안녕하세요,
최근 AI가 외부 서비스나 도구와 연결되어 더욱 똑똑하게 작동할 수 있도록 돕는 기술로 MCP(Model Context Protocol) 방식이 주목받고 있습니다. 이 방식은 하나의 AI 모델이 다양한 기능을 통합해 처리하는 구조로, 모든 작업을 혼자서 수행하는 중앙 집중형 AI에 가깝습니다.
그런데 구글은 이와는 다른 방향의 새로운 프로토콜, A2A(Agent-to-Agent)를 공개했습니다. A2A는 여러 개의 AI 에이전트가 서로 직접 소통하고 협력하면서 작업을 분담하는 구조입니다. 즉, 작고 가벼운 AI들이 각자의 역할을 맡아 처리하고, 필요할 때 서로 연결되어 협업하는 분산형 협업 시스템에 더 가까운 개념입니다.
이번 글에서는 구글의 A2A 프로토콜이 어떤 방식으로 작동하며, 어떻게 새로운 가능성을 열어갈 수 있을지 함께 알아보겠습니다.
A2A (Agent2Agent) Protocol 이란
A2A는 서로 다른 플랫폼, 벤더, 프레임워크에서 개발된 AI 에이전트들이 표준화된 방식으로 소통하고 협력할 수 있도록 설계된 오픈소스 통신 프로토콜입니다. 즉, 다양한 AI 에이전트들이 마치 같은 언어를 사용하는 것처럼 자연스럽게 정보를 교환하고, 복잡한 작업을 분담하며, 하나의 워크플로우를 함께 완성할 수 있도록 도와주는 공통 언어 역할을 합니다.
- 구글 A2A 깃허브 : https://github.com/google/A2A
AI 활용이 고도화되면서 단일 모델이나 도구만으로는 복잡한 비즈니스 요구를 충족하기 어려워졌고, 각기 다른 시스템 간의 통합에는 높은 비용과 복잡성이 수반되었습니다. A2A는 이러한 문제를 해결하고자 등장했으며, 구글을 중심으로 Salesforce, Atlassian, Box, MongoDB 등 50개 이상의 글로벌 기업이 참여하는 오픈소스 프로젝트로 발전하고 있습니다.
A2A 프로토콜은 에이전트 간 직접 통신을 가능하게 하여 다양한 시스템과 애플리케이션 간의 협업을 자동화하고, 전체적인 효율성을 높이는 데 기여합니다.
주요 특징
- 에이전트 간 상호 운용성 : A2A 프로토콜을 통해 서로 다른 기술 스택이나 벤더에서 개발된 에이전트들 간 통신 가능
- 표준화된 통신 방식 : HTTP, JSON-RPC, Server-Sent Events(SSE) 등의 기존 웹 표준을 기반으로 통신 표준화
- 보안 중심 설계 : OAuth 2.0 등 엔터프라이즈급 인증 및 권한 관리로 안전한 에이전트 간 통신 보장
- 멀티모달 데이터 지원 : 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형식 간 상호작용 지원
- 오픈소스 표준 : 누구나 자유롭게 사용·확장·기여 가능, 다양한 글로벌 파트너와 협업
- 기존 프로토콜과 차별성 : MCP는 LLM 중심 도구 연동, A2A는 에이전트 간 직접적이고 지속적인 협업에 중점
A2A와 MCP의 차이점
A2A와 MCP는 모두 AI 에이전트가 외부 도구나 시스템과 소통할 수 있도록 돕는 프로토콜이지만, 접근 방식과 목적에는 뚜렷한 차이가 있습니다. MCP가 단일 AI 모델과 외부 도구 간 연결에 초점을 맞춘 중앙집중형 구조라면, A2A는 서로 다른 AI 에이전트 간의 수평적 협업과 통신을 지원하는 분산형 구조입니다.
