Google Antigravity를 시작하려면 앱을 다운로드하고, 에이전트 매니저와 에디터 간 기본 내비게이션을 익히면 된다.
다운로드 요약
다운로드 페이지: antigravity.google/download에서 설치 파일을 받을 수 있다.
지원 OS:
macOS: 보안 업데이트 지원 범위 내 최신 포함 3버전, 최소 macOS 12 Monterey, x86 미지원.
Windows: Windows 10 64비트.
Linux: glibc ≥ 2.28, glibcxx ≥ 3.4.25 (예: Ubuntu 20, Debian 10, Fedora 36, RHEL 8).
앱은 새 버전이 있으면 자동으로 업데이트 알림을 표시한다.
기본 사용 흐름
Editor 상단 바의 버튼이나
Cmd + E로 Agent Manager를 열 수 있다.Agent Manager에서 워크스페이스 드롭다운의 “Focus Editor” 또는 “Open Editor” 버튼, 그리고
Cmd + E를 사용해 에디터로 전환한다.
Antigravity에서 에이전트(agent)는 여러 도구와 모델을 사용해 작업을 수행하는 실행 주체이고, 모델(model)은 그 에이전트가 추론·요약·생성 등에 사용하는 LLM/멀티모달 모델들을 의미한다.
agent란?
에이전트는 대화 상자에서 사용자가 지시한 작업을 실제로 계획하고 실행하는 주체로, 브라우저 서브에이전트, 코드 검색, 이미지 생성 등 여러 하위 기능을 orchestration 한다.
어떤 추론 모델을 쓸지, 브라우저를 어떻게 조작할지, 어떤 도구를 호출할지 결정하면서 전체 워크플로를 관리하는 컨트롤러 역할을 한다.
모델이란?
모델은 에이전트가 쓰는 추론 엔진으로, 예를 들어 Gemini 3 Pro/Flash, Claude Sonnet/Opus, GPT-OSS 같은 reasoning model을 선택할 수 있다.
이 외에도 Nano Banana Pro(이미지 생성), Gemini 2.5 Pro UI Checkpoint(브라우저 조작), Gemini 2.5 Flash/Lite(체크포인팅·요약·코드베이스 검색)처럼 특정 역할에 특화된 추가 모델들이 백그라운드에서 함께 사용된다.
Antigravity 에이전트 설정은 대화 시작 시 모드 선택과, 설정 패널의 전역 정책 설정 두 축으로 보면 된다.
대화 시작 시 모드 선택
Planning 모드: 복잡한 리서치·협업·대규모 수정에 사용하며, task group을 만들고 Artifacts를 생성하며 충분히 계획·검토한 뒤 실행하도록 설계된 모드.
Fast 모드: 변수 이름 변경, 몇 개의 bash 명령 실행 같은 단순·국소 작업을 빠르게 바로 실행하는 모드로, 품질보다 속도가 중요한 경우에 적합하다.
전역 에이전트 설정 위치
모든 에이전트 대화에 공통으로 적용되는 설정은 Settings 패널의 Agent 탭에서 관리한다.
여기서 리뷰 정책, 터미널 자동 실행, 워크스페이스 외 파일 접근 등 주요 권한·품질 관련 옵션을 조정한다.
Artifact Review Policy
Always Proceed: 구현 계획을 세운 후에도 사용자에게 리뷰를 요청하지 않고 바로 진행.
Request Review: 계획 단계에서 항상 사용자 리뷰를 요청하고, 알린 뒤 작업을 종료해 사용자가 코멘트를 남길 수 있게 한다.
Terminal Command Auto Execution
Request Review: (허용 리스트에 있는 것 제외) 터미널 명령을 자동 실행하지 않고 항상 확인을 요구.
Always Proceed: (차단 리스트 제외) 터미널 명령을 자동 실행하며, allow/deny 리스트는 Agent 탭에서 구성해 더 세밀한 권한 제어를 할 수 있다.
