구글 Antigravity 실전 가이드: Gemini 3 Pro 기반 차세대 AI 코딩 워크플로 | AI Trends

AI LABSAI/ML조회 1회

구글 Antigravity 실전 가이드: Gemini 3 Pro 기반 차세대 AI 코딩 워크플로

Gemini 3 Pro를 탑재한 구글 Antigravity의 에이전트 하네스 원칙을 활용하여 계획 수립, 컨텍스트 관리, TDD 및 병렬 실행을 최적화하는 실무 코딩 워크플로를 소개합니다.

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

에이전트 하네스의 3대 요소(지침, 도구, 사용자 메시지)를 이해하고, 계획 모드와 동적 컨텍스트 관리를 통해 AI 코딩의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

배경

AI 코딩 도구 시장에서 Cursor와 Claude Code가 주목받는 가운데, 구글이 Gemini 3 Pro 기반의 Antigravity를 출시하며 새로운 에이전트 워크플로를 제시하고 있습니다.

대상 독자

AI 코딩 도구를 실무에 도입하려는 개발자 및 에이전트 기반 워크플로에 관심 있는 엔지니어

의미 / 영향

구글 Antigravity와 같은 차세대 AI 코딩 도구는 단순한 코드 완성을 넘어 자율적인 에이전트 워크플로를 지향한다. 개발자는 이제 직접 코드를 치는 시간보다 에이전트의 계획을 검토하고 테스트 기준을 설정하는 설계자로서의 역할이 더 중요해질 것이다. 특히 병렬 에이전트 실행과 체계적인 디버그 모드는 복잡한 엔터프라이즈급 프로젝트의 개발 속도를 획기적으로 높일 것으로 기대된다.

챕터별 상세

00:00

에이전트 하네스의 이해

에이전트 하네스는 지침(Instructions), 도구(Tools), 사용자 메시지(User Messages)의 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어진다. 각 모델은 훈련 환경에 따라 동일한 프롬프트에도 다르게 반응하므로, 모델의 강점에 맞춘 하네스 최적화가 필수적이다. 예를 들어 Claude는 XML 프롬프트에 강점이 있고, 다른 모델은 Markdown을 선호할 수 있다. 하네스는 모델이 가진 고유의 강점을 극대화하여 실제 소프트웨어 빌드에 집중할 수 있게 돕는 역할을 한다.

에이전트 하네스는 AI 모델이 외부 도구 및 시스템과 상호작용하는 방식을 정의하는 프레임워크이다.

02:07

계획 모드(Plan Mode)를 통한 설계 최적화

코드를 생성하기 전에 계획을 세우는 것은 숙련된 개발자의 필수 습관이며, Antigravity의 계획 모드는 이를 시스템화했다. 에이전트가 생성한 상세 계획에 사용자가 직접 주석을 달아 수정할 수 있으며, 계획이 완벽해질 때까지 반복 수정이 가능하다. 계획이 확정되면 에이전트는 자율적으로 구현을 시작하여 의도와 결과물의 간극을 줄인다. 이는 복잡한 기능을 구현할 때 발생할 수 있는 시행착오를 획기적으로 줄여준다.

계획 모드는 AI가 코드를 작성하기 전 단계에서 논리적 흐름과 아키텍처를 먼저 검증받는 절차이다.

03:59

효율적인 컨텍스트 관리와 Grep 활용

모든 파일을 수동으로 태그하는 방식은 불필요한 토큰 소모와 컨텍스트 노이즈를 발생시킨다. 대신 에이전트의 검색 도구(Grep)를 활용하여 필요한 시점에 필요한 코드 세그먼트만 동적으로 불러오는 것이 훨씬 효율적이다. 예를 들어 200라인의 파일을 통째로 넣는 대신, 특정 함수 50라인만 추출하여 주입함으로써 추론 정확도를 높인다. 또한 하나의 대화에서 모든 것을 해결하려 하기보다 논리적 단위로 새 대화를 시작하는 것이 성능 유지에 유리하다.

컨텍스트 윈도우 내의 정보가 많아질수록 모델의 집중력이 분산되는 'Lost in the Middle' 현상을 방지하기 위한 기법이다.

