93개 서브에이전트가 12시간, 200만원으로 만든 OS 커널

Google DeepMind의 Kevin Hou는 코딩 툴의 다음 단계가 '기능 추가'가 아니라 '모델의 길을 비켜주는 것'이라고 말한다. Antigravity 팀은 채팅 사이드바를 없애고 IDE에서 에이전트 매니저를 분리하는 등 사용자 반발을 감수하며 제품을 깎아냈고, 그 결과가 93개 서브에이전트가 스스로 협업해 Doom을 구동하는 OS 커널을 만든 사례다.

• 오프닝 비유 — Hou는 "메시에게 공을 주고 비켜서라"는 비유로 좋은 제품은 모델을 방해하지 않아야 한다고 말했다.
• Antigravity 개요 — Antigravity는 2025년 11월 출시된 Google의 에이전트 코딩 제품으로, 이후 별도의 Antigravity CLI도 내놓았다.
• 2.0 구조 변경 — 지난달 Google I/O에서 공개한 Antigravity 2.0은 IDE와 에이전트 매니저를 완전히 분리된 두 개의 애플리케이션으로 나눴다.
• 핵심 원칙 — Hou는 "모델이 좋아질수록 제품도 좋아져야 한다"는 '지능에 따른 스케일링'을 2022년부터 이어온 핵심 교훈으로 꼽았다.
• 연도별 진화 — 2022년 자동완성·챗 사이드바, 2024년 MCP와 에이전트, 2025년 에이전트 매니저(스킬·훅·아티팩트)로 이어졌다고 정리했다.
• 터미널 논쟁 — AI에게 터미널 권한을 주는 것이 코드베이스를 삭제할 것이란 공포가 있었지만, 권한 시스템 도입 후 사용자들은 더 빠르고 안전하게 작업했다.
• Windsurf 채팅 삭제 — Windsurf에서 채팅 사이드바를 없앴을 때 사용자들의 거센 반발을 받았지만, 이후 멀티스텝 에이전틱 리서치가 새로운 표준이 됐다.
• Gemini 3.5 Flash — 올해 4월 출시된 Gemini 3.5 Flash는 작업 실행뿐 아니라 팀을 이끄는 데도 강하며 기존보다 더 빠르고 저렴하다.
• /teamwork 기능 — 슬래시 명령어 /teamwork로 프런트엔드·백엔드·QA·디자인 등 임의 규모의 서브에이전트 팀을 소환할 수 있으며 각 서브에이전트는 메인 에이전트와 다른 모델을 선택할 수도 있다.
• OS 커널 시연 — Google I/O에서 시연한 OS 커널 빌드는 93개 서브에이전트가 12시간 동안 1만5000건의 요청과 20억 토큰을 소모해 1000달러 미만으로 완성됐고 그 위에서 Doom이 구동됐다.
• eval 자동화 — DeepMind 내부에서는 100개의 가설을 제안하는 리서치 에이전트와 가설별 서브에이전트를 병렬 투입해 사이드바이사이드 eval 분석 작업의 90%를 자동화했다.
• 사이드카 프로토콜 — 새로 선보이는 '사이드카'는 SMS, 웹훅, cron job, GitHub PR 등 외부 신호를 에이전트가 감지하도록 하는 플러그인 프로토콜로 올여름 스펙이 공개될 예정이다.
• 제너레이티브 UI — Antigravity의 Gemini Flash는 초당 약 900토큰을 처리해 다른 프론티어 모델보다 10배 빠르며, 이를 이용해 대화창 안에서 실시간으로 UI를 생성한다.

그가 한 말

많은 사용자들이 우리 팀에게 화를 냈습니다. 그들이 매우 소중히 여기던 채팅 사이드바를 없애고 에이전트만 남겼기 때문이죠.So a lot of users were yelling at our team because we took away something that was very dear to them the chat sidebar and replaced it with only an agent.5분 12초

우리는 IDE와 에이전트 매니저의 관계가 디버거와 IDE의 관계와 같다고 봅니다. 디버거가 항상 필요한 건 아니지만, 추상화 스택 한 단계 아래로 더 깊이 들어가야 할 때는 분명히 유용합니다.We believe that the IDE is to the agent manager what the debugger was to the IDE. You don't always need a debugger, but it definitely is helpful to have it if you need to go a layer beneath and go one step deeper into that abstraction stack.5분 46초

이 프로젝트의 통계를 보면, 93개의 서브에이전트가 12시간에 걸쳐 1만 5천 건의 요청을 만들었고, 20억 토큰을 사용했으며, 비용은 1000달러 미만이었습니다. 이 부분이 정말 멋진 지점이었죠.And some of the stats out of this, it took 93 sub aents over the course of 12 hours, made 15,000 requests, two billion tokens, and it was under $1,000, which was one of the really cool aspects of this project.10분 33초

연구자들은 자연어로 에이전트에게 해당 평가에 대해 질문하는 것만으로 이 워크플로의 90%를 자동화할 수 있었습니다.So researchers were able to automate 90% of this workflow by simply asking the agent about the eval in question using natural language.12분 10초

이해관계 · 발화자는 Google DeepMind에서 Antigravity 제품의 엔지니어링을 이끌고 있으며, 이 발표는 자사 제품인 Antigravity를 소개하는 내용이다.

덧붙임 — 여기에 하나 덧붙이면, "93개 서브에이전트·12시간·1000달러 미만"이라는 수치는 인상적이지만 이는 인위적으로 설계된 '히어로 런' 시연이라는 점을 감안해야 한다. 실제 업무에 적용할 때는 매번 이런 비용과 시간이 재현되지 않을 수 있다는 점을 발화자도 인정했다.

오늘 밤 해볼 수 있는 한 가지
Antigravity에서 슬래시 명령어 /teamwork를 직접 입력해 자신의 작은 프로젝트 하나를 서브에이전트 팀에게 맡겨보고, 몇 개의 역할로 나뉘어 작업을 분담하는지 관찰해본다.