워크스페이스 외 파일 접근
기본값: 워크스페이스와
~/.antigravity/(Artifacts, Knowledge 등 저장 위치)만 접근 가능.옵션 활성화 시: 현재 워크스페이스 밖 파일도 열고 수정할 수 있으나, 로컬 시크릿·민감 데이터 노출 가능성이 있어 신중히 사용해야 한다.
Antigravity의 룰(Rules)은 에이전트가 항상 따라야 할 행동·스타일 가이드를 정의하는 마크다운 파일이고, 워크플로우(Workflows)는 반복 작업을 여러 단계로 묶어 한 번에 실행하는 단계 시나리오다.
룰(Rules)
룰은 에이전트가 지켜야 할 제약 사항을 전역(Global) 또는 워크스페이스 단위로 정의하는 수동 설정이며, 각각 최대 12,000자까지의 Markdown 파일로 작성된다.
전역 룰은
~/.gemini/GEMINI.md에, 워크스페이스 룰은 워크스페이스 또는 git 루트의.agent/rules폴더에 저장된다.
룰 종류와 활성화 방식
활성화 방식: Manual(@멘션으로 직접 호출), Always On(항상 적용), Model Decision(설명을 보고 모델이 적용 여부 결정), Glob(파일 패턴에 따라 자동 적용) 중에서 선택한다.
룰 파일 안에서는
@filename형태로 다른 파일을 참조할 수 있으며, 상대 경로·절대 경로 모두 지원하고 존재 여부에 따라 워크스페이스 기준으로 재해석된다.
워크플로우(Workflows)
워크플로우는 서비스 배포, PR 코멘트 응답처럼 반복되는 작업을 단계별로 정의한 Markdown 파일이며,
/workflow-name슬래시 커맨드로 실행한다.전역/워크스페이스 워크플로우를 Customizations 패널의 Workflows에서 만들 수 있고, 제목·설명·단계 리스트로 구성되며 파일당 12,000자 제한이 있다.
워크플로우 실행과 중첩
에이전트는 워크플로우를 호출하면 정의된 순서대로 각 단계를 수행하며, 한 워크플로우 안에서 다른 워크플로우를
/workflow-2,/workflow-3처럼 다시 호출하는 중첩 실행도 가능하다.에이전트에게 “방금 한 작업을 워크플로우로 만들어줘”처럼 요청해 대화 히스토리를 바탕으로 워크플로우 생성도 자동으로 시킬 수 있다.
스킬은 에이전트가 특정 작업을 더 잘 수행하도록 해 주는 재사용 가능한 지식·절차 패키지이고, Antigravity는 이를 표준화·폴더 구조·자동 선택 로직까지 포함한 형태로 제공하는 것이 큰 차별점이다.
스킬이란 무엇인가
스킬은
SKILL.md에 적힌 지침, 베스트 프랙티스, 옵션 스크립트·리소스를 포함한 폴더 단위 패키지이며, 특정 유형의 작업을 어떻게 접근해야 하는지 정의한다.대화 시작 시 에이전트는 사용 가능 스킬 목록(이름·설명)을 보고, 관련 있어 보이는 스킬의 내용을 읽은 뒤 그 지침을 따라 작업을 수행한다.
스킬로 할 수 있는 것
프로젝트별 배포 절차, 테스트 컨벤션, 코드 리뷰 체크리스트, 템플릿 기반 생성 작업 등 반복되는 워크플로우를 스킬로 캡슐화해 에이전트에게 일관되게 따르게 만들 수 있다.
스킬 폴더에
scripts/,examples/,resources/를 추가해 헬퍼 스크립트, 예제 구현, 템플릿 같은 자원을 함께 제공하고, 에이전트가 필요 시 이를 참고·실행하게 할 수 있다.
GAG만의 차별점
스킬은 agentskills.io 기반의 오픈 스탠다드로 정의되며, 워크스페이스(
.agent/skills/)와 전역(~/.gemini/antigravity/skills/) 위치 모두 지원해 프로젝트별·개인용 유틸을 명확히 분리할 수 있다.에이전트가 대화 컨텍스트를 보고 스킬을 progressive disclosure 방식(발견→활성화→실행)으로 자동 선택하며, YAML frontmatter(
name,description)와 디렉터리 구조 덕분에 사람이 작성·버전 관리하기 쉬운 것이 Antigravity 특유의 설계다.
