Claude나 GPT를 활용해 UI/UX 디자인이나 웹페이지 코드를 생성해보면 결과물을 실제로 서비스에 적용하기에는 어딘가 미학적 완성도가 결여되어 있거나 UI 컴포넌트 간의 응집력이 부족한 느낌을 지우기 어렵습니다. AI가 논리적인 코드는 잘 짤지 몰라도, 인간 디자이너가 고려하는 미세한 '디자인 가이드라인'과 '맥락적 감각'을 결합하는 데 한계가 있었기 때문입니다.
그런데 최근 Antigravity가 발표한 대규모 업데이트는 단순한 텍스트나 코드 생성을 넘어, AI 에이전트에게 '디자인 지능'을 탑재했습니다.
Agents Skills이란?
기존 AI 에이전트들이 단순히 정적인 프롬프트를 따랐다면, 이제는 모듈식 행동과 지침을 동적으로 로드할 수 있게 되었습니다. 이는 마치 게임 캐릭터에게 특정 상황에 맞는 전용 스킬 북을 장착시키는 것과 같습니다. 프로젝트의 성격에 따라 필요한 기술 세트만 선택적으로 장착하여 에이전트를 커스터마이징할 수 있으며, 이는 결과물의 제어력과 품질을 완전히 새로운 수준으로 잠금 해제하는 혁신적인 변화입니다.
57가지 스타일의 디자인 데이터베이스
- 방대한 디자인 자산: 총 57가지의 서로 다른 TUI 스타일과 풍부한 색상 팔레트, 폰트 조합, 차트 유형 등을 지원합니다.
- 지능적 참조 메커니즘: 에이전트는 단순히 확률에 의존해 코드를 생성하지 않습니다. 대신 이 디자인 데이터베이스를 검색하고 모범 사례와 패턴을 참조하여 최적의 질적 형식을 결정합니다.
Data를 바탕으로 AI가 비로소 디자인의 '의도'를 이해하기 시작한 셈이죠.
AI가 스스로 사고하고 품질을 점검하는 방식
Antigravity에서 Skills를 활용하는 워크플로우는 매우 지능적입니다. 사용자가 에이전트에게 SECOND라는 명령어를 입력하면, 에이전트는 결과물을 내놓기 전 스스로를 '재검증'하는 프로세스에 돌입합니다.
- 추론 및 검색: 장착된 Skills 세트를 활용해 사용자의 의도를 분석하고, 디자인 데이터베이스에서 최적의 규칙을 찾아냅니다.
- 품질 체크리스트 수행: 에이전트 스스로 생성물이 디자인 기준에 부합하는지 내부 검증을 거칩니다.
일반 모델 vs Skills 장착 에이전트
동일한 프롬프트로 생성한 결과물을 비교해 보면 그 차이는 극명하게 드러납니다. 소스에 따르면, 현재 최고 수준의 모델로 평가받는 Claude(Sonet 4.5)조차 디자인 지능 없이 금융 앱을 생성했을 때는 "마치 기본적인 GPT 생성물처럼 매력이 부족하고 정형화된" 결과물을 내놓았습니다. 단 한 번의 시도에서도 미학적 완성도의 차이가 드러난 것이죠.
반면, Antigravity의 Skills를 장착하고 NanoBanana와 같은 멀티 모델을 조율한 에이전트는 차원이 다른 결과물을 보여줍니다. 특히 NanoBanana를 활용해 생성한 3D 대시보드 인터페이스는 훌륭합니다.
AI가 생성한 것이라고는 예상하지 못한 수준입니다. 미세한 디테일 수정이 필요할 수는 있지만, 전체적인 구조와 애니메이션의 응집력은 비교 불가능한 우위에 있습니다.
AI 에이전트가, '도구'에서 '전문가'로의 진화
이번 Antigravity의 업데이트가 시사하는 바는 명확합니다. 이제 AI는 단순히 코드를 나열하는 보조 도구를 넘어, 디자인 원칙을 이해하고 여러 모델과 조율하여 최선의 품질을 도출하는 '전문가'의 영역으로 진입하고 있습니다.
단일 모델의 한계를 극복하기 위해 전문적인 디자인 데이터베이스를 참조하고 스스로 품질을 점검하는 방식은 앞으로의 AI 워크플로우에 지대한 영향을 미칠 것입니다.