05:44

규칙(Rules)과 기술(Skills)을 통한 기능 확장

Anthropic의 오픈 표준을 따르는 규칙과 기술 설정을 통해 에이전트의 행동을 커스터마이징할 수 있다. 규칙은 프로젝트 전반에 적용되는 정적 가이드라인(예: WCAG 준수)이며, 기술은 특정 작업 시 동적으로 로드되는 전문 지식이나 스크립트 묶음이다. 이를 .agent 폴더 내의 Markdown 파일로 관리하여 워크플로를 표준화한다. 예를 들어 특정 프론트엔드 가이드라인을 규칙으로 설정하면 에이전트가 모든 코드 생성 시 이를 준수한다.

규칙은 상시 적용되는 시스템 프롬프트와 유사하며, 기술은 필요할 때만 호출되는 함수/지식 베이스와 유사하다.

08:01

이미지 기반 프롬프팅과 UI 구현

최신 멀티모달 모델의 성능을 활용하여 텍스트 설명 대신 스크린샷이나 디자인 파일을 직접 입력으로 사용한다. UI 이슈가 발생했을 때 에러 메시지를 설명하는 대신 화면을 캡처해 전달하면 에이전트가 시각적 맥락을 파악해 즉시 수정한다. 이는 디자인 모형을 실제 코드로 전환하거나 복잡한 레이아웃 버그를 잡을 때 매우 효과적이다. 에이전트는 이미지의 레이아웃, 색상, 간격을 분석하여 코드에 반영한다.

멀티모달 AI는 텍스트와 이미지를 동시에 이해하여 시각적 버그 수정 및 디자인 구현에 강점을 보인다.

09:11

테스트 주도 개발(TDD) 워크플로

에이전트에게 먼저 테스트 코드를 작성하게 한 뒤, 해당 테스트를 통과할 때까지 실제 코드를 반복 수정하게 하는 TDD 방식을 적용한다. 에이전트는 명확한 성공 기준(테스트 통과)이 있을 때 가장 높은 성능을 발휘하며, 점진적인 개선이 가능하다. 구현 코드가 테스트를 모두 통과할 때까지 Git 커밋과 연동하여 이력을 관리한다. 이 과정에서 에이전트가 테스트 코드를 임의로 수정하지 못하도록 명확한 지침을 주는 것이 중요하다.

TDD는 테스트를 먼저 작성하여 소프트웨어의 요구사항을 명확히 하고 결함을 줄이는 방법론이다.

11:55

병렬 에이전트 실행과 디버그 모드

여러 에이전트를 서로 다른 브랜치에서 병렬로 실행하여 복잡한 작업을 동시에 처리한다. 또한, 원인 파악이 어려운 버그의 경우 '디버그 모드 기술'을 활성화하여 가설 수립, 로깅 주입, 증거 기반 수정을 체계적으로 수행한다. 각 에이전트의 작업 결과는 검증을 거친 후 메인 브랜치로 병합되어 전체 개발 속도를 높인다. 특히 Mermaid 다이어그램을 생성하여 아키텍처를 시각화함으로써 구조적 결함을 사전에 파악할 수 있다.

병렬 실행은 작업 효율을 높이며, 디버그 모드는 단순 추측이 아닌 데이터 기반의 문제 해결을 지원한다.

실무 Takeaway

에이전트 하네스의 3대 요소인 지침, 도구, 사용자 메시지를 모델의 특성에 맞춰 최적화해야 추론 성능을 극대화할 수 있다.
파일 전체를 컨텍스트에 넣는 대신 Grep 도구를 활용해 필요한 코드 조각만 동적으로 주입함으로써 토큰 비용을 절감하고 정확도를 높일 수 있다.
AI 코딩 시 계획 모드(Plan Mode)를 활용해 구현 전 설계를 검증하고 주석으로 수정 사항을 반영하는 과정이 결과물의 품질을 결정한다.
에이전트에게 명확한 성공 기준을 제공하기 위해 테스트 코드를 먼저 작성하게 하는 TDD 워크플로를 도입하는 것이 효과적이다.

언급된 리소스

DemoLuma AI Ray 3 Modify

문서Cursor Blog: Agent Best Practices

문서AI LABS Resources

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 01. 17.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE

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