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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...

Karpathy LLM 위키·Graphify, 정말 작동할까

Obsidian + Karpathy LLM 위키 + Graphify, 화려한 그래프뷰의 진실 지식 아카이브 자동화의 실제 효과와 함정 — 인스타 릴스의 그래프뷰는 실용인가, 전시용 허상인가 전 테슬라 AI 디렉터 Andrej Karpathy 가 던진 "LLM 위키" 개념이 트위터에서 약 1,600만 뷰를 기록하며 개발자 커뮤니티를 흔들었습니다. "Obsidian은 IDE, LLM은 프로그래머, 위키는 코드베이스다." 매력적인 비유지만, 직접 써본 사람들은 하나같이 "노트가 쌓일수록 오히려 방향을 잃었다" 고 말합니다. 이 글은 그 진단이 사용자 실수인지 구조적 결함인지, 그리고 "키워드만 던지면 AI가 알아서 정리하는 프롬프트"가 실현 가능한지를 근거와 함께 분해합니다. 🧩 LLM 위키란 무엇인가 — RAG와의 결정적 차이 기존 RAG(검색 증강 생성)와 LLM 위키의 본질적 차이는 "언제 지식을 가공하느냐" 에 있습니다. RAG는 질의할 때마다 실시간으로 조각을 긁어모으지만, LLM 위키는 자료를 수집하는 시점 에 미리 사람이 읽을 수 있는 마크다운으로 컴파일해 둡니다. 매번 다른 조각을 조합하는 RAG의 일관성 부족 문제를, 사전 편집된 위키 페이지로 풀겠다는 발상입니다. 구분 기존 RAG LLM 위키 처리 시점 질의할 때마다 실시간 검색 수집 시점 에 미리 컴파일 저장 형태 벡터 임베딩(불투명) 사람이 읽는 마크다운 지식 연결 유사도 기반 추출 개념 간 명시적 [[링크]] 일관성 낮음(매번 다른 조합) 높음(편집 이력 추적) 구조는 명확한 3계층입니다. 원본 소스 (절대 수정하지 않는 불변 진실층) → 위키 (LLM이 합성한 요약·개념 페이지) → ...