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Google Antigravity + Felo Search: AI 에이전트에게 실시간 리서치와 출처가 명시된 답변 제공하기

· 약 18분
Felo Search Tips Buddy
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Google Antigravity용 Felo Search 스킬로 Gemini 3의 지식 컷오프 한계를 극복하세요 — 실시간 웹 검색, 출처가 명시된 답변, 실시간 검증 기능이 Agent Manager 내에서 자동으로 실행됩니다.

Google Antigravity Agent Manager with Felo Search live research capability — AI agent performing real-time web search with cited answers

Google Antigravity의 Agent Manager는 뛰어난 플래너입니다. 다단계 작업을 조율하고, 복잡한 요청을 분해하며, 하위 에이전트에 작업을 위임합니다. 하지만 근본적인 한계가 있습니다. 모든 에이전트가 Gemini 3가 알고 있는 것만으로 시작한다는 점입니다. 그리고 Gemini 3가 알고 있는 것은 학습이 중단된 시점에서 멈춰 있습니다.

계획 능력과 정보 접근성 사이의 이 간극이 실제 업무의 병목 지점이 됩니다. 에이전트는 경쟁 분석을 계획할 수 있지만, 현재 가격을 확인할 수는 없습니다. 시장 보고서를 개요할 수 있지만, 제품이 지난주에 출시되었는지는 확인할 수 없습니다. 기술 메모를 초안으로 작성할 수는 있지만, API 엔드포인트가 변경되었는지는 확신할 수 없습니다.

Felo Search는 이 간극을 메웁니다. 이는 Antigravity의 .agent/skills/ 디렉토리에 직접 연결되는 실시간 리서치 스킬입니다 — 별도의 설정, 슬래시 명령어, 수동 실행이 필요하지 않습니다. 에이전트 작업이 최신 정보를 필요로 할 때, Felo Search는 자동으로 활성화되어 에이전트가 즉시 활용할 수 있는 출처가 명시된 답변을 반환합니다.

이 글에서는 그 작동 원리, 활성화되는 이유, 그리고 대부분의 Antigravity 팀이 처음으로 설치해야 할 스킬인 이유를 설명합니다.

지식 컷오프 문제​

모든 언어 모델에는 학습 컷오프가 있습니다 — 그 시점 이후의 일은 전혀 알지 못합니다. Gemini 3의 경우 다음과 같습니다.

  • 오래된 가격 정보: 제품 가격은 월 단위, 때로는 주 단위로 바뀝니다. 학습 데이터만 사용하는 에이전트는 outdated된 숫자를 제공합니다.
  • 누락된 릴리스: 새로운 제품, API 버전, 기능 출시가 매일 있습니다. 모델은 이를 알 방법이 없습니다.
  • 낡은 문서: API 스펙은 폐기되고, 엔드포인트는 이동하며, 인증 방식은 바뀝니다. 학습 데이터는 스냅샷이고, 현실은 흐르는 스트림입니다.
  • 경쟁사 정보의 사각지대: 신규 경쟁사가 등장하고 기존사는 전환합니다. 에이전트는 6개월 전이 아닌 어제 일어난 변화를 알아야 합니다.

이것들은 특별한 예외가 아닙니다. 유능한 에이전트가 잘못된 답, 불완전한 분석, 구식 권고안을 내놓게 하는 일상적인 정보 격차입니다.

해결책은 더 큰 모델이 아니라, 실시간 데이터 레이어입니다.

Felo Search research workflow showing query processing, live data verification, and structured cited answers for AI agents

Antigravity 내에서의 Felo Search 작동 방식​

Felo Search는 단순한 폴더 설치로 Google Antigravity에 통합됩니다. felo-search 스킬 폴더를 프로젝트의 .agent/skills/ 디렉토리에 복사하고 Git에 커밋하면, 다음 pull 시 모든 개발자의 Antigravity 인스턴스가 이를 인식합니다.

자동 활성화 — 슬래시 명령어 불필요​

각 Felo 스킬의 SKILL.md 파일에는 스킬의 기능에 대한 의미론적 설명이 포함되어 있습니다. Antigravity의 Agent Manager는 이 설명을 읽어 작업 요구사항과 매칭합니다. 작업이 최신 가격, 릴리스 노트, 시장 조사 등 학습 데이터로는 부족한 정보를 필요로 하면 Agent Manager는 Felo Search를 자동으로 로드합니다.

즉, /felo-search를 입력할 필요도, 트리거를 설정할 필요도 없습니다. 그냥 에이전트에게 일을 시키면, 필요한 순간 스스로 라이브 데이터를 가져옵니다.

요청 흐름​

에이전트 작업이 Felo Search를 트리거할 때 내부에서 일어나는 일은 다음과 같습니다.

