[AI][Agent] 구글의 'Agent2Agent(A2A)' 프로토콜

AI 기술이 빠르게 발전함에 따라 다양한 AI 에이전트들이 서로 소통하고 협업해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 이런 배경에서 구글이 새로운 프로토콜 'Agent2Agent(A2A)'를 공개했습니다. 오늘은 이 혁신적인 프로토콜의 개념부터 작동 방식, 그리고 기존 프로토콜과의 차이점까지 상세히 알아보겠습니다.

 

 

 

목차

 

 

 

구글의 'Agent2Agent(A2A)' 프로토콜

Agent2Agent(A2A)에 대해 알아보기 전에 Agent가 무엇인지 궁금하신 분들은 아래 블로그를 참고하세요.

[백서] Google's AI White Paper "Agents"

 

Agent2Agent(A2A)는 서로 다른 플랫폼과 프레임워크에서 개발된 AI 에이전트들이 원활하게 통신할 수 있도록 설계된 개방형 표준 프로토콜입니다. 구글 주도로 개발되었으며, Atlassian, Box, Cohere, Intuit, LangChain, MongoDB, Salesforce, SAP 등 50개 이상의 주요 기업들이 참여하고 있습니다.

출처: Google for Developer

 

A2A의 핵심 목표는 다양한 프레임워크와 LLM(대규모 언어 모델)을 기반으로 구축된 에이전트들 간의 상호운용성을 확보하는 것입니다. 이를 통해 기업 환경에서 안전하고 신뢰할 수 있는 에이전트 간 협업이 가능해집니다.

출처: Google

 

"AI가 빠르게 변화하는 만큼 이러한 프로토콜도 계속 진화할 것입니다." - Rao Surapaneni, 구글 비즈니스 애플리케이션 플랫폼 부문 부사장

 

A2A 프로토콜의 주요 구성 요소 및 원칙

A2A 프로토콜은 다음과 같은 핵심 구성 요소와 설계 원칙을 바탕으로 합니다.

 

주요 구성 요소

A2A 프로토콜의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

 

에이전트 카드(Agent Card)

에이전트의 능력과 기능을 JSON 형식으로 설명하는 문서로, 클라이언트 에이전트가 적합한 원격 에이전트를 선택할 수 있게 합니다.

 

태스크(Task)

에이전트 간에 주고받는 작업 단위로, 상태 기반으로 관리됩니다.

 

메시지/파트/아티팩트(Message/Part/Artifact)

메시지는 작업 내 대화 단위, 파트는 메시지 내용 단위, 아티팩트는 작업 결과물을 의미합니다.

 

설계 원칙

A2A 프로토콜의 설계 원칙은 다음과 같습니다.

 

능력 탐색(Capability Discovery)

에이전트가 자신의 능력을 광고하여 최적의 협업 파트너를 찾을 수 있습니다.

 

작업 관리(Task Management)

명확한 작업 생명주기를 정의하여 요청 완료에 초점을 맞춥니다.

 

협업(Collaboration)

컨텍스트, 답변, 아티팩트, 지시사항 등에 관한 메시지를 주고받습니다.

 

사용자 경험 협상(UX Negotiation)

에이전트가 처리하는 콘텐츠의 유형과 형식을 지정합니다.

 

A2A vs MCP: 두 프로토콜의 차이점

Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 구글의 A2A는 모두 AI 시스템 간 통신을 위한 프로토콜이지만, 목적과 접근 방식에서 차이가 있습니다.

 

비교 항목	MCP (Model Context Protocol)	A2A (Agent2Agent Protocol)
주요 목적	에이전트와 도구/API 연결	에이전트 간 직접 통신 및 협업
통신 방식	구조화된 입력/출력 기반	동적, 비구조화, 멀티모달 기반
핵심 개념	함수 호출, API 연동	태스크, 메시지, 아티팩트 기반 협업
강점	컨텍스트 효율성, 병렬 처리	비동기 처리, 다중 에이전트 협업

 

구글의 Rao Surapaneni는 "MCP와 A2A는 보완적인 관계"라며, 두 프로토콜이 서로 병행해서 운영될 것임을 강조했습니다. 실제로 A2A는 MCP와 경쟁하기보다 다른 목적을 위해 설계되었으며, 두 프로토콜이 함께 사용될 때 시너지를 발휘할 수 있습니다.

 

실제 활용 시나리오: 여러 에이전트의 협업

A2A 프로토콜을 활용한 실제 시나리오를 살펴보겠습니다.

 

소프트웨어 엔지니어 채용 자동화 사례

 

1. 채용 요청 에이전트가 특정 조건의 후보자 검색을 시작합니다.

2. A2A 프로토콜을 통해 다음 전문 에이전트들과 협업합니다:

   - 이력서 검색 전문 에이전트

   - 기술 역량 검증 에이전트

   - 면접 일정 조율 에이전트

   - 평판 조회 에이전트

3. 각 에이전트가 작업을 완료하고 정보를 공유하며, 전체 채용 프로세스가 자동화됩니다.

 

이 과정에서 A2A 프로토콜은 서로 다른 플랫폼에서 개발된 에이전트들이 원활하게 통신하고 협업할 수 있는 기반을 제공합니다.

 

A2A가 가져올 미래의 변화

A2A 프로토콜은 AI 에이전트 생태계에 다음과 같은 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.

분산 에이전트 생태계 구축

특정 벤더나 플랫폼에 종속되지 않고, 다양한 에이전트들이 자유롭게 협업할 수 있는 생태계가 형성됩니다.

 

기업 환경의 AI 통합 가속화

기존 IT 환경과 쉽게 통합되어, 기업 내 AI 도입과 활용을 가속화합니다.

 

복잡한 문제 해결 능력 향상

여러 전문 에이전트의 협업을 통해 단일 에이전트로는 해결하기 어려운 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

 

사용자 경험 개선

배후에서 다양한 에이전트들이 협업하더라도, 사용자에게는 일관된 인터페이스를 제공할 수 있습니다.

 

 

구글의 A2A 프로토콜은 AI 에이전트 간 상호운용성 문제를 해결하기 위한 중요한 진전입니다. 현재 AI 업계는 다양한 모델과 에이전트가 공존하는 방향으로 나아가고 있으며, 이런 환경에서 표준화된 통신 프로토콜의 중요성은 더욱 커질 것입니다.