Google Antigravity와의 경험: AI Agents를 사용해 Easy Kit Utils를 리팩터링한 방법 🚀

Source: Dev.to

Overview

Hey everyone! 👋

Google just dropped something pretty wild into the dev‑tools arena: Google Antigravity, their new AI‑native IDE powered by Gemini 3. It’s been a game‑changer for how I approach coding. I recently used it to completely refactor Easy Kit Utils, and I wanted to share my thoughts on this new tool that’s got everyone talking.

If you’ve been following the AI‑coding‑assistant space, you’ve probably heard the buzz around Cursor, Windsurf, and other tools. Google decided to enter the chat with a different approach: instead of just assisting you while you code, Antigravity lets autonomous agents do the heavy lifting while you act more like an architect than a bricklayer.

Let’s start! 🤙

실제로 구글 안티그래비티가 뭐죠? 🤔

먼저, 우리가 다루고 있는 것이 무엇인지 명확히 하자. 안티그래비티는 단순히 AI가 탑재된 또 다른 VS Code 포크가 아니다. “에이전트‑우선” 개발 플랫폼으로 처음부터 설계되었다. 실제로는 무슨 뜻일까?

• 사이드바에 AI 챗봇이 떠서 완성을 제안하는 것이 아니라, 안티그래비티는 자율 에이전트를 제공한다. 이 에이전트는 코드 편집기, 터미널, 그리고 통합 브라우저라는 세 가지 주요 영역에서 작업할 수 있다.
• 이 에이전트들은 단순히 코드 조각을 작성하는 수준을 넘어, 전체 워크플로를 설계하고 복잡한 작업을 실행하며, 브라우저에서 테스트를 통해 스스로 작업을 검증하기도 한다.

구글이 내세우는 핵심 개념은 **“바이브 코딩(vibe coding)”**이다. 아이디어는 간단하지만 강력하다: 자연어로 원하는 것을 설명하면, 에이전트가 구현 세부 사항을 알아서 처리한다. 이제 특정 메서드를 찾기 위해 문서를 뒤적이거나 문법에 머리를 싸매는 일은 없다. 달성하고자 하는 목표만 말하면 나머지는 에이전트가 알아서 해준다.

안티그래비티를 실행하면 전통적인 IDE처럼 파일 트리가 나타나지 않는다. 대신 에이전트 매니저라는 미션‑컨트롤 대시보드가 표시되어, 여러 작업을 동시에 수행하는 여러 에이전트를 생성할 수 있다. 마치 병렬로 작업하는 개발자 팀을 보유한 것과 같은데, 그 팀이 모두 AI라는 점이 다르다.

The Strengths: Where Antigravity Really Shines ✨

After spending significant time with Antigravity while refactoring Easy Kit Utils, here are the areas where it genuinely impressed me:

Autonomous Task Execution

This is the big one. When I started the refactor, I could give Antigravity high‑level objectives like:

“Refactor the string utilities to use modern ES6+ syntax and add comprehensive type definitions.”

The agent broke this down into subtasks, created an implementation plan, and executed it. I wasn’t writing every line; I was reviewing and approving the agent’s work. It read through existing code, understood patterns, made changes across multiple files, and even updated related tests. It felt less like coding and more like managing a very capable junior developer.

Multimodal Understanding

One thing that caught me off guard was how well it handles visual inputs. I could literally show it screenshots of design mockups or UI components and say, “Make it look like this.” The agent understood the aesthetic and implemented it. Gemini 3’s multimodal capabilities are strong, but having them integrated directly into the IDE workflow is surprisingly useful.

Browser Integration

The built‑in browser is clutch. The agent can test web applications it builds, interact with DOM elements, and verify that everything works as expected. While updating documentation examples, the agent spun up a test page, verified the utilities, and even caught edge cases I hadn’t thought about.

Planning and Reasoning

Gemini 3’s planning capabilities are legitimately good. For complex refactoring tasks, the agent created a step‑by‑step plan before touching any code. I could review the approach first and make adjustments, which feels like pair programming with a partner who thinks through the problem before diving in.

Multi‑Agent Workflows

The inbox system for managing multiple agents is elegant. While one agent refactored utility functions, I spawned another to update documentation and a third to improve test coverage. They all worked independently and pinged me when they needed input or approval.