Antigravity에서 Task Group은 큰 작업을 쪼개 관리하는 단위이고, 그 안의 subtask(태스크)는 실제로 수행되는 세부 작업 조각이다.
Task Group이란?
에이전트가 Planning 모드일 때, 복잡한 요구사항을 여러 Task Group으로 나누어 병렬·모듈식으로 처리한다.
각 Task Group 상단에는 전체 목표와 이 단위에서 이루어진 변경 요약, 그리고 변경된 파일 목록이 표시되어 사용자가 어떤 범위의 변경인지 한눈에 검토할 수 있다.
Task Group 안의 태스크
Task Group 내부에는 여러 서브태스크가 구성되어 있으며, 에이전트가 수행한 작업을 진행 상황 업데이트 형태로 보여 준다.
기본적으로 세부 단계는 접힌 상태지만 토글을 열어 에이전트가 어떤 단계를 거쳐 변경했는지 상세 내역을 확인할 수 있다.
보류 중인 단계 처리
브라우저 세팅, 터미널 명령 승인처럼 사용자 승인이 필요한 단계는 Task Group 끝부분의 별도 섹션에 모아 보여 준다.
사용자는 이 섹션에서 한 번에 보류 단계들을 검토·승인하거나 조정하면서, 전체 작업 플로를 끊지 않고 제어할 수 있다.
서브에이전트는 메인 에이전트 대신 브라우저를 직접 조작하는 브라우저 전용 하위 에이전트다.
서브에이전트의 역할
메인 에이전트가 브라우저 상호작용이 필요할 때, 별도의 브라우저 전용 모델을 띄워 클릭·스크롤·타이핑·콘솔 로그 읽기 등을 수행한다.
이 모델은 사용자가 선택한 메인 에이전트 모델과는 다른, 브라우저 조작에 특화된 모델이다.
동작 방식과 UI
DOM 캡처, 스크린샷, 마크다운 파싱, 동영상 촬영 등을 통해 열린 페이지 내용을 이해하고 조작한다.
제어 중인 탭에는 파란 테두리와 작은 패널 오버레이가 표시되며, 이때는 충돌 방지를 위해 사용자가 그 페이지를 직접 조작할 수 없다.
탭 제어 범위
서브에이전트는 포커스되지 않은 탭도 제어할 수 있어, 사용자는 다른 탭에서 작업을 계속하면서도 백그라운드에서 자동 브라우징을 진행시킬 수 있다.
Secure Mode는 에이전트의 외부 자원 접근과 민감 작업을 강하게 제한해서 환경을 보호하는 고보안 모드다.
핵심 개념
Secure Mode를 켜면 브라우저, 터미널, 파일 시스템 관련 행동이 모두 “최소 권한 + 항상 확인” 원칙으로 바뀐다.
특히 터미널 실행, 브라우저 자바스크립트 실행, 아티팩트 기반 계획 실행은 전부 사용자 승인 없이는 진행되지 않는다.
브라우저 URL 제어
브라우저 Allowlist/Denylist로 외부 웹사이트 접근을 제어하며, 외부 마크다운 이미지 렌더링과 Read URL 툴 자동 실행도 허용된 URL만 가능하다.
허용되지 않은 도메인의 이미지는 표시되지 않고, URL 읽기 도구도 자동으로 실행되지 않는다.
터미널·브라우저·아티팩트 정책
터미널 자동 실행: 항상 “Request Review”로 고정되어, 모든 터미널 명령 실행 전 사용자 승인을 받는다.
브라우저 자바스크립트 실행: 마찬가지로 “Request Review”로 강제되어, JS 실행 전마다 승인이 필요하다.
