구글이 Gemini 4 Carbon을 공개하고, 개발 플랫폼 Antigravity에서 여러 AI Agent가 함께 일하는 Swarm 기능을 미리 선보였습니다. AI에게 코드를 작성해 달라고 요청하는 방식은 이미 익숙합니다. 다만 이번 흐름은 AI 하나의 작업 능력보다, 여러 AI가 어떻게 역할을 나눠 결과를 만들 것인지에 더 초점이 맞춰져 있습니다.
기존에는 개발자가 하나의 AI Agent에 기능 설명을 전달하고 코드를 받는 구조가 일반적이었습니다. Swarm은 하나의 명령을 바탕으로 여러 Agent가 각자 맡은 일을 처리하는 방식입니다. 개발 과정 자체가 작은 팀 단위로 바뀌는 모습에 가깝습니다.
웹사이트 개발도 역할별로 나눌 수 있습니다
예를 들어 웹사이트를 만든다면 한 Agent는 화면 구성과 사용자 경험을 담당하는 프론트엔드 작업을 맡을 수 있습니다. 다른 Agent는 서버 기능과 데이터 처리를 담당하는 백엔드를 만들고, 별도의 Agent는 테스트를 수행하는 구조입니다.
기능 개발과 테스트 코드 작성, 보안점검을 각각 나누는 방식도 생각해 볼 수 있습니다. 사람이 모든 세부 작업을 하나의 요청 안에 담고 결과를 검토하는 대신, Agent별 업무 범위와 산출물을 구분하는 방향입니다.
Agent 수가 늘어난다고 속도가 자동으로 빨라지지는 않습니다
여러 Agent가 동시에 움직이면 작업량은 커질 수 있지만, 관리해야 할 문제도 함께 늘어납니다. 같은 파일을 서로 수정해 코드가 충돌할 수 있고, 비슷한 작업을 중복으로 수행할 수도 있습니다. 한 Agent의 변경이 다른 Agent가 작성한 테스트를 실패하게 만드는 상황도 생깁니다.
그래서 멀티 Agent 개발에서는 각 Agent의 역할을 세분화하는 것만큼, 작업 순서와 결과를 합치는 기준이 중요합니다. 누가 어떤 파일과 기능을 맡는지, 테스트 실패가 발생했을 때 어떤 변경부터 확인할지를 정해 두지 않으면 협업의 장점이 줄어들 수 있습니다.
작은 기능부터 협업 방식을 시험해 볼 만합니다
처음부터 프로젝트 전체를 여러 Agent에게 나누기보다, 비교적 범위가 분명한 기능 하나로 시작하는 편이 현실적입니다. 기능 구현 Agent, 테스트 코드 Agent, 보안점검 Agent처럼 역할을 나누고 결과가 어떻게 연결되는지 살펴보는 방식입니다.
Gemini 4 Carbon과 Antigravity Swarm이 보여주는 방향은 분명합니다. AI 코딩은 단일 Agent에게 일을 맡기는 단계에서 여러 Agent의 협업으로 확장되고 있습니다. 앞으로의 관건은 Agent를 많이 두는 일이 아니라, 충돌과 중복, 테스트 실패를 관리하면서 각 작업을 하나의 개발 결과로 묶는 데 있습니다.