약점: 부족한 점 🤷

완벽한 것은 없으며, Antigravity도 분명히 거친 부분이 있습니다. 제가 불편했던 점은 다음과 같습니다:

학습 곡선은 실제로 존재합니다

Google의 “자연어만 있으면 충분하다”는 마케팅에도 불구하고 여전히 학습 곡선이 있습니다. 다음을 해야 합니다:

• 최적의 결과를 위해 프롬프트를 구조화합니다.
• 에이전트 기반 모드와 검토 기반 모드를 언제 사용할지 알아야 합니다.
• 에이전트 매니저를 효과적으로 관리합니다.

인터페이스는 처음에 압도적입니다. 에이전트 매니저, 편집기, 브라우저 패널, 그리고 에이전트 자율성을 제어하는 다양한 설정이 있으며, 모두 이해하는 데 시간이 필요합니다. 저는 첫 한 시간을 기본 워크플로우를 파악하는 데 보냈습니다.

성능이 일관되지 않을 수 있음

Gemini 3 Pro는 특히 무료 프리뷰 기간에 속도 제한과 할당량의 영향을 받습니다. 사용량이 많은 시간대에 “모델 제공자 과부하” 오류가 여러 번 발생했습니다. 흐름 상태에 있다가 API 제한으로 에이전트가 갑자기 멈추면 흐름이 끊깁니다.

또한 지연 시간이 있습니다. 에이전트가 계획하고 실행하며 검증하는 것을 기다리는 것이 간단한 작업의 경우 직접 코드를 작성하는 것보다 느릴 수 있습니다. 이 트레이드오프는 복잡한 작업에만 가치가 있습니다.

과도한 자동화는 위험할 수 있음

에이전트 기반 모드는 강력하지만 위험합니다. 주의하지 않으면 에이전트가 다음과 같은 일을 할 수 있습니다:

• 전체 코드베이스에 걸쳐 광범위한 변경을 당신이 완전히 인지하지 못한 채 수행합니다.
• 모델 내부에 숨겨진 추론 단계 때문에 추적하기 어려운 미묘한 버그를 도입합니다.

에이전트를 보조 역할로 보고, 인간의 감독을 대체하지 않도록 긴밀한 검토 루프를 유지하는 것이 필수적입니다.

Bottom Line

Google Antigravity는 agent‑first development를 향한 대담한 단계입니다. 현명하게 사용하면 복잡한 리팩터, UI 작업, 다중 작업 프로젝트를 크게 가속화할 수 있습니다. 현재의 문제점—학습 곡선, 성능 한계, 그리고 철저한 검토 필요성—은 아직 모든 개발자에게 바로 사용할 수 있는 솔루션이 아니라는 것을 의미합니다. 하지만 워크플로우를 마스터하는 데 시간을 투자할 의향이 있는 사람들에게 Antigravity는 코딩의 미래를 엿볼 수 있게 합니다.

아직도 실수를 합니다

솔직히 말하자면, 에이전트는 완벽하지 않습니다. 여전히 버그가 있는 코드를 생성하고, 의심스러운 아키텍처 결정을 내리며, 때때로 여러분이 요구하는 바를 오해하기도 합니다. 생성된 모든 내용을 반드시 검토해야 합니다. 이는 완전히 신뢰할 수 있는 시니어 엔지니어가 아니라, 감독이 필요한 유능한 주니어 개발자와 작업하는 것과 같습니다.

저는 타입 정의에서 미묘한 문제, 엣지 케이스에서의 잘못된 오류 처리, 그리고 기존 코드베이스의 관례를 따르지 않는 메서드들을 발견했습니다. 이러한 문제들은 모두 수정 가능하지만, 이를 그냥 두고 방치할 수 없다는 뜻이기도 합니다.

Limited Third‑Party Integration

Cursor와 달리 VS Code의 방대한 확장 생태계를 기반으로 하는 Antigravity는 더 폐쇄된 정원에 가깝습니다. 원하는 VS Code 확장 프로그램을 그냥 설치할 수 없습니다. 도구는 Google이 제공하는 것이며, 좋긴 하지만 선호하는 린터, 포매터 또는 기타 생산성 도구가 없을 수도 있습니다.