아티팩트 리뷰: 아티팩트에 정의된 계획을 실제로 수행하기 전에 항상 확인을 요청한다.
파일 시스템 접근 제한
.gitignore를 존중해 무시된 파일에는 접근하지 않으며, 민감 정보가 들어 있을 수 있는 폴더를 자연스럽게 피한다.워크스페이스 밖 파일 접근이 완전히 차단되어, 지정된 워크스페이스 내부 파일만 읽고 수정할 수 있다.
Antigravity에서 MCP는 에디터와 로컬/외부 서비스 사이를 연결해 실시간 컨텍스트와 안전한 액션 실행을 가능하게 하는 표준 브리지이고, Antigravity는 이를 에디터에 깊게 통합한 점이 특징이다.
MCP란 무엇인가
MCP(Model Context Protocol)는 Antigravity가 로컬 도구, 데이터베이스, 외부 SaaS와 안전하게 연결해 스키마·로그 등 컨텍스트를 직접 가져오게 해 주는 프로토콜이다.
개발자가 데이터베이스 스키마나 빌드 로그를 복붙하지 않아도, AI가 MCP 서버에서 직접 읽어 제안·디버깅 품질을 높인다.
MCP로 할 수 있는 것
Context Resources: SQL 작성 시 Neon·Supabase 등의 실제 스키마를 조회해 테이블·컬럼명을 정확히 제안하고, 디버깅 시 Netlify·Heroku 빌드 로그를 바로 가져올 수 있다.
Custom Tools: “이 TODO로 Linear 이슈 생성”, “Notion/GitHub에서 인증 패턴 검색”처럼 MCP 서버가 정의한 안전한 액션을 호출해 작업을 자동화한다.
Antigravity에서의 차별점
MCP Store를 내장해 에디터 안에서 서버(예: BigQuery, Firebase, GitHub, Stripe, Notion, Supabase 등)를 브라우징·설치·인증까지 한 흐름으로 처리할 수 있다.
mcp_config.json을 통해 커스텀 MCP 서버를 추가할 수 있어, 표준 MCP를 기반으로 하면서도 팀 전용 툴·내부 DB·사내 서비스까지 동일한 방식으로 연결하는 확장성이 강하다.
Antigravity가 잘하는 핵심은 구현 플랜을 먼저 짜고, 그걸 사용자와 리뷰·수정한 다음에 코드 변경에 들어가는 점이다.
Implementation Plan이란?
Implementation Plan은 어떤 파일을 어떻게 수정할지, 필요한 리팩터링·신규 컴포넌트·의존성 변경까지 담은 기술적인 변경 설계 아티팩트다.
사용자가 이 플랜을 읽고 “이 방향이 맞는지, 스코프가 적절한지”를 한눈에 판단할 수 있게 하는 설계 문서 역할을 한다.
플랜 리뷰 흐름
Artifact Review Policy가 “Always Proceed”가 아닌 경우, 에이전트는 구현에 들어가기 전에 항상 이 플랜에 대한 승인을 요청한다.
대화 안의 버튼이나 아티팩트 헤더의 “Proceed”를 누르면 곧바로 이 플랜에 따라 구현이 진행된다.
수정·피드백 지원
플랜이 마음에 안 들거나 세부가 다른 경우, 아티팩트 위에 직접 코멘트를 달아 스코프 축소, 다른 스택 사용, 잘못 이해한 부분 교정 같은 피드백을 줄 수 있다.
코멘트를 남긴 뒤에도 바로 Proceed할 수 있고, 또는 “Review” 모드로 전환해 코멘트 전체를 한 번에 검토하고 메시지 형태로 피드백만 보내는 것도 가능하다.
Antigravity가 잘하는 점 정리
“먼저 계획, 그다음 실행” 구조로 코드베이스 변경을 관리해, 예측 불가능한 대량 수정이나 오작동을 줄인다.
플랜을 아티팩트로 남기고 댓글·리뷰 플로우를 제공해서, 사람 개발자와 에이전트가 협업하는 경험을 코드 리뷰에 가깝게 만든다.
