구글 Antigravity가 범용 모델 중심에서 벗어나 고도로 전문화된 자율 시스템으로 AI 개발 패러다임을 전환하고 있다. 개발자는 규칙(rules), 기술(skills), 워크플로(workflows)라는 세 가지 핵심 개념을 활용해 특정 기술 스택과 조직 스타일에 맞춘 AI 에이전트를 제작할 수 있게 되었다. 특히 이러한 모듈식 접근 방식은 표준 프롬프팅으로는 달성하기 어려운 정밀함을 제공하며, 소프트웨어 엔지니어링과 같이 정교함이 요구되는 환경에서 그 진가를 발휘한다.

이 프레임워크는 단순한 마크다운 파일에 저장된 제약 조건인 '규칙'을 통해 에이전트의 행동 방식을 규정한다. 여기에 특정 작업에 특화된 재사용 가능 지식 패키지인 '기술'이 더해지는데, 예를 들어 특정 라이브러리에 대한 견고한 단위 테스트를 생성하는 구체적인 방법을 에이전트에게 학습시킬 수 있다. 마지막으로 이러한 구성 요소들은 오케스트레이션을 담당하는 '워크플로'를 통해 조율되며, 에이전트는 사용자의 간단한 명령에 따라 구조화된 다단계 행동 계획을 수행하게 된다.

실제 사례로 코드 품질 보증 워크플로를 들 수 있는데, 에이전트가 자율적으로 Python 파일을 분석하고 비효율적인 로직을 리팩터링하며 종합적인 테스트를 생성한다. PEP 8 표준 준수부터 예외 상황에 대한 경계 사례 테스트까지 모든 과정을 독립적으로 처리하는 것이 특징이다. 이처럼 맞춤형 구성 요소를 활용하는 구글 Antigravity는 프로젝트의 고유한 요구사항을 정확히 이해하는 유능한 자율 코딩 어시스턴트 구축을 가능하게 한다.

구글 Antigravity가 범용 모델 중심에서 벗어나 고도로 전문화된 자율 시스템으로 AI 개발 패러다임을 전환하고 있다. 개발자는 규칙(rules), 기술(skills), 워크플로(workflows)라는 세 가지 핵심 개념을 활용해 특정 기술 스택과 조직 스타일에 맞춘 AI 에이전트를 제작할 수 있게 되었다. 특히 이러한 모듈식 접근 방식은 표준 프롬프팅으로는 달성하기 어려운 정밀함을 제공하며, 소프트웨어 엔지니어링과 같이 정교함이 요구되는 환경에서 그 진가를 발휘한다.

이 프레임워크는 단순한 마크다운 파일에 저장된 제약 조건인 '규칙'을 통해 에이전트의 행동 방식을 규정한다. 여기에 특정 작업에 특화된 재사용 가능 지식 패키지인 '기술'이 더해지는데, 예를 들어 특정 라이브러리에 대한 견고한 단위 테스트를 생성하는 구체적인 방법을 에이전트에게 학습시킬 수 있다. 마지막으로 이러한 구성 요소들은 오케스트레이션을 담당하는 '워크플로'를 통해 조율되며, 에이전트는 사용자의 간단한 명령에 따라 구조화된 다단계 행동 계획을 수행하게 된다.

실제 사례로 코드 품질 보증 워크플로를 들 수 있는데, 에이전트가 자율적으로 Python 파일을 분석하고 비효율적인 로직을 리팩터링하며 종합적인 테스트를 생성한다. PEP 8 표준 준수부터 예외 상황에 대한 경계 사례 테스트까지 모든 과정을 독립적으로 처리하는 것이 특징이다. 이처럼 맞춤형 구성 요소를 활용하는 구글 Antigravity는 프로젝트의 고유한 요구사항을 정확히 이해하는 유능한 자율 코딩 어시스턴트 구축을 가능하게 한다.