Source: …

나의 실제 경험: Easy Kit Utils 리팩토링 💪

이제 실무 이야기를 해보겠습니다. 저는 Antigravity를 사용해 제가 Domenico Tenace Open Labs에서 관리하고 있는 JavaScript 유틸리티 라이브러리 Easy Kit Utils를 리팩토링했습니다. 이 라이브러리는 최신 JS 문법으로 업데이트하고, TypeScript 정의를 추가하며, 테스트 커버리지를 개선하고, 누적된 기술 부채를 전반적으로 정리할 필요가 있었습니다.

진행 과정

1. 초기 설정 – 에이전트에게 레포지토리 접근 권한을 부여하고 전체 목표를 설명했습니다.
2. 계획 수립 – 에이전트가 모든 파일을 읽고 구조를 파악한 뒤, 논리적인 단계로 나눈 리팩토링 계획을 제안했습니다. 이는 전체 코드베이스를 이해하고 구조화된 접근 방식을 제시할 수 있는 AI라는 점에서 인상적이었습니다.
3. 유틸리티별 리팩토링 – 각 유틸리티 함수마다 에이전트에게 하위 호환성을 유지하면서 최신화하도록 요청했습니다. 에이전트는 코드를 리팩토링하고, 관련 테스트를 업데이트하며, 문서 예시를 재생성하고, 모든 것이 정상 작동하는지 검증했습니다.
4. 반복 피드백 – 제가 변경 사항을 검토하고 피드백을 제공하면, 에이전트가 이를 반영해 원하는 결과가 나올 때까지 반복했습니다.

가장 큰 장점은 에이전트가 일관성을 유지한다는 점이었습니다. 문자열 유틸리티를 리팩토링할 때 적용한 패턴을 배열 유틸리티에도 동일하게 적용해 주었고, 별도의 지시 없이도 스타일과 컨벤션을 학습했습니다.

멀티모달 기능은 문서 작업에도 큰 도움이 되었습니다. 코드 예시 형식을 어떻게 원하는지 보여주면, 에이전트가 그 형식을 모든 문서 파일에 적용했습니다.

아쉬운 점

• 일부 엣지 케이스를 깨뜨리는 변경 사항을 롤백해야 했습니다.
• 타입 정의는 수동으로 약간 수정해야 했습니다.
• 몇몇 구현은 기술적으로는 맞지만 코드베이스 전체와 스타일이 일치하지 않았습니다.

전체적으로, 일주일 정도 걸릴 수 있었던 지루한 리팩토링 작업을 며칠 안에 마칠 수 있었으며, 실제 코딩보다는 리뷰에 대부분의 시간을 투자했습니다.

판결: 시도해 볼까요? 🎯

보세요, Google Antigravity는 매혹적인 기술이며, 앞으로 우리가 코딩하는 방식을 근본적으로 바꿀 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 현재 작업 흐름을 대체할 준비가 되었나요? 그것은 상황에 따라 다릅니다.

Antigravity를 꼭 시도해봐야 할 경우

• 대규모 리팩토링이나 현대화가 필요한 프로젝트를 진행 중일 때.
• 에이전트‑우선 개발 워크플로우를 실험하고 싶을 때.
• AI‑생성 코드를 꼼꼼히 검토하는 데 자신이 있을 때.
• 새로운 개발 패러다임을 배우는 인내심이 있을 때.
• 브라우저‑기반 테스트가 유리한 웹 애플리케이션을 구축하고 있을 때.

현재 도구를 계속 사용하는 것이 나을 경우

• API 호출 제한 없이 확실한 안정성이 필요할 때.
• 특정 IDE의 확장 생태계에 깊이 투자했을 때.
• 모든 코드 라인을 직접 손수 작성해야 할 때.
• 전통적인 개발 워크플로우를 선호할 때.
• 지연 시간 문제 없이 일관된 성능이 필요할 때.

제 경우 Antigravity는 툴킷에 자리 잡았지만, 모든 것을 대체하지는 못했습니다. 대규모 리팩토링 작업, 새로운 기능 프로토타이핑, 반복적인 코딩 작업에 매우 유용합니다. 정밀한 작업, 복잡한 이슈 디버깅, 혹은 완전한 제어가 필요할 때는 여전히 전통적인 IDE를 사용합니다.

마무리를 위한 긍정적인 생각 🌟

비판에도 불구하고, 저는 구글이 여기서 뭔가 중요한 것을 잡고 있다고 진심으로 생각합니다. 에이전트‑우선 패러다임은 AI 코딩 어시스턴스의 자연스러운 진화처럼 보입니다. AI를 화려한 자동완성으로 보는 대신, 전체 워크플로를 처리할 수 있는 협업 팀원으로 바라보고 있습니다.

