I Replaced n8n With Google’s Antigravity (Agentic Workflows Explained)

한 줄 요약

Antigravity(Google)는 n8n과 동일한 자동화 워크플로를 Python 코드 없이 자연어 채팅만으로 구축할 수 있는 로컬 IDE이며, 자체 에러 자가치유(self-healing) 기능이 핵심 차별점이다.

Antigravity 기본 구조 이해 — 좌측 파일 탐색기(Google Drive와 유사), 우측 에이전트 채팅창(ChatGPT처럼 대화), 중앙 파일 뷰어, 하단 터미널로 구성
DOE 프레임워크 적용 — Directive(지시) → Observation(결과 관찰) → Experiment(반복 개선) 3단계로 접근; 첫 시도가 완벽하지 않아도 실험을 통해 점진적으로 개선
3계층 아키텍처 — Directive(시스템 지시 메시지) → Orchestration(어떤 도구/경로를 선택할지 결정) → Execution(실제 Python 코드 실행); n8n의 AI 에이전트 노드 구조와 동일한 개념
스캐폴딩 생성 — agent.md 파일에 DOE 프레임워크 문서를 저장 후 “read agent.md and build the scaffolding” 명령으로 폴더 구조 자동 생성 (temp/, directives/, execution/, .env)
1단계: GMB 스크래핑 — 프롬프트로 Google My Business 리스팅 스크래퍼 구축 지시 → Python 스크립트 자동 생성 → 에러 발생 시 자가치유 후 재시도
2단계: 리드 강화(enrichment) — 각 웹사이트를 방문해 이메일·소셜미디어 핸들 추출 + 1~5점 리드 스코어 계산 + AI 기반 콜드 이메일 인트로 자동 생성
3단계: Google Sheets 연동 — Google Cloud Console에서 서비스 계정 생성, Drive API·Sheets API 활성화, credentials.json 발급 후 Antigravity에 로드하여 시트에 데이터 저장

항목	내용
리드 스코어 기준	서비스 업종이면 +1점, 이메일 있으면 +1점, 소셜 핸들 있으면 +1점
.env 파일 용도	API 키·Google Sheets ID·credentials.json 경로 등 민감 정보 저장
파일 저장 주의사항	메시지 전송 전 반드시 Cmd/Ctrl+S로 저장 (미저장 시 파일 읽기 오류)
권한 허용	에이전트가 파일 접근 요청 시 “allow in this conversation” 응답
모델 선택	레이트 리밋 상황에서 Claude Sonnet 3.5 사용

테스트 쿼리: “Miami 지역 plumber 10곳”, “New York 지역 landscaper 10곳”
결과: 비즈니스명, 카테고리, 별점, 주소, 전화, 웹사이트, 이메일, Facebook/Instagram/LinkedIn/Twitter 링크, 리드 스코어, 콜드 이메일 인트로 포함
일부 업체(Roto-Rooter)에서 Facebook·Instagram·LinkedIn·Twitter 링크 확인, Oasis Plumbing에서 이메일 추출 성공 (영상 내 실측)

사용 도구

n8n vs Antigravity 비교

워크플로 흐름

GMB 리스팅 스크래핑 → 각 웹사이트 방문·데이터 추출
→ 리드 스코어 계산 + 콜드 이메일 AI 생성
→ Google Sheets에 전체 데이터 저장