Developer Keynote (Google I/O '26)

Logan 이 지난해 12월의 Interactions API 를 짚는다. 모델과 에이전트를 하나의 인터페이스로 다루며, 그 위 첫 에이전트 Deep Research가 목표만 주면 스스로 답을 찾는 가능성을 보였다. 이어 사내에서 Gemini Spark·AI Studio를 떠받쳐 온 동일한 Antigravity harness 를 오늘부터 Gemini API의 managed agents 로 개방한다. 커스텀 지침·도구·데이터를 한 번의 API 호출로 더하면 에이전트가 생성되고, 격리 실행을 위해 구글이 호스팅하는 원격 Linux 샌드박스가 함께 제공된다.

사례로 Labs의 Stitch 가 사용자 GitHub 레포를 연결·분석해 design.md를 생성하고, 인프라는 구글이 맡아 수백만 사용자로 확장한다. 데모에서는 AI Studio의 'AI Talk Radio' 에이전트가 Hacker News 글로 5분 라디오쇼를 만드는데, 리서치·스크립트·TTS·Lyria 음악·Nano Banana 커버아트 스킬을 markdown으로 정의하면 오케스트레이션 로직을 직접 짜지 않아도 완성된 MP3를 샌드박스에 저장한다. Paige 는 그 에이전트를 AI Studio 'build'로 실제 앱으로 감싸 Cloud Run 에 배포하고(신용카드 없이 라이브 URL), Firebase·Firestore로 풀스택 앱, Workspace 연결, 안드로이드 앱(Kotlin)까지 만들어 Play 테스트 트랙 게시와 Antigravity 원클릭 export를 보인다.

Anshul 이 Google Antigravity 2.0 을 소개한다. '에이전트 우선'을 표방하는 데스크톱 앱으로, 여러 프로젝트에서 여러 에이전트를 동시에 띄워 한쪽은 코드, 다른 쪽은 브랜드 에셋, 또 다른 쪽은 아키텍처를 맡기며 여러 work tree에서 충돌 없이 협업하게 한다. 거대한 작업에 단일 에이전트가 압도되는 문제를 dynamic sub-agents 로 풀어 QA·데이터사이언스 헬퍼를 병렬로 띄우고, 표준 cron으로 에이전트를 자동 실행하는 scheduled tasks 로 아침 PR 요약·시간별 클라우드 헬스 모니터링을 자율화한다.

Kevin 의 데모는 Gemma 4 파인튜닝이다. LLM이 bash 명령을 설명 속에 묻어 내놓는 문제를 고치려 음성으로 'prompt→bash' 데이터셋 LoRA 파인튜닝 학습·평가·배포 코드를 작성시키고 GPU 클라우드에서 학습을 돌린다. 이어 Antigravity CLI 를 발표한다. 동일한 harness·모델을 터미널에 맞춰 제공하며, GPU VM에 SSH로 들어가 학습 잡을 시작하고 체크포인트를 노트북에 배포해 같은 프롬프트가 설명 없이 명령만 반환함을 확인한다. Gemini CLI 사용자에게 오늘부터 제공·마이그레이션 가이드를 공개하고, science skill bundle과 기업용 Google Cloud 직접 연결도 알린다.

Florina·Adarsh 가 안드로이드 에이전틱 워크플로를 시연한다. Antigravity에 공식 안드로이드 지원을 들여와 어떤 폼팩터든 고성능 Kotlin 앱을 쉽게 만들고, 새 Android CLI 가 SDK 다운로드부터 기기 실행까지 처리한다. 최신 가이드를 검색·페치하는 Android knowledge base 와 오픈소스 Android skills(edge-to-edge·XML→Compose·Navigation 3)를 붙이면 내부 테스트에서 토큰 약 70% 절감·작업 최대 3배 가속을 보였다. Firebase AI Logic 하이브리드 모드, Galaxy S26 Ultra 비행기 모드의 Gemini Nano 4 온디바이스 요약, R8 full mode 최적화, 그리고 React Native·웹·iOS를 안드로이드로 옮기는 migration assistant(연말) 프리뷰까지 보인다.

Yuna 가 웹으로 화제를 옮긴다. 새 기능을 따라가는 두 단계로, 웹 플랫폼 기능을 매핑한 Baseline 과, 에이전트가 최신 기능을 구현하게 하는 modern web guidance 를 공개한다. Matthias 의 데모에서는 제안 표준 Web MCP 로 웹 기능을 브라우저 에이전트에 노출하고, 가이드 적용 시 통과율이 평균 37%p 오른다. Chrome의 Gemini가 자연어 요청으로 auto browse 계획을 세우며, Web MCP 는 Chrome 149 origin trial에 들어간다. 이어 에이전트가 자기 코드를 보지 못하는 한계를 푸는 Chrome DevTools for agents(Lighthouse의 'agentic browsing' 카테고리·llms.txt·접근성 트리 검증)를 소개한다.

확보된 자막은 웹 세그먼트의 마지막 서프라이즈로 끝난다. 자동차 컨피규레이터 내부 화면이 실제로 인터랙티브한데, dev tools로 보면 캔버스 안 UI가 진짜 네이티브 HTML 요소다.

이를 가능하게 한 새 HTML canvas API 를 소개한다. 캔버스 환경에 실제 DOM 요소를 직접 통합해, 시각적으로 화려한 것과 상호작용·접근 가능한 것 사이에서 더는 택일하지 않아도 된다. DOM의 일부이므로 캔버스 안 모든 요소가 검색·접근·선택·번역 가능하고 자동완성 같은 브라우저 기능과 맞물리며 클래스로 스타일링할 수 있다. 커뮤니티가 이미 WebGL 텍스처·3D 인터페이스 데모를 만들었고, HTML in canvas는 지금 origin trial로 테스트할 수 있다. Yuna 는 이것이 단순한 새 기능을 넘어 '어떻게·누가·무엇을 만드는가'의 근본적 전환이라며, 에이전틱 웹 개발의 새 시대에 modern web guidance·Web MCP·HTML in canvas를 다시 짚는 대목에서 자막이 끊긴다.