  1. 작업 분석: Agent Manager는 현재 작업에 Gemini 3의 학습 시점을 넘어선 최신 정보(가격, 뉴스, 문서 등)가 필요함을 인식합니다.
  2. 스킬 활성화: SKILL.md의 의미 매칭에 따라 Felo Search가 자동으로 로드됩니다.
  3. 쿼리 최적화: 스킬이 에이전트의 질문을 최적화된 검색 쿼리로 재구성합니다.
  4. 실시간 검색 실행: 쿼리가 Felo의 실시간 검색 API로 전송되어 현재 웹에서 결과를 집계합니다.
  5. 출처가 명시된 답변 생성: 결과가 구조화되고 출처가 명시된 형태로 요약되어 에이전트가 직접 사용할 수 있게 됩니다.
  6. 작업 지속: Agent Manager는 검증된 최신 정보로 작업을 계속합니다 — 컨텍스트 전환이나 수동 개입 없이.

이 모든 과정은 IDE 내에서 이루어집니다. 에이전트는 대화를 벗어나지 않고, 개발자는 작업 흐름을 유지합니다.

구조화되고 출처가 명시된 답변​

Felo Search는 단순히 텍스트 덩어리를 반환하지 않습니다. 대신 다음 요소를 포함한 구조화된 응답을 제공합니다.

  • 종합적인 답변: 에이전트의 질문에 직접 대응하는 요약된 응답
  • 쿼리 분석: 연구 과정에 대한 투명성을 제공하는 최적화된 검색어 목록
  • 출처 명시: 모델의 환각이 아닌, 실제 웹 데이터 기반 결과

이러한 구조는 신뢰성을 위해 중요합니다. 출처가 명시된 답변을 통해 에이전트는 스스로의 추론을 검증하고, 출처를 추적하며, 개발자가 신뢰할 수 있는 결과물을 생성할 수 있습니다.

Antigravity 팀을 위한 Felo Search의 효과​

Felo Search 설치는 간단합니다 — 폴더를 복사하고 Git에 커밋하는 것만으로 충분합니다. 하지만 그 영향은 최신 정보에 의존하는 모든 에이전트 작업에 미칩니다.

요구 시점에 맞는 경쟁 정보​

Felo Search 이전에는 에이전트가 경쟁사 가격을 물어보면 추측하거나 “현재 정보를 가지고 있지 않다”고 답했습니다. 이제는 실시간 웹을 검색해 가격 페이지를 비교하고 출처가 명시된 구조화된 비교표를 제공합니다.

활용 예시:

  • 가격 분석: “[경쟁사]의 현재 요금제와 가격은 무엇인가요?”
  • 기능 비교: “[경쟁사]가 [기능]을 현재 지원하나요?”
  • 시장 포지셔닝: “[회사]의 최신 메시지는 무엇인가요?”

모든 답변은 출처가 명시되고 최신이며, 다음 단계(경쟁 매트릭스, 포지셔닝 메모, 제품 제안 등)에 바로 활용할 수 있습니다.

최신 상태의 기술 리서치​

개발자는 API 문서, 프레임워크 업데이트, 보안 공지, 라이브러리 호환성 등 기술 리서치에 에이전트를 활용합니다. 하지만 이 정보들은 빠르게 변하며, 정적인 학습 스냅샷에 의존하면 신뢰할 수 없습니다.

Felo Search는 에이전트에게 최신 기술 정보를 제공합니다:

  • API 변경사항: “[API] v3.2에서 어떤 점이 변경되었나요?”
  • 보안 공지: “[라이브러리]에 알려진 취약점이 있나요?”
  • 프레임워크 업데이트: “[프레임워크] 5.0의 주요 변경사항은 무엇인가요?”
  • 베스트 프랙티스: “[패턴]의 최신 권장 접근 방식은 무엇인가요?”

에이전트는 단순히 답하는 것이 아니라, 최신 웹에서 검증된 정보를 바탕으로 확신을 가지고 답변합니다.

빠른 의사결정 지원​

Felo Search의 진정한 가치는 리서치 그 자체가 아니라 속도입니다. 개발자나 팀 리더가 의사결정을 위한 빠른 답을 필요로 할 때, Felo Search는 IDE나 브라우저 전환 없이 몇 초 안에 제공합니다.

유용한 빠른 질문:

  • “[툴]이 지난달에 업데이트되었나요?”
  • “[서비스]의 현재 상태는 어떤가요?”
  • “[제품]의 최신 리뷰가 있나요?”
  • “[표준/스펙]의 최신 동향은 무엇인가요?”

