Google Antigravity의 Skill과 Workflow를 활용한 더 나은 AI 에이전트 구축 방법

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핵심 요약

Google Antigravity는 개발자의 고유한 프로세스를 이해하는 맞춤형 AI 에이전트 구축을 지원하는 AI 우선 IDE 도구이다. 이 도구는 에이전트의 행동을 제어하는 Rule, 특정 작업을 수행하는 패키지인 Skill, 그리고 이를 조율하는 Workflow의 세 가지 핵심 개념을 기반으로 작동한다. 본 아티클은 Python 프로젝트에서 PEP 8 스타일을 강제하고 pytest 기반의 테스트 코드를 자동으로 생성하는 QA 에이전트 구축 과정을 실습과 함께 제시한다. 이를 통해 외부 도구 없이도 복잡한 코드 생성 및 검증 파이프라인을 자동화하여 개발 생산성을 획기적으로 높이는 방법을 확인할 수 있다.

배경

Python 프로그래밍 기초, Markdown 문법 이해, pytest 프레임워크에 대한 기본 지식

대상 독자

AI 도구를 활용해 개발 워크플로우를 자동화하고자 하는 Python 개발자

의미 / 영향

이 기술은 개발자가 자신만의 코딩 표준과 테스트 전략을 AI 에이전트에 직접 내재화할 수 있게 합니다. 이는 단순한 코드 완성을 넘어 프로젝트의 맥락을 이해하는 맞춤형 AI 동료를 구축함으로써 소프트웨어 품질 관리 비용을 크게 절감할 수 있음을 의미합니다.

섹션별 상세

Google Antigravity는 Rule, Skill, Workflow라는 세 가지 핵심 요소를 통해 에이전트의 행동을 정의하고 제어한다. Rule은 에이전트가 준수해야 할 제약 조건을 Markdown 파일로 저장하며, Skill은 특정 작업을 해결하기 위한 지식 패키지이고, Workflow는 이들을 조합하여 실행 계획을 수립하는 오케스트레이터 역할을 수행한다. 이러한 구조는 에이전트가 단순한 코드 생성을 넘어 개발자의 의도와 스타일을 정확히 반영하도록 돕는다.

프로젝트 내 .agents 폴더 구조를 생성하여 에이전트의 규칙과 기술을 체계적으로 관리할 수 있다. 사용자는 .agents/rules와 .agents/skills 하위 폴더를 만들어 각각의 설정 파일을 배치함으로써 에이전트가 참조할 수 있는 로컬 작업 환경을 구성한다. 이는 에이전트의 설정을 프로젝트 코드와 함께 버전 관리할 수 있게 하여 협업 효율성을 높인다.

Google Antigravity 프로젝트의 폴더 계층 구조 — Screenshot.agents 폴더 내부에 rules와 skills 서브 폴더를 생성하여 에이전트의 행동을 정의하는 구조를 보여준다. 이는 에이전트 설정을 프로젝트 단위로 관리하는 방식을 시각화한다.

Python 코드 스타일을 강제하기 위해 python-style.md 규칙 파일을 생성하고 Glob 패턴을 사용하여 특정 파일 형식에 적용한다. **/*.py 패턴을 설정하면 에이전트가 모든 Python 스크립트 작업 시 PEP 8 표준과 black 포맷터 사용 규칙을 자동으로 인식하고 적용하게 된다. 이를 통해 수동적인 코드 리뷰 없이도 일관된 코드 품질을 유지할 수 있다.

Glob 활성화 모드 설정 화면 — Screenshot특정 규칙이 적용될 파일 패턴을 지정하는 UI를 보여준다. **/*.py 패턴을 통해 모든 파이썬 파일에 규칙을 적용하는 구체적인 설정 방법을 안내한다.

pytest-generator와 같은 특정 기술(Skill)을 정의하여 에이전트에게 복잡한 단위 테스트 생성 능력을 부여할 수 있다. SKILL.md 파일에 자연어로 단계별 지침을 작성하면 에이전트는 이를 바탕으로 코드 로직을 분석하고 엣지 케이스를 고려한 테스트 함수를 생성한다. 이는 개발자가 테스트 코드 작성에 들이는 시간을 줄이고 코드의 안정성을 확보하는 데 기여한다.

SKILL.md 파일을 통한 에이전트 기술 정의 — Screenshot에이전트가 수행할 작업을 자연어로 기술한 SKILL.md 파일의 내용을 보여준다. 분석, 테스트 함수 작성, 모킹 금지 등 구체적인 지침이 포함되어 있다.

정의된 Rule과 Skill을 qa-check Workflow로 묶어 실행함으로써 전체 코드 리뷰 및 테스트 자동화 파이프라인을 완성한다. 사용자가 에이전트 콘솔에서 /qa-check 명령을 실행하면 에이전트는 버그 수정, 코드 리팩터링, 테스트 코드 생성을 순차적으로 수행하여 최종 결과물을 출력한다. 이러한 자동화된 워크플로우는 반복적인 QA 작업을 효율적으로 대체한다.

에이전트에 의해 리팩터링된 코드 비교 — Screenshot에이전트가 기존의 결함 있는 코드를 분석하여 예외 처리가 추가된 안전한 코드로 수정한 결과를 보여준다. 규칙과 기술이 실제 코드 개선에 어떻게 적용되는지 증명한다.

실무 Takeaway

Google Antigravity의 .agents 디렉토리 구조를 활용하여 프로젝트별 맞춤형 AI 에이전트 설정을 코드와 함께 버전 관리할 수 있다.
자연어로 작성된 Markdown 기반의 Rule과 Skill 정의를 통해 복잡한 프로그래밍 제약 조건이나 워크플로우를 직관적으로 에이전트에게 학습시킬 수 있다.
Glob 패턴 매칭 기능을 사용하여 특정 확장자나 경로의 파일에 대해서만 에이전트의 특정 규칙이 활성화되도록 정밀하게 제어할 수 있다.

언급된 리소스

문서Google Antigravity: AI-First Development with This New IDE