아래 표는 두 프로토콜의 주요 특징과 차이를 한눈에 정리한 것입니다.
| 특징 | A2A (Agent2Agent) 프로토콜 | MCP (Model Context Protocol) |
| 주요 목표 |
독립적인 AI 에이전트 간의 원활한 통신 및 협업 | AI 모델과 외부 도구/데이터 소스 간의 안전하고 효율적인 연결 |
| 통합 대상 |
서로 다른 AI 에이전트 | 단일 AI 에이전트 (LLM 기반 앱)와 외부 환경 |
| 통합 방향 |
수평적 (Agent 간의 상호 작용) | 수직적 (Agent와 외부 자원 간의 연결) |
| 주요 기능 |
에이전트 검색, 작업 위임, 결과 교환, 표준화된 통신 방식 제공 | 맥락 정보 제공 표준화, 도구 활용 인터페이스 표준화, 보안 고려 사항 |
| 비유 | AI 전문가 그룹 간의 회의 및 협업 규칙 | AI 비서가 필요한 정보를 얻거나 도구를 사용하는 표준화된 방법 |
A2A 구성 요소
A2A 프로토콜의 각 요소는 에이전트의 기능 정의부터, 작업 요청 및 처리, 메시지 교환, 실시간 통신 방식까지 A2A 프로토콜의 전체 흐름을 이루는 핵심 단위들로 구성되어 있으며, 클라이언트와 서버(에이전트) 간의 효과적인 상호작용을 가능하게 합니다.
- Agent Card: 에이전트의 기능, 기술, 엔드포인트 URL, 인증 요구사항 등을 기술한 공개 메타데이터 파일로, 클라이언트가 에이전트를 발견하고 상호작용할 수 있도록 돕습니다.
- A2A 서버: HTTP 엔드포인트를 통해 A2A 프로토콜 메서드를 구현하는 에이전트로, 요청을 수신하고 작업을 관리합니다.
- A2A 클라이언트: 다른 에이전트의 서비스를 소비하는 애플리케이션 또는 에이전트로, tasks/send 등의 요청을 통해 A2A 서버와 상호작용합니다.
- 작업(Task): 클라이언트가 에이전트에 전달하는 작업 단위로, 고유한 ID를 가지며 submitted, working, input-required, completed, failed, canceled 등의 상태를 가집니다.
- 메시지(Message): 클라이언트(role: "user")와 에이전트(role: "agent") 간의 통신 단위로, Parts라는 기본 콘텐츠 단위를 포함합니다.
- 부분(Part): 메시지나 아티팩트 내의 기본 콘텐츠 단위로, TextPart, FilePart(바이트 또는 URI 포함), DataPart(구조화된 JSON 등)로 구성됩니다.
- 아티팩트(Artifact): 작업 중 에이전트가 생성한 출력물로, 생성된 파일이나 최종 구조화된 데이터를 포함하며, Parts를 포함합니다.
- 스트리밍(Streaming): 장기 실행 작업의 경우, tasks/sendSubscribe를 통해 서버는 Server-Sent Events(SSE)를 사용하여 실시간으로 작업 상태 업데이트 이벤트를 클라이언트에 전송합니다.
- 푸시 알림(Push Notifications): 서버는 클라이언트가 제공한 웹훅 URL을 통해 작업 업데이트를 능동적으로 전송할 수 있습니다.
A2A 작동 흐름
A2A 프로토콜의 작동 흐름은 Client가 에이전트에게 작업을 요청하고, 에이전트가 이를 처리해 결과를 전달하기까지의 전 과정을 단계별로 설명합니다. 요청 전에 필요한 준비부터 작업 실행, 완료 및 결과 전달, 알림 처리까지의 흐름이 포함되며, 상황에 따라 추가 입력 요청 등 양방향 상호작용도 이루어질 수 있습니다.
- 발견 (Discovery): Client는 Agent Card를 통해 Server(Agent)의 기능, API 경로, 인증 방식 등 정보를 확인하여 어떤 요청을 보낼 수 있는지 파악합니다.
