안녕하세요,
최근 마이크로소프트는 공식 블로그를 통해 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜을 자사의 Azure AI Foundry와 Copilot Studio에 통합했다고 발표했습니다. 이는 단순한 기술 적용을 넘어, AI 에이전트 간 협업을 위한 개방형 표준을 마련하고 이를 산업 전반에 확산하려는 전략적 선언으로 해석됩니다. 특히 이번 발표에서는 MCP(Model Context Protocol) 역시 중요한 기반 기술로 함께 언급되며, AI가 혼자 일하는 시대에서 여러 에이전트가 협력하는 구조로의 전환이 본격화되고 있음을 시사했습니다.
이 글에서는 마이크로소프트가 채택한 A2A와 MCP 기술의 핵심 개념과 실제 적용 방향을 살펴보고, 이를 통해 앞으로의 AI 기술이 어떻게 재편되고, 어떤 방식으로 표준화되어갈지 함께 생각해보고자 합니다.
1. 마이크로소프트 A2A 프로토콜 통합
2025년 5월 7일, 마이크로소프트는 공식 블로그를 통해 A2A(Agent-2-Agent) 프로토콜을 자사의 Azure AI Foundry와 Copilot Studio에 통합했다고 발표했습니다. 이 발표는 단순한 기능 추가를 넘어, AI 기술이 또 한번 바뀌고 있음을 보여주는 중요한 변화입니다. 이제 AI는 하나의 모델이 모든 것을 처리하는 시대를 지나, 여러 개의 AI가 유기적으로 협력하며 함께 문제를 해결하는 방향으로 발전하고 있음을 보여주고 있습니다.
마이크로소프트는 이번 발표에서 A2A와 함께 MCP(Model Context Protocol)도 중요한 역할로 언급하며, AI 에이전트들이 어떻게 연결되고 협력할 수 있을지를 보여주는 ‘에이전트 중심 미래’를 향한 비전을 다시 한번 강조했습니다.
2. A2A 프로토콜과 MCP는 무엇인가?
최근의 AI 기술은 여러 모델이 각자의 전문 역할을 맡아 분업하고 협력하는 형태로 발전하고 있습니다. 이러한 협업 구조를 가능하게 하는 핵심 기술이 바로 A2A 프로토콜과 MCP입니다. 두 기술은 AI가 서로 정보를 주고받고, 상황을 공유하며, 유연하게 함께 작업할 수 있도록 돕는 AI 협업의 기반이라 할 수 있으며, 서로 경쟁하기보다 서로를 보완하며 함께 작동하도록 설계되어 있습니다.
A2A (Agent-2-Agent) 프로토콜
A2A 프로토콜은 Google이 주도하여 개발한 개방형 표준으로, AI 에이전트들이 서로 다른 플랫폼, 클라우드, 벤더 간에도 안전하게 소통하고 협력할 수 있도록 설계된 통신 프로토콜입니다. 지금까지의 AI는 주로 사람과 1:1로 소통하며 혼자 작동하는 구조였습니다. 하지만 A2A를 활용하면, 여러 AI가 서로 정보를 주고받고 함께 작업을 나눌 수 있습니다.
예를 들어, 사용자가 “여행 일정을 추천해줘”라고 요청했을 때,
- 한 AI는 항공편을 찾고,
- 다른 AI는 호텔을 추천하고,
- 또 다른 AI는 날씨나 환율 정보를 수집해
- 마지막으로 정리하는 AI가 전체 일정을 구성해주는 식입니다.
A2A 프로토콜은 이처럼 다양한 AI가 팀처럼 협업할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 다른 플랫폼이나 회사에서 만든 AI라 하더라도, 일정한 규칙만 따르면 함께 작동할 수 있도록 만든 '개방형 표준'이라는 점이 가장 큰 특징입니다. 마이크로소프트는 A2A 프로토콜을 Azure AI Foundry와 Copilot Studio에 통합함으로써, 기업들이 내부 AI뿐만 아니라 외부 서비스나 파트너의 AI도 쉽게 연결할 수 있도록 지원하고 있습니다.
관련 포스팅 보기 : [Marcus' Story] - 구글이 공개한 A2A 프로토콜, MCP 방식과 무엇이 다를까?
MCP(Model Context Protocol)
MCP는 Anthropic이 주도하는 오픈 표준 프로토콜로, AI가 대화나 작업 과정에서 필요한 문맥(Context) 정보를 구조화해 저장, 공유, 전달할 수 있도록 돕는 기술입니다. 주요 목적은 AI가 사용자와의 상호작용에서 일관성을 유지하고, 이전 대화 내용이나 사용자 목적, 선호 등을 기억해 반영할 수 있도록 지원하는 것입니다. 또한 외부 시스템이나 API와 연결해 실시간 데이터를 가져오거나, 문맥을 외부 도구에 전달하는 기능도 포함됩니다.