Walkthrough 아티팩트는 에이전트가 작업을 마친 뒤, 무슨 변경이 이루어졌는지 한눈에 복기할 수 있게 정리해 주는 요약/리캡 문서다.
Walkthrough의 역할
구현이 끝난 후 생성되며, 활성 대화에서 어떤 코드·리소스 변경이 있었는지 간단한 요약으로 알려줘 “놓친 부분 없이 따라잡기”에 도움을 준다.
사용자가 실시간으로 로그를 보지 않았더라도, 이 아티팩트만 보면 현재 코드베이스 상태와 주요 변경사항을 빠르게 파악할 수 있다.
브라우저 작업에서의 Walkthrough
브라우저 관련 태스크인 경우, 에이전트가 브라우저에서 무엇을 만들었는지 보여주는 스크린샷·스크린 레코딩이 함께 포함될 수 있다.
그래서 UI 변경이나 생성된 페이지 결과를 텍스트 설명뿐 아니라 시각적으로도 쉽게 검토할 수 있다.
Antigravity의 Browser Recordings는 브라우저 서브에이전트가 수행한 조작 과정을 동영상으로 녹화해 사용자가 검토할 수 있게 하는 기능이다.
자동 녹화 방식
브라우저 서브에이전트가 브라우저를 조작할 때마다, 에이전트는 상황에 따라 작업 과정을 녹화할지 선택할 수 있다.
녹화가 생성되면 "Playback available" 알림이 표시되고, Browser step UI 하단에서 재생 버튼을 눌러 확인할 수 있다.
녹화 아티팩트 저장
모든 브라우저 녹화는 recording artifact로 저장되어, 에이전트가 어떤 순서로 페이지를 탐색·클릭·입력했는지 루프 재생으로 검토할 수 있다.
이 영상 아티팩트를 통해 사용자는 "에이전트가 실제로 무엇을 했는지" 시각적으로 빠르게 이해하고, 예상과 다르게 동작한 부분을 쉽게 찾아낼 수 있다.
Knowledge Items는 Antigravity의 영구 메모리 시스템으로, 코딩 세션에서 중요한 인사이트·패턴·솔루션을 자동으로 캡처하고 정리해서 대화 간 작업을 이어갈 수 있게 해 주는 기능이다.
Knowledge Item이란?
Knowledge Item은 특정 주제와 관련된 정보 모음으로, 제목·요약·해당 주제에 대한 아티팩트 컬렉션을 포함한다.
아티팩트로는 자동 생성된 문서, 코드 예제, 사용자가 직접 지시한 내용 등이 들어갈 수 있다.
Knowledge Item 생성 방식
에이전트와 대화하는 동안 Antigravity가 자동으로 대화 내용을 분석해, 새로운 Knowledge Item을 만들거나 기존 KI를 업데이트한다.
사용자가 따로 수동으로 정리하지 않아도, 시스템이 패턴과 중요 정보를 인식해 자동으로 지식베이스를 축적한다.
Knowledge Item 확인 방법
Antigravity Agent Manager에서 Knowledge Items를 볼 수 있다.
에이전트의 Knowledge Item 활용
모든 Knowledge Item의 요약이 에이전트에게 제공되며, 에이전트는 이를 바탕으로 응답을 만든다.
대화 중에 에이전트가 관련 있는 Knowledge Item을 발견하면, 자동으로 해당 KI 안의 아티팩트를 학습해 적절한 정보를 적용한다.
예를 들어 이전 대화에서 정리한 "배포 절차" KI가 있으면, 나중에 배포 관련 질문을 할 때 에이전트가 자동으로 그 절차를 참고해 답변한다.
Browser Subagent View는 Agent Manager에서 브라우저 서브에이전트 작업을 확장해서 상세히 검사할 수 있는 전용 사이드 패널이다.
개요
Agent Manager에는 태스크별로 브라우저 서브에이전트 작업을 확대·검사할 수 있는 전용 사이드 패널이 있다.