- 작업 요청 (Initialization): Client는 tasks/send (단순 요청/응답) 또는 tasks/sendSubscribe (스트리밍) API를 호출하여 작업을 생성하고 초기 메시지와 Task ID를 Server(Agent)에게 전송합니다.
- 처리 (Execution): Server(Agent)는 작업을 처리하며, 스트리밍 시 SSE로 실시간 상태/결과를, 비스트리밍 시 최종 결과를 Client에게 반환합니다. 필요에 따라 LLM과 통합하여 작업을 수행할 수 있습니다.
- 추가 입력 (Interaction, 선택 사항): Server(Agent)가 추가 정보를 요구하면 (input-required), Client는 동일한 Task ID로 API를 통해 후속 메시지를 전송하며, 이 과정은 반복될 수 있습니다.
- 완료 (Completion): 작업은 completed, failed, canceled 중 하나의 최종 상태로 종료되며, 최종 결과는 응답 또는 SSE를 통해 Client에게 전달됩니다.
- 푸시 알림 (Push Notifications, 선택 사항): Client가 웹훅 URL을 등록하면, Server(Agent)는 작업 상태/결과 변경 시 해당 URL로 HTTP POST 알림을 보냅니다.
미래 전망
A2A 프로토콜은 아직 초기 단계지만, 그 가능성은 매우 큽니다. AI 에이전트들이 단독으로 동작하던 시대에서 벗어나, 서로 협력하고 작업을 분담하는 에이전트 연합 구조가 점차 중요해지고 있기 때문입니다. 하지만 A2A가 기존의 MCP를 완전히 대체하는 것은 아닙니다. 오히려 두 방식은 서로 다른 목적을 가진 상호보완적인 구조로, 함께 사용될 것으로 생각됩니다.
A2A가 에이전트 간의 수평적인 협업을 위한 통신 구조를 제공한다면, MCP는 각 에이전트가 외부 도구나 리소스에 접근할 수 있도록 돕는 실행 수단에 가깝습니다. 앞으로는 A2A를 통해 여러 AI 에이전트들이 유기적으로 연결되어 하나의 복잡한 작업을 분담하고, 그 내부에서는 MCP 방식으로 다양한 도구나 서비스를 활용하는 복합형 AI 시스템이 일반화될 것으로 보입니다.
이를 통해 기업과 개발자들은 특정 플랫폼에 종속되지 않고, 다양한 AI 기능과 외부 리소스를 자유롭게 연결해 더 유연하고 지능적인 자동화 시스템을 구축할 수 있을 것입니다. 나아가 A2A와 MCP는 단순한 API 통신을 넘어, 에이전트 간 협력적 의사결정, 학습 결과 공유, 자율적인 워크플로우 조정 등 고도화된 AI 협업 생태계의 핵심 인프라로 발전할 가능성이 높습니다.
A2A 프로토콜은 단순히 AI 기술을 연결하는 표준을 넘어, 개발 방식 자체에 변화를 가져올 수 있는 전환점이 될 수 있습니다. 이 프로토콜이 업계의 표준으로 자리잡게 된다면, 다양한 기업과 개발자들은 복잡한 커스텀 연동 없이도 손쉽게 AI 에이전트를 구축하고 확장할 수 있게 됩니다. 이는 개발 생산성을 높이는 것은 물론, 새로운 서비스와 기능을 더 빠르게 시장에 적용할 수 있는 혁신의 기반이 될 것입니다. 특히 개인 개발자에게 A2A는 복잡한 인프라 없이도 다양한 AI 기능을 유연하게 조합하고, 자신이 만든 작은 기능 하나를 글로벌 생태계의 일부로 확장할 수 있는 새로운 기회의 문이 될 수 있습니다.
앞으로는 하나의 거대한 AI 모델보다, 작고 특화된 에이전트들이 유기적으로 연결되어 협업하는 모듈형 AI 시대가 도래할 가능성이 높습니다. 그리고 그 중심에는 A2A 프로토콜이 중요한 역할을 하지 않을까 생각됩니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 😊
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