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AI 에이전트 통신의 미래: MCP, A2A, ACP 프로토콜 심층 분석

AI 에이전트는 단순한 Q&A 챗봇을 넘어, 다양한 툴과 데이터를 활용해 복잡한 작업을 스스로 계획하고 실행하는 단계로 진화하고 있습니다. 하지만 이러한 AI 에이전트가 진정한 잠재력을 발휘하려면, 서로 원활하게 소통하고 협력할 수 있는 표준화된 통신 방식이 필수적입니다. 마치 여러 회사가 서로 다른 언어로 소통하는 상황과 같습니다. 통역 없이는 협업이 어렵듯이, AI 에이전트도 표준화된 통신 프로토콜 없이는 데이터 사일로에 갇혀 비효율적인 시스템이 될 수 있습니다. 이 글에서는 AI 에이전트 통신을 위한 세 가지 주요 프로토콜인 MCP, A2A, ACP를 살펴보고, 이들이 어떻게 더 유용한 AI 에이전트 생태계를 구축하는 데 기여하는지 분석합니다.

AI 에이전트 개발의 현재 상황

현재 AI 에이전트는 "표준화 전 단계"에 머물러 있습니다. AI 에이전트가 수행해야 할 역할과 가능성에 대한 공감대는 형성되었지만, 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위한 상호 운용성은 부족한 상황입니다. 예를 들어, 클라우드 제품의 3분기 수익을 예측하라는 간단한 질문에도, AI 에이전트는 다양한 데이터 시스템에 접근하고, 데이터를 통합하며, 분석 결과를 도출해야 합니다. 이를 위해서는 AI 모델, 데이터베이스, CRM 등 다양한 툴과 API와의 원활한 통신이 필수적입니다.

AI 에이전트 통신 프로토콜: MCP

앤트로픽이 개발한 MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트와 모델이 작업, 툴, 다단계 추론 과정에서 컨텍스트를 관리하고 공유하는 방식을 표준화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하며, AI 애플리케이션을 서버(외부 리소스에 대한 액세스 제공)에 정보를 요청하는 클라이언트로 취급합니다. 예를 들어, 아파치 카프카 토픽에 저장된 데이터에 접근하기 위해, AI 에이전트는 MCP 클라이언트를 통해 카프카 MCP 서버에 요청을 보낼 수 있습니다. MCP를 사용하면 AI 에이전트는 카프카 브로커에 직접 연결하는 방법을 알 필요 없이, 필요한 데이터를 요청하고 활용할 수 있습니다.

AI 에이전트 통신 프로토콜: A2A

구글의 A2A(Agent2Agent) 프로토콜은 AI 에이전트가 프레임워크나 벤더에 종속되지 않고 서로 직접 통신하고 협력하여 복잡한 작업을 해결할 수 있도록 지원합니다. A2A는 에이전트 간의 불투명한 통신을 가능하게 하며, 상호 작용하는 에이전트들이 정보를 교환하기 위해 각자의 내부 아키텍처나 로직을 노출하거나 조율할 필요가 없다는 장점을 제공합니다. A2A는 에이전트 카드라고 하는 ID 파일에 메타데이터 형식으로 에이전트를 기술하여 에이전트 간의 상호 작용을 용이하게 합니다. 의료 분야에서 A2A 프로토콜을 사용하면, 서로 다른 회사의 AI 에이전트가 데이터를 암호화하고, 인증을 거쳐, 구조화된 건강 데이터를 비동기적으로 안전하게 전송할 수 있습니다.

AI 에이전트 통신 프로토콜: ACP

IBM에서 개발한 ACP(Agent Communication Protocol)는 AI 에이전트, 애플리케이션, 인간 간의 통신을 위한 개방형 프로토콜입니다. ACP는 에이전트를 소프트웨어 서비스로 취급하며, 자연어 기반의 멀티모달 메시지를 통해 통신합니다. ACP는 에이전트의 내부 작동 방식을 가리지 않으며, 원활한 상호 운용성을 위해 필요한 최소한의 전제 조건만 명시합니다. ACP는 IBM의 BeeAI 오픈소스 프레임워크를 활용하여 에이전트 간 통신을 가능하게 합니다. A2A와 마찬가지로 에이전트 벤더 종속성을 없애고, 개발 속도를 높이고, 커뮤니티에서 제작한 에이전트를 쉽게 검색할 수 있도록 설계되었습니다.

결론

MCP, A2A, ACP는 자율 AI 에이전트 구축을 목표로 하지만, 각각 다른 과제를 해결합니다. MCP는 에이전트를 툴과 데이터에 연결하고, A2A는 에이전트 간 협업을 표준화하며, ACP는 BeeAI 에이전트 협업에 초점을 맞춥니다. AI 에이전트 생태계가 확장됨에 따라, 개발자는 시간과 노력을 절약해 주는 프로토콜, 툴, 접근 방식을 우선적으로 배우고 도입해야 합니다. AI 에이전트의 적응력과 지속가능성이 높을수록, 개발자는 실제 문제를 해결하도록 에이전트를 개선하는 데 더 집중할 수 있을 것입니다.