026년 6월 · 프리뷰 단계 정보로 수치는 변동 가능 1. 안티그래비티란 무엇인가 — 기초 정리 안티그래비티는 2025년 7월 구글이 24억 달러 규모 라이선스 계약 으로 영입한 전 Windsurf 팀이 설계를 주도했다. VSCode를 포크한 위에 자율 에이전트 오케스트레이션 계층을 얹은 구조다. 2026년 5월 Google I/O에서 발표된 안티그래비티 2.0 은 데스크탑 앱과 함께 공식 CLI agy 를 처음 공개하며 기존 Gemini CLI의 공식 후계자 자리를 확정했다. 핵심 정체성은 단순 코드 자동완성이 아니라 병렬 에이전트 오케스트레이션 이다. 여러 에이전트가 동시에 — 하나는 API, 하나는 테스트, 또 하나는 프론트엔드 — 작업을 나눠 진행하고, 각 에이전트는 계획·테스트 결과·스크린샷·영상을 담은 Artifact 를 남긴다. "사람이 한 줄씩 승인"하는 방식이 아니라 "에이전트들이 일을 마치고 사람이 사후 검수"하는 모델이다. flowchart TD A([사용자 작업 지시]) --> B[에이전트 A API 구현] A --> C[에이전트 B 테스트 작성] A --> D[에이전트 C UI 생성] B --> E[Artifact 계획·결과·영상] C --> E D --> E...

AI 에이전트 하네스, 엔지니어의 역할이 바뀐다

🔬 AI 에이전트 시대의 새로운 엔지니어링 표준: 하네스(Harness) 구축 방법론 2026.04.13 | AI 엔지니어링 · 에이전트 평가 체계 · 메타 리서치 AI 에이전트가 단순한 텍스트 생성기를 넘어 실제 행동을 수행하는 자율 시스템 으로 진화하고 있습니다. 이메일 발송, 결제 처리, 코드 배포까지 — 이제 에이전트의 판단 하나가 비즈니스에 직접적인 영향을 미칩니다. 이 변화의 중심에 '하네스(Harness)' 라는 개념이 자리잡고 있습니다. 메타(Meta)가 최근 발표한 에이전트 평가 프레임워크를 중심으로, 엔지니어의 역할이 어떻게 근본적으로 재정의되고 있는지 심층 분석합니다. 🧩 하네스(Harness)란 무엇인가 📖 정의와 핵심 개념 소프트웨어 공학에서 '테스트 하네스'는 소프트웨어 구성 요소를 검증하기 위한 도구 집합을 의미합니다. AI 에이전트 맥락에서는 이 개념이 크게 확장됩니다. LLM 기반 에이전트가 도구(Tool)를 사용하거나 추론(Reasoning)을 수행할 때, 그 결과가 의도된 범위 안에 있는지 측정하고 제어하는 '평가 및 실행 환경 체계' 를 뜻합니다. 쉽게 말해, 자율주행차의 시뮬레이션 테스트 환경처럼 AI 에이전트를 안전하게 시험하고 감독하는 전체 시스템입니다. 🔧 하네스의 3대 핵심 요소 ▶ 평가 벤치마크 — 에이전트의 성공 여부를 판단하는 정교한 기준 (Meta의 GAIA, AgentBench 등) ▶ 샌드박스 환경 — 에이전트가 안전하게 도구를 실행하고 외부 세계와 상호작용하는 격리 공간 ▶ 피드백 루프 — 평가 결과를 바탕으로 프롬프트나 파라미터를 자동 최적화하는 순환 시스템 ⚡ 왜 지금 하네스가 필수인가 기존 LLM이 '텍스트 생성' 에 머물렀다면, 에이전트는 '행동(Action)' 을 합니다. 행동은 되돌릴 수 없거나 시스템에 심각한 영향을 줄 수 있습니다. → 이메일을 보낸 뒤...