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구글의 Antigravity AI 코딩 플랫폼, 출시에서 난항 겪어

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.20 14:55
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Google은 이번 주 자율 에이전트를 통해 소프트웨어 개발을 혁신하겠다는 야심찬 AI 기반 개발 플랫폼 Antigravity를 공개했지만, 초기 사용자들은 무료 프리뷰를 둘러싼 초기 흥분을 가라앉힌 상당한 기술적 장애물에 직면하고 있습니다.


기술적 문제가 출시를 방해하다

11월 17일 Gemini 3 AI 모델과 함께 발표된 이 플랫폼은 빠른 크레딧 소진과 신뢰성 문제로 비판을 받고 있습니다. Hacker News의 사용자들은 집중적으로 사용한 지 약 20분 만에 크레딧이 소진되었으며, 추가 할당량을 구매할 수 있는 방법이 없다고 보고했습니다. 한 개발자는 "내 프로젝트에 사용하기 시작했는데 약 20분 후에—오, 안돼. 크레딧이 다 떨어졌어요"라고 쓰면서, 경쟁 플랫폼인 Cursor로 다시 전환했다고 덧붙였습니다.​

기술 저널리스트 Simon Willison은 테스트 중에 "모델 공급자 과부하로 인해 에이전트 실행이 종료되었습니다. 나중에 다시 시도해 주세요"라는 오류 메시지를 받았다고 기록했습니다. DevClass 출판물도 유사한 문제를 겪었으며, 에이전트 매니저가 무한정 사용 중 표시를 나타내다가 과부하 메시지와 함께 종료되었습니다.​

Visual Studio Code의 포크로 구축된 Antigravity는 AI 에이전트가 코드 편집기, 터미널 및 Chrome 브라우저 전반에 걸쳐 자율적으로 작동하는 "에이전트 우선" 개발 패러다임을 도입합니다. 이 플랫폼은 Gemini 3 Pro, Anthropic의 Claude Sonnet 4.5, OpenAI GPT-OSS를 포함한 여러 AI 모델을 지원합니다. Google 엔지니어 Kevin Hou는 이 시스템이 작업을 위한 세 가지 주요 인터페이스를 제공한다고 설명했습니다: 에이전트 매니저 창, 코드 편집기, 자동화된 브라우저.​


보안 우려사항 및 설계 선택

플랫폼의 이용 약관은 "Antigravity는 특정 보안 제한 사항이 있는 것으로 알려져 있다"고 명시적으로 경고하며, 데이터 유출과 코드 실행을 구체적인 위험으로 식별하고 있습니다. 이러한 경고에도 불구하고, 기본 구성은 "에이전트 지원 개발" 모드로 작동하며, 여기서 AI는 어떤 작업이 사람의 승인을 필요로 하는지 자율적으로 결정합니다.​

"이용 약관은 민감한 데이터 처리를 피하고 에이전트가 수행하는 모든 작업을 검증할 것을 권고합니다. 하지만 Google이 이를 진지하게 받아들였다면 에이전트에게 상당한 자율성을 부여하는 제품 기본값을 설정하지 않았을 것이라고 생각할 수 있습니다"라고 DevClass는 언급했습니다.​

추가적인 문제점으로는 Google Workspace 계정과의 호환성 문제가 있으며, 플랫폼의 FAQ는 사용자가 개인 Gmail 주소로 전환할 것을 권장합니다. 또한 플랫폼은 더 포괄적인 Visual Studio Code 마켓플레이스가 아닌 Open VSX 확장 레지스트리에 의존합니다.​

어려운 출시에도 불구하고, Google은 Antigravity를 개발자가 코드를 직접 작성하기보다 AI 에이전트를 조율하는 설계자로서 작동하는 "에이전트 우선 소프트웨어 개발"의 미래상으로 포지셔닝하고 있습니다. 회사는 Team 및 Enterprise 가격 책정 등급이 곧 출시될 것이라고 밝혔지만, 에이전트 워크플로우의 컴퓨팅 집약적 특성을 고려할 때 현재 무료 등급의 지속 가능성은 여전히 불확실합니다.

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Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
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