전체 라이브러리를 훨씬 적은 수작업으로 리팩터링할 수 있었다는 점이 놀랍습니다. 거친 부분이 있더라도 생산성 향상은 실제입니다. 여러 오픈‑소스 프로젝트를 유지보수하는 입장에서, 기술 부채를 더 빨리 해결할 수 있게 해주는 어떤 것이든 가치가 있습니다.

멀티모달 기능은 흥미로운 가능성을 열어줍니다. 코드, 텍스트, 시각 자료를 통해 소통할 수 있어 순수 텍스트 기반 챗봇보다 더 자연스럽고 표현력이 풍부합니다.

그리고 자주 간과되는 부분이 하나 있습니다: 학습 경험. Antigravity를 사용하면서 제 코드에 대해 더 구조적으로 생각하게 되었습니다. 목표를 AI 에이전트에게 설명하고 구현을 맡기면, 자연스럽게 “무엇”과 “왜”에 집중하게 되고 “어떻게”는 뒤로 미루게 됩니다. 이러한 고차원적 사고는 도구를 사용하지 않을 때조차 문제 접근 방식을 개선시켰습니다.

구글도 빠르게 반복하고 있습니다. 제가 언급한 레이트 제한, 성능, 거친 부분 등은 시간이 지나면서 개선될 수 있는 요소들입니다. 아직 초기 프리뷰 단계이며, 구글이 이 플랫폼에 계속 투자한다면 매우 강력한 도구가 될 수 있습니다.

나의 다음 계획은? 💫

저는 Antigravity를 적절한 작업에 계속 사용하면서, 다른 작업에는 기존 IDE를 유지할 계획입니다. 핵심은 어떤 도구가 어떤 작업에 맞는지를 이해하는 것입니다.

**Easy Kit Utils**의 경우, Antigravity의 도움으로 리팩터링이 완료되어 라이브러리가 훨씬 더 좋은 상태가 되었습니다. TypeScript 정의가 견고해지고, 코드가 최신화되었으며, 테스트 커버리지가 향상되었습니다. 이제는 기술 부채를 처리하기보다 새로운 기능 추가에 집중할 수 있습니다.

멀티‑에이전트 워크플로를 더 실험해보고 싶습니다. 여러 AI 에이전트가 프로젝트의 서로 다른 측면을 동시에 작업하는 아이디어는 매력적이며, 비록 구현이 아직 거칠지만요.

솔직히 말해서, 저는 이 기술이 어디까지 발전할지 기대됩니다. Antigravity가 구체적으로 지배적인 도구가 되든 아니든, 에이전트‑주도 개발이라는 개념은 앞으로도 계속될 것입니다. 우리는 실시간으로 코딩의 미래가 형성되는 모습을 지켜보고 있습니다.

결론

Google Antigravity는 대담하고 야심 차며 완벽하지 않습니다. 이것은 *“Cursor 킬러”*도 아니고 모든 개발 도구를 혁신적으로 대체하는 것도 아니지만, AI를 개발 워크플로우에 근본적인 수준으로 통합할 수 있는 정말 흥미로운 실험입니다.

새로운 도구를 탐험하는 것을 좋아하고 약간의 거친 부분을 두려워하지 않는 개발자라면, 꼭 한 번 사용해 보세요. 자율 코딩 에이전트와 작업하는 경험은 깨우침을 주기도 하고 때때로 좌절감을 주기도 하지만, 확실히 경험해 볼 가치가 있습니다.

여러 프로젝트를 동시에 관리해야 하는 저 같은 오픈소스 유지보수자에게는, 유지보수 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있게 도와주는 모든 것이 탐색할 가치가 있습니다. Antigravity 덕분에 Easy Kit Utils의 더 나은 버전을 수동으로 작업하는 것보다 더 빠르게 배포할 수 있었습니다.

이것이 코딩의 미래일까요? 어쩌면—적어도 일부는 그렇습니다. 우리는 아직 무엇이 효과적이고 무엇이 그렇지 않은지 파악 중입니다. 하지만 바로 그 점이 흥미로운 것이죠.

그러니, 다운로드하고, 뭔가를 만들어 보고, 부수어 보고, 그 경험에서 배우고, 여러분의 생각을 알려 주세요!

Happy coding! ✨

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