AI 에이전트 간 소통을 위한 새로운 표준, Google Agent2Agent 프로토콜 집중 분석

최근 Google이 발표한 Agent2Agent(A2A) 프로토콜이 AI 에이전트 간의 통신 및 협업을 촉진하는 핵심 기술로 떠오르고 있습니다. Microsoft 또한 Copilot Studio와 Azure AI Foundry에 A2A 프로토콜을 도입하여 개발자들이 상호 작용 가능한 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 글에서는 A2A 프로토콜의 등장 배경, 주요 기능, 그리고 기업 환경에 미치는 영향에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

A2A 프로토콜이란 무엇인가?

A2A 프로토콜은 서로 다른 시스템, 클라우드, 기업, 데이터 사일로 간에 AI 에이전트들이 목표 설정, 추론, 행동, 결과 공유 등의 작업을 구조적으로 수행할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 프로토콜입니다. Microsoft의 Yina Arenas와 Bas Brekelmans는 공동 블로그에서 "고객들이 이러한 시스템을 확장함에 따라 상호 운용성은 더 이상 선택 사항이 아닙니다."라고 강조했습니다. 즉, 다양한 환경에서 작동하는 AI 에이전트들이 원활하게 소통하고 협업할 수 있도록 하는 것이 A2A 프로토콜의 핵심 목표입니다.

A2A 프로토콜 도입 사례

Microsoft 외에도 AI 기반 협업 도구를 제공하는 Glean 또한 A2A 프로토콜을 구현하고 있습니다. Glean의 Steve Calvert는 "많은 기업들이 여전히 에이전트 도입을 시도하고 있으며, A2A는 차세대 AI 기반 협업을 위한 토대를 마련하고 있습니다."라고 말했습니다. A2A 프로토콜은 벤더나 시스템에 관계없이 에이전트들이 서로 통신하고 협력할 수 있도록 지원합니다. 기존 에이전트들이 특정 작업이나 작업 범주를 처리하도록 설계된 반면, A2A는 에이전트 간의 협력을 통해 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 변화를 가져올 것입니다.

A2A와 MCP: 차이점과 상호 보완성

Anthropic의 MCP(Model Context Protocol) 또한 에이전트 간 통신 프로토콜로 주목받고 있습니다. A2A는 여러 에이전트의 오케스트레이션을 가능하게 하는 반면, MCP는 에이전트에게 도구 접근 권한을 제공합니다. 다시 말해, 에이전트들은 A2A를 사용하여 서로 협력하고, MCP를 사용하여 다른 시스템과 상호 작용할 수 있습니다. IDC의 Bob Parker는 A2A와 MCP가 서로 다른 요구 사항을 충족하며, 에이전트들이 함께 작동하기 위해서는 서로가 필요하다고 설명합니다. A2A는 AI 업계의 기본 프로토콜로 부상하고 있으며, 예를 들어 M365 내의 에이전트들은 A2A를 사용하여 앱 또는 서비스 내에서 직접 통신하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

A2A 프로토콜의 미래 전망

Salesforce 또한 Google과 함께 A2A 표준을 개발하고 있으며, 이 기술을 적극적으로 추진하고 있습니다. Salesforce의 Gary Lerhaupt는 A2A 표준이 AI 에이전트들이 Agentforce 및 다른 생태계에서 원활하게 협력하여 연결되지 않은 기능을 조율된 구현으로 전환할 수 있도록 지원한다고 밝혔습니다. Read.AI 또한 A2A 프로토콜의 개발을 면밀히 주시하고 있습니다. Read.AI의 Elliott Waldron은 "A2A와 MCP에 대한 관심이 뜨겁고, 이러한 프로토콜은 혁신적이며 변화는 빠르게 일어날 것입니다."라고 말했습니다. 하지만 Read.AI는 아직 구현 초기 단계에 있으며, 제품의 정확도를 높이기 위해 다양한 소스의 긴밀한 통합이 필요하다고 덧붙였습니다.

결론

A2A 프로토콜은 AI 에이전트 간의 원활한 통신과 협업을 가능하게 하는 중요한 기술입니다. Microsoft, Glean, Salesforce 등 다양한 기업들이 A2A 프로토콜을 도입하거나 개발에 참여하고 있으며, 이는 A2A가 AI 생태계에서 핵심적인 역할을 수행할 것임을 시사합니다. A2A 프로토콜은 AI 기반 협업의 미래를 주도하고, 기업들이 더욱 복잡한 문제를 해결하고 생산성을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대됩니다.