일반 Manager 대화 뷰(화면 왼쪽 절반)에서는 브라우저 서브에이전트 작업이 숨겨져 있지만, 확장 버튼(빨간 상자 표시)을 클릭하면 서브에이전트 뷰(화면 오른쪽 절반)가 나타난다.
에이전트의 작업 업데이트가 이 뷰로 스트리밍되어, 단계별로 따라가면서 필요한 확인·거부 등 인터랙션을 실시간으로 할 수 있다.
사이드 패널 내용
모든 서브에이전트 액션: 클릭·스크롤·내비게이션 등 브라우저에서 수행한 모든 동작이 표시된다.
시각적 피드백: 클릭이 발생한 위치를 정확히 보여주는 시각 피드백이 제공된다.
단계별 스크린샷: 각 단계마다 캡처된 스크린샷이 포함된다.
Visual Inspection Feature
브라우저에서 클릭 같은 액션을 생성하는 툴 콜에는 파란 상자로 표시된 버튼이 포함되며, 이 버튼을 누르면 그 순간 브라우저 스크린샷과 에이전트가 브라우저에서 수행한 인터랙션을 빨간 점으로 보여준다.
Panes는 Agent Manager 대화 창 안에서 파일·아티팩트·Knowledge Item 등을 병렬로 열어 작업할 수 있게 해 주는 탭/패널 시스템이다.
Panes의 역할
대화별로 유지되는(per-conversation) Panes 안에 파일, 아티팩트, Knowledge Items 등 다양한 콘텐츠를 직접 Manager 내부에서 열어 볼 수 있다.
대화 진행 중 코드 파일, Implementation Plan, 스크린샷 등을 같은 화면에 띄워 놓고 참조·비교·수정하면서 에이전트와 협업할 수 있다.
Panes를 여는 방법
Quick Picker: Mac에서
Cmd+P, Windows/Linux에서Ctrl+P를 눌러 리소스를 선택하면 Pane이 열린다.헤더의 "+" 버튼: 대화 헤더에 있는 "+" 버튼을 눌러 새 Pane을 추가할 수 있다.
Cmd/Ctrl + Click/Enter: 파일이나 링크를 Cmd+Click(Mac) 또는 Ctrl+Click(Windows/Linux)하면 현재 Pane을 덮어쓰지 않고 새 Pane으로 열린다.
Panes로 할 수 있는 것
크기 조정(Resizable): Pane 경계를 드래그해 각 Pane의 크기를 원하는 대로 조절할 수 있다.
분할(Splittable): 하나의 Pane을 가로/세로로 분할해 여러 콘텐츠를 동시에 볼 수 있다.
드래그 앤 드롭(Drag-and-droppable): Pane을 드래그해서 위치를 바꾸거나 재배치해, 워크플로우에 맞게 레이아웃을 구성할 수 있다.
Review Changes + Source Control은 Agent Manager에서 에이전트와 협업한 작업 결과를 파일 변경 diff로 검토하고 Git 커밋까지 관리할 수 있는 통합 패널이다.
핵심 역할
Editor와 마찬가지로, Manager 안에서도 에이전트와 함께 작업한 내용을 쉽게 리뷰할 수 있다.
대화에 들어간 후 오른쪽 상단의 버튼을 토글해 Review Changes 패널을 열면, 해당 대화의 일부로 수정된 모든 파일 diff를 스크롤하며 검토하고 코멘트를 달 수 있다.
Review Changes 패널
대화 중 변경된 파일들의 diff를 한눈에 보면서, 코드 리뷰하듯 각 변경 사항을 검토할 수 있다.
특정 변경 부분에 직접 코멘트를 남겨 에이전트에게 피드백을 주고, 수정 요청이나 질문을 즉시 전달할 수 있다.
Source Control 탭
Review Changes 패널 내에서 Source Control 탭으로 전환하면, 변경된 파일 목록을 보고 stage/unstage 하며 커밋을 upstream에 푸시할 수 있다.