각 답변에는 출처가 포함되어 있으며, 최신 상태입니다. 팀은 브라우저 검색으로 전환할 필요 없이 그대로 업무를 이어갈 수 있습니다.

더 큰 그림: 스킬을 역량 레이어로​

Felo Search는 더 넓은 전략의 일부입니다. 이는 Antigravity 에이전트가 자율적으로 할 수 있는 영역의 공백을 메우는 다양한 Felo 스킬들과 함께 작동하도록 설계되었습니다.

전체 역량 스택은 다음과 같습니다:

레이어스킬기능
Live DataFelo Search최신 웹 검색, 출처 명시된 답변, 실시간 검증
Live DataFelo Web Fetch웹페이지를 Markdown, HTML 또는 텍스트로 구조화된 추출
Live DataFelo X SearchX/Twitter에서의 사회적 신호 — 트윗, 사용자, 답글 스레드
KnowledgeFelo LiveDoc문서와 파일을 인덱싱하여 지속적인 팀 지식 베이스 구축
OutputFelo Slides에이전트 리서치로 .pptx 슬라이드 생성
OutputFelo Content to Slides노트, 문서, URL을 슬라이드용 개요로 변환
OutputFelo Landing Page텍스트 프롬프트로 호스팅된 랜딩 페이지 생성

Felo Search는 그 기반입니다. 지식 컷오프의 한계를 가장 빠르게 해결하기 때문에 대부분의 팀이 처음으로 설치하는 스킬입니다. 그 다음에는 지속적 지식(Felo LiveDoc)과 결과물 생성(Felo Slides)을 추가하는 흐름으로 발전합니다.

각 레이어는 폴더 설치만으로 구성되며, 자동으로 트리거됩니다. 개발자의 작업 방식은 바뀌지 않지만, Agent Manager의 역량은 점점 확장됩니다.

시작하기​

Google Antigravity에 Felo Search를 설치하는 데 1분도 걸리지 않습니다:

# Felo 스킬 저장소 클론
git clone https://github.com/Felo-Inc/felo-skills.git

# Antigravity 스킬 폴더로 복사
cp -r felo-skills/felo-search ~/.gemini/antigravity/skills/

# 또는 팀 전체 사용을 위해 프로젝트 폴더에 복사
cp -r felo-skills/felo-search /your-project/.agent/skills/

# 팀 전체에 적용하기 위해 Git에 커밋
git add .agent/skills/felo-search
git commit -m "Add Felo Search skill for live agent research"

이게 전부입니다. Antigravity 내부에서 API 키를 따로 설정할 필요가 없습니다(Felo API 키는 스킬 환경에서 별도로 설정됩니다). 수동 트리거 설정도 필요 없습니다. Agent Manager가 SKILL.md를 읽고 작업에 따라 Felo Search를 자동으로 활성화합니다.

설치 경로의 차이는 다음과 같습니다:

  • .agent/skills/ (프로젝트 내부): 팀 공유용 스킬에 사용하세요. Git에 커밋하면 모든 개발자의 Antigravity 인스턴스가 pull 시 자동으로 인식합니다.
  • ~/.gemini/antigravity/skills/ (전역 폴더): 개인 프로젝트에만 적용되는 스킬에 사용하세요.

대부분의 팀은 .agent/skills/를 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 스킬이 프로젝트 설정의 일부로서 버전 관리되고, 공유되며, 일관성을 유지할 수 있습니다.

전체 Felo 스킬 카탈로그는 felo.ai/skills/antigravity에서 비교·탐색할 수 있습니다.

왜 중요한가​

AI 에이전트의 진정한 가치는 단지 계획하는 능력이 아니라, 실행하는 능력입니다 — 실제 업무를 완료하고, 실제 결과물을 만들어내며, 실제 결정을 내리는 능력입니다. 최신 정보 없는 계획은 단지 예측에 불과합니다. 그리고 빠르게 변하는 분야(소프트웨어 개발, 경쟁 분석, 시장 조사)에서는 예측이 자주 틀려 위험할 수 있습니다.

Felo Search는 어떤 모델 업그레이드로도 제공할 수 없는 단 하나의 능력을 Antigravity 에이전트에게 제공합니다 — 바로 지금 일어나고 있는 일에 대한 접근성입니다. 학습 당시의 사실이 아니라, 모델이 그럴 법하다고 ‘생각하는’ 사실이 아니라, 실제 웹과 검증을 통해 현재 참인 정보입니다.

작은 설치 — 하나의 폴더와 하나의 커밋 — 이지만, 에이전트의 역량을 “오래된 데이터로 계획하는” 수준에서 “최신 정보에 기반해 행동하는” 수준으로 바꿉니다.

이것이 계획 도구로서의 에이전트와 생산 도구로서의 에이전트의 차이입니다.

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