요약: Google I/O 2026 개발자 키노트의 핵심은 모델 발표보다 개발 워크플로우 변화다. Gemini 3.5, Antigravity 2.0, Managed Agents, Android CLI, Migration Agent, Chrome DevTools for agents, Modern Web Guidance가 한 방향으로 묶인다. 개발자가 AI에게 코드를 ‘물어보는’ 단계에서, AI 에이전트가 도구를 잡고 검증까지 수행하는 단계로 넘어가고 있다.
Google I/O 발표는 항상 항목이 많다. 올해도 Gemini 3.5 시리즈, Antigravity, AI Studio, Android, Chrome, WebMCP, HTML-in-Canvas 등 키워드가 쏟아졌다. 그런데 실무 개발자에게 중요한 질문은 “무슨 모델이 나왔나”가 아니다. 내 업무 중 어떤 부분이 IDE 밖으로 확장되고, 어떤 부분은 더 엄격한 검증 체계가 필요해지는가다.
구글은 이번 발표에서 assistive AI에서 independent agents로 이동했다고 표현했다. 의미는 분명하다. AI가 코드 조각을 추천하는 수준을 넘어, 터미널을 실행하고, 브라우저를 조작하고, 모바일 빌드를 돌리고, 마이그레이션을 수행하고, 성능·접근성·보안을 확인하는 방향으로 제품을 설계하고 있다.
이 변화는 개발자 수를 줄인다는 단순한 이야기가 아니다. 오히려 개발자의 역할이 프롬프트 작성자에서 작업 설계자, 검증자, 권한 관리자 쪽으로 이동한다. 에이전트가 강해질수록 좋은 작업 지시와 안전한 실행 환경의 가치가 커진다.
Antigravity 2.0과 Antigravity CLI는 전문화된 subagent를 띄워 복잡한 워크플로우를 처리하게 한다. 발표에 따르면 cross-platform terminal sandboxing, credential masking, hardened Git policies 같은 보호 장치도 같이 포함된다. 이는 AI 개발 도구에서 가장 중요한 변화 중 하나다.
에이전트가 진짜 일을 하려면 터미널, 파일 시스템, 브라우저, Git에 접근해야 한다. 하지만 접근권한이 넓어질수록 위험도 커진다. 그래서 이제 경쟁 포인트는 “모델이 코드를 얼마나 잘 쓰나”뿐 아니라 “실행 환경이 얼마나 통제 가능한가”로 이동한다.
Managed Agents in Gemini API도 같은 맥락이다. 인프라를 직접 구성하지 않고 remote sandbox가 붙은 에이전트를 API 호출로 제공한다면, 사내 도구나 SaaS 제품에 에이전트 기능을 붙이는 난이도가 내려간다. 다만 기업 입장에서는 로그 보관, 데이터 위치, 네트워크 접근 범위, 비밀키 주입 방식, 실패 시 롤백 규칙을 따져봐야 한다. 관리형이라는 말이 운영 책임의 소멸을 뜻하지는 않는다.
안드로이드 쪽 발표는 실무 냄새가 강하다. stable Android CLI는 AI 에이전트가 Android Studio의 무거운 작업을 직접 호출할 수 있게 한다. SDK 다운로드, 디바이스 실행, 앱 구동 같은 작업을 LLM이 선택한 도구와 관계없이 수행할 수 있다는 점이 포인트다.
Migration Agent는 더 공격적이다. React Native, 웹 프레임워크, iOS 코드에서 native Kotlin Android 앱으로 옮기는 작업을 몇 주에서 몇 시간 단위로 줄이는 것을 목표로 한다. 물론 이 문장은 그대로 믿으면 안 된다. 마이그레이션에서 어려운 부분은 코드 변환보다 제품 의도, 네이티브 UX, 라이브러리 대체, 인증·결제·푸시 같은 주변부다.
그럼에도 활용 가치는 있다. 기존 앱을 전부 자동 변환하겠다는 접근보다, 화면 단위 프로토타입 생성, 레거시 화면 구조 분석, Compose 전환 후보 찾기, Navigation 3 마이그레이션 체크리스트 생성에 먼저 쓰는 편이 안전하다. 에이전트에게 전체 앱 이전을 맡기기 전, 사람이 모듈 경계를 정해야 한다.
웹 개발 쪽에서는 Chrome DevTools for agents와 Modern Web Guidance가 눈에 띈다. 지금까지 AI 코딩 도구의 약점은 작성한 코드가 실제 브라우저에서 어떻게 동작하는지 검증하기 어렵다는 점이었다. 스크린샷, 콘솔, 네트워크, 접근성, 성능 지표를 사람이 다시 확인해야 했다.
Chrome DevTools for agents는 이 검증 루프를 에이전트에게 넘기려는 시도다. 에이전트가 실제 사용자 환경을 에뮬레이션하고, 품질 감사를 자동화하고, 디버깅 정보를 바탕으로 수정할 수 있다면 프론트엔드 작업의 반복 비용이 줄어든다. Modern Web Guidance는 100개 이상의 use case를 가진 전문가 검증 skills를 제공하고, Baseline과 fallback까지 연결한다.
팀에서는 이를 “자동 프론트엔드 개발”이 아니라 “자동 프론트엔드 QA”로 먼저 받아들이는 것이 좋다. PR마다 Lighthouse, 접근성, responsive layout, 콘솔 에러, 폼 입력 흐름을 에이전트가 확인하게 만들면 위험은 낮고 효과는 크다.
WebMCP는 브라우저 기반 AI 에이전트가 JavaScript 함수나 HTML form 같은 구조화된 도구를 실행할 수 있게 하는 제안이다. 전날 다룬 주제와 겹치지 않게 한 문장으로만 정리하면, 웹사이트가 사람뿐 아니라 에이전트에게도 작업 가능한 인터페이스를 제공하는 방향이다.
HTML-in-Canvas는 3D, WebGL, WebGPU 기반 앱에서도 검색 가능하고 접근 가능한 DOM 요소를 직접 통합하려는 시도다. 에이전트 시대에는 이 점이 중요해진다. AI가 화면을 이해하려면 단순 픽셀보다 구조화된 DOM, 라벨, 상태, 폼 의미가 필요하다. 시각적으로 화려하지만 구조가 없는 UI는 사람에게도, 에이전트에게도 유지보수 비용을 만든다.
앞으로 웹 앱 설계에서는 “AI가 이 화면을 읽고 조작할 수 있는가”가 새로운 품질 기준이 될 가능성이 높다. 접근성, 테스트 가능성, 에이전트 조작성은 서로 다른 단어지만 실제 구현에서는 같은 방향을 가리킨다.