Git 워크플로우를 Antigravity 내부에서 완결할 수 있어, 에이전트가 생성한 코드 변경을 바로 버전 관리에 반영할 수 있다.
Changes Sidebar는 Agent Manager의 대화 화면에서 에이전트가 생성한 아티팩트와 수정한 파일을 빠르게 확인할 수 있는 사이드바다.
핵심 역할
Editor의 Agent Panel 하단 툴바와 유사하게, Manager의 Changes Sidebar는 대화 안에서 에이전트가 만든 아티팩트와 수정한 파일 목록을 한눈에 보여준다.
에이전트가 어떤 리소스를 생성·변경했는지 빠르게 파악하고, 클릭만으로 해당 내용을 열어 검토할 수 있다.
사용 방법
리스트에 나열된 리소스를 클릭하면 Pane에 그 내용이 열린다.
각 리소스 옆 아이콘은 마지막 리뷰 이후 새로운 변경이 있는지 여부를 표시해, 어떤 항목을 다시 확인해야 하는지 시각적으로 알려준다.
주요 기능
대화 중 생성된 Implementation Plan, Task List, Screenshot, 수정된 코드 파일 등 모든 산출물을 한곳에서 추적할 수 있다.
변경 이력을 실시간으로 모니터링하면서 에이전트 작업을 감독하고, 필요 시 즉시 피드백을 줄 수 있다.
요금제 설명이 가장 어려운게 많앗다.
요금제 및 사용 제한 정책을 설명하는 페이지로, Google AI 플랜 또는 Google Workspace AI Ultra for Business 가입 여부에 따라 quota와 rate limit이 다르게 적용된다.
제공 방식
Google Antigravity는 현재 Google 서비스 약관에서 파생된 개인 계정용 약관으로 제공되며, Google Cloud 기업 서비스 약관의 Section 5에 따라 팀에 프리뷰(정식 출시 전) 형태로도 제공된다.
Rate limit과 모델 가용성은 Google AI 또는 Google Workspace AI Ultra for Business 플랜 사용 여부에 따라 달라진다.
모든 플랜 공통 혜택
Vertex Model Garden 모델 사용: Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash 등 제공되는 Vertex Model Garden 모델을 코어 에이전트 모델로 사용할 수 있다.
무제한 Tab 완성: Tab 자동완성 기능에 제한이 없다.
무제한 Command 요청: Command 요청 횟수 제한이 없다.
모든 제품 기능 접근: Agent Manager, 브라우저 통합 등 모든 제품 기능을 사용할 수 있다.
Google AI Ultra / Workspace AI Ultra for Business 사용자
가장 높은 quota: 5시간마다 갱신되는 가장 넉넉한 quota가 제공된다.
주간 rate limit 없음: 주 단위 사용 제한이 적용되지 않는다.
Google AI Pro 사용자
높은 quota: 5시간마다 갱신되는 넉넉한 quota가 제공된다.
높은 주간 rate limit: 주간 rate limit이 적용되지만 상대적으로 높은 수준이다.
Google AI 플랜 미가입 사용자
의미 있는 quota: 주 단위로 갱신되는 quota가 제공된다.
주간 rate limit: 주 단위 사용 제한이 적용된다.
Rate Limit 결정 방식
Rate limit은 주로 서비스 용량에 따라 결정되며, 남용 방지를 위해 존재한다.
실제로는 에이전트가 수행한 작업량과 연동되어, 작업이 간단하면 더 많은 프롬프트를 처리하고 복잡하면 빠르게 quota를 소진할 수 있다.
현재 미지원 기능
BYOK/BYOE: 추가 rate limit을 위한 bring-your-own-key 또는 bring-your-own-endpoint는 현재 지원되지 않는다.
조직 계층: 정식 출시 또는 계약을 통한 조직 단위 요금제는 아직 제공되지 않는다.
vertex Model Garden은 Google Cloud의 Vertex AI에서 제공하는 AI/ML 모델 라이브러리로, Google과 파트너사가 제공하는 200개 이상의 사전 학습된 모델을 발견·테스트·커스터마이징·배포할 수 있는 중앙 집중식 플랫폼이다.