예를 들어, 사용자가 AI에게 “이번 주 출장 일정 정리해줘”라고 요청했을 때,
- 과거에 입력된 도시나 출장 목적,
- 이전에 예약한 호텔 정보,
- 출발 공항 및 선호 시간대 같은 조건들을 기억하고 반영해
정확한 일정을 생성할 수 있습니다.
MCP는 이처럼 단일 AI의 지능을 강화하는 데 핵심 역할을 하며, 여러 AI가 동시에 작업할 경우에도 공통된 문맥을 기준으로 협업할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 AI 간의 이해 일치와 작업 일관성이 크게 향상됩니다.
관련 포스팅 보기 : [Marcus' Story] - 클로드에서 공개한 MCP(Model Context Protocol), 그 개념과 특징
요약하자면, A2A가 ‘어떻게 연결할지’를 정하는 통신 규칙이라면, MCP는 ‘무슨 내용을 공유하고 이해할지’를 정하는 문맥 기준이라고 볼 수 있습니다.
3. 협업하는 AI 시대, 어떻게 달라질까?
A2A 프로토콜과 MCP 기술은 AI를 단순히 명령에 반응하는 도구에서, 서로 협력하며 복잡한 문제를 해결하는 지능형 파트너로 진화시키는 기반이 됩니다. 이제 AI는 '혼자'가 아니라, '함께' 일하는 존재로 바뀌고 있습니다.
1) 여러 AI가 함께 일하는 구조
AI 기술은 이제 하나의 모델이 모든 작업을 처리하는 시대에서 벗어나, 여러 AI가 각자의 전문 역할을 맡고 협력하는 구조로 발전하고 있습니다. A2A 프로토콜은 이러한 AI들 간의 안전한 연결과 통신을 가능하게 하며, MCP는 각 AI가 공통된 문맥을 바탕으로 혼동 없이 협업할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기술 조합을 통해, 복잡한 작업도 여러 AI가 유기적으로 분담하고 처리하는 지능형 협업 구조가 가능해지고 있습니다.
2) 기업 환경 속 활용 변화
기업에서는 A2A와 MCP를 기반으로, 다양한 부서의 AI 시스템을 통합하고 외부 파트너의 AI까지 유기적으로 연결하는 구조를 구현할 수 있습니다. 이를 통해 고객 응대, 물류, 마케팅 등 여러 영역의 AI가 하나의 흐름 속에서 협력하며 완전한 자동화된 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 이러한 변화는 업무 자동화의 정교화는 물론, 운영 유연성과 시스템 확장성을 동시에 높이는 기반이 됩니다.
3) AI 생태계의 확장 가능성
A2A와 MCP는 마이크로소프트와 같은 글로벌 기업이 채택함으로써, 산업 전반으로 빠르게 확산될 가능성이 높아지고 있습니다.
오픈 표준 기반으로 설계된 이들 기술은 플랫폼 간의 호환성을 강화하고, 다양한 파트너 및 도구 간의 연결을 촉진하며, AI 생태계 전반의 통합과 협업을 가속화할 것입니다. 결국, 미래의 AI는 단일 시스템이 아닌, 서로 협력하는 다수의 AI들이 함께 일하는 구조를 통해 더 나은 결과를 만들어내는 방향으로 나아가게 될 것입니다.
A2A와 MCP는 단순한 기술이 아니라, AI 협업 시대를 여는 핵심 인프라입니다. 과거처럼 하나의 AI가 모든 작업을 혼자 처리하는 방식에서 벗어나, 여러 AI가 연결되어 문맥을 공유하고 함께 작동하는 구조는 앞으로 AI 서비스의 새로운 표준이 될 가능성이 큽니다. 특히 마이크로소프트를 비롯한 글로벌 기업들이 A2A와 MCP를 자사 플랫폼에 정식 통합하고 있다는 점은, 이 두 기술이 단기적인 유행이 아닌 장기적인 산업 표준으로 자리 잡아가고 있다는 강력한 신호입니다.
A2A와 MCP는 단지 ‘새로운 기술’이 아니라, 앞으로 AI 서비스가 설계되고 운영되는 기본 방식이 되어갈 것입니다. 지금은 그 시작 단계에 불과하지만, 머지않아 대부분의 AI 시스템이 이 두 기술을 기반으로 움직이는 시대가 도래할 것입니다.
감사합니다. 😊
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