Vertex Model Garden의 핵심 개념
Model Garden은 Google의 최신 Foundation 모델(Gemini, PaLM 등)부터 Llama 2, Stable Diffusion 같은 오픈소스 모델, 그리고 이미지 생성·음성 인식·번역 등 특정 작업에 특화된 task-specific 모델까지 한곳에 모아 놓은 모델 카탈로그다.
단순히 모델을 탐색하는 것을 넘어, Vertex AI Studio, API, SDK를 통해 커스터마이징·파인튜닝하고, 프로덕션 환경에 원클릭 배포할 수 있는 엔드투엔드 ML Ops 인프라를 제공한다.
Model Garden의 모델 카테고리
Foundation models: Gemini 3 Pro/Flash 같은 멀티태스크 대형 사전 학습 모델로, 다양한 작업에 튜닝·커스터마이징할 수 있다.
Fine-tunable models: 커스텀 노트북이나 파이프라인으로 파인튜닝할 수 있는 모델들이다.
Task-specific solutions: 바로 사용 가능한 사전 구축 모델로, 대부분 자신의 데이터로 커스터마이징도 가능하다.
Vertex Model Garden의 장점
단일 위치에서 모델 관리: 흩어진 모델들을 한 곳에서 검색·비교·배포할 수 있어 개발 속도가 빠르다.
일관된 배포 패턴: 모델 유형과 관계없이 동일한 방식으로 배포하고 관리할 수 있다.
Vertex AI 통합: 모델 튜닝, 평가, 서빙, MLOps가 자동으로 처리되어 인프라 관리 부담이 없다.
유연한 모델 선택: 큰 모델이 항상 좋은 건 아니므로, 비즈니스 요구사항에 맞는 최적 크기와 타입의 모델을 선택할 수 있다.
Antigravity에서의 활용
Antigravity에서 "Vertex Model Garden models"는 에이전트가 추론·생성·브라우저 조작 등 다양한 작업에 사용할 수 있는 핵심 모델 풀을 의미하며, 사용자는 Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash 등 Model Garden에서 제공하는 최신 Google 모델을 코어 에이전트 모델로 선택할 수 있다.
좀 더 자세히.
Fine-tunable models
Fine-tunable models는 사용자가 Vertex AI에서 제공하는 커스텀 노트북(Jupyter/Colab)이나 파이프라인을 통해 Google Cloud 상에서 자신의 데이터로 파인튜닝하는 모델입니다.
파인튜닝 작업은 Vertex AI의 관리형 학습 인프라(GPU/TPU 포함)에서 실행되며, 로컬 PC나 여분의 노트북이 아닌 클라우드 컴퓨팅 리소스를 사용합니다.
노트북은 작업을 정의·제출하는 인터페이스일 뿐, 실제 학습은 Google Cloud 서버에서 이루어집니다.
Task-specific solutions
Task-specific solutions는 이미지 분류, 음성 인식, 번역 같은 특정 작업용으로 사전 구축된 모델로, 대부분 바로 사용 가능하며 일부는 자신의 데이터로 커스터마이징할 수 있습니다.
커스터마이징 시 데이터는 Cloud Storage나 BigQuery 같은 Google Cloud 저장소에 업로드하고, Vertex AI가 해당 데이터를 읽어 모델을 학습·조정합니다.
로컬에 데이터를 두는 것이 아니라, Google Cloud의 데이터 저장 서비스에 올린 뒤 Vertex AI가 참조하는 구조입니다.
Antigravity와의 관계
Antigravity는 이렇게 Vertex AI Model Garden에서 이미 배포된 모델들을 API로 호출해서 사용하는 클라이언트 애플리케이션입니다.
사용자의 로컬 PC나 노트북은 Antigravity 앱을 실행하고 Google Cloud API와 통신하는 역할만 하며, 실제 모델 추론·파인튜닝·데이터 처리는 모두 Google Cloud 인프라에서 처리됩니다.
Discussion
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