AI 기술이 급속도로 발전하면서 다양한 AI 에이전트가 기업 환경에서 활용되고 있습니다. 이제 기업들은 고객 서비스부터 공급망 관리, 내부 업무 자동화까지 다양한 부문에서 AI 에이전트를 활용하여 생산성을 높이고 있습니다. 하지만 이러한 에이전트들이 서로 독립적으로 작동하는 경우 기업의 시스템과 애플리케이션 간의 데이터 사일로(Data Silo) 문제가 발생하게 됩니다. 이런 한계를 극복하기 위해 Google이 새로운 해결책을 제시했습니다. 바로 ‘Agent2Agent(A2A)’ 프로토콜입니다.
출처: Cohorte – A2A 프로토콜의 개념도
AI 에이전트의 상호운용성 문제
현재 많은 AI 에이전트들은 마치 고립된 섬처럼 각자의 영역에서만 작동하고 있습니다. 다른 제조사나 다른 프레임워크로 구축된 에이전트 간에는 효과적인 소통이 어렵습니다. 이는 기업 내에서 AI 시스템들의 통합과 효율적인 운영을 저해하는 중요한 요소입니다.
예를 들어, 한 부서에서 고객 데이터를 처리하는 AI 에이전트가 있고, 다른 부서에서는 제품 재고를 관리하는 AI 에이전트가 있다고 가정해 보겠습니다. 고객이 제품을 주문할 때 이 두 에이전트는 유기적으로 협력하여 고객 정보를 확인하고 재고 상태를 확인한 후 주문을 처리해야 합니다. 하지만 이 에이전트들이 서로 다른 시스템에서 독립적으로 작동한다면, 정보 교환이 원활하지 않아 주문 처리가 지연되거나 오류가 발생할 수 있습니다.
출처: Google Developers Blog – A2A 프로토콜의 작동 방식
A2A 프로토콜 소개
이러한 문제를 해결하기 위해 Google은 50개 이상의 기술 파트너와 함께 ‘Agent2Agent(A2A)’라는 새로운 오픈 프로토콜을 발표했습니다. A2A는 AI 에이전트들이 서로 소통하고, 정보를 안전하게 교환하며, 다양한 기업 플랫폼이나 애플리케이션에서 작업을 조율할 수 있게 해주는 표준입니다.
A2A 프로토콜의 개발에는 Atlassian, Box, Cohere, Intuit, Langchain, MongoDB, PayPal, Salesforce, SAP, ServiceNow, UKG, Workday와 같은 기술 파트너와 Accenture, BCG, Capgemini, Cognizant, Deloitte, HCLTech, Infosys, KPMG, McKinsey, PwC, TCS, Wipro와 같은 서비스 제공업체들이 참여했습니다.
출처: Google Developers Blog – A2A 프로토콜에 기여하는 파트너들
A2A의 주요 설계 원칙과 특징
A2A 프로토콜은 다음과 같은 5가지 핵심 원칙을 바탕으로 설계되었습니다:
- 에이전트 능력 활용: A2A는 에이전트들이 메모리, 도구, 컨텍스트를 공유하지 않더라도 자연스럽게 협업할 수 있도록 지원합니다. 에이전트를 단순한 ‘도구’로 제한하지 않고 진정한 다중 에이전트 시나리오를 가능하게 합니다.
- 기존 표준 활용: HTTP, SSE, JSON-RPC와 같은 기존의 인기 있는 표준을 기반으로 구축되어 기업들이 이미 사용 중인 IT 시스템과 쉽게 통합할 수 있습니다.
- 보안 우선 설계: A2A는 기업 수준의 인증 및 권한 부여를 지원하도록 설계되었으며, 출시 시점에서 OpenAPI의 인증 체계와 동등한 수준의 보안을 제공합니다.
- 장기 실행 태스크 지원: 빠른 작업부터 인간이 개입해야 하는 수 시간 또는 수일이 걸리는 심층 연구까지 다양한 시나리오를 지원하도록 설계되었습니다. 이 과정에서 A2A는 실시간 피드백, 알림, 상태 업데이트를 사용자에게 제공할 수 있습니다.
- 다양한 모달리티 지원: 에이전트 세계는 텍스트에만 국한되지 않기 때문에 A2A는 오디오 및 비디오 스트리밍을 포함한 다양한 모달리티를 지원하도록 설계되었습니다.
A2A의 작동 방식
A2A 프로토콜의 작동 방식을 이해하려면 몇 가지 핵심 개념을 알아야 합니다:
클라이언트-서버 모델
A2A는 “클라이언트” 에이전트와 “원격” 에이전트 간의 통신을 촉진합니다. 클라이언트 에이전트는 작업을 정의하고 전달하는 역할을 담당하고, 원격 에이전트는 이러한 작업에 대응하여 올바른 정보를 제공하거나 올바른 조치를 취하는 역할을 합니다.
출처: A2A Protocol – A2A 프로토콜의 기본 통신 흐름
이 상호작용에는 다음과 같은 주요 기능이 포함됩니다:
- 기능 발견(Capability discovery): 에이전트는 JSON 형식의 “에이전트 카드”를 사용하여 자신의 기능을 알릴 수 있습니다. 이를 통해 클라이언트 에이전트는 작업을 수행할 수 있는 최적의 에이전트를 식별하고 A2A를 사용하여 원격 에이전트와 통신할 수 있습니다.
- 작업 관리(Task management): 클라이언트와 원격 에이전트 간의 통신은 최종 사용자 요청을 이행하기 위해 작업 완료를 중심으로 이루어집니다. 이 “작업” 객체는 프로토콜에 의해 정의되며 라이프사이클을 가집니다. 즉시 완료되거나, 장기 실행 작업의 경우 각 에이전트가 서로 통신하여 작업 완료의 최신 상태를 동기화할 수 있습니다. 작업의 출력은 “아티팩트”라고 합니다.
- 협업(Collaboration): 에이전트는 컨텍스트, 응답, 아티팩트 또는 사용자 지침을 전달하기 위해 서로 메시지를 보낼 수 있습니다.
- 사용자 경험 협상(User experience negotiation): 각 메시지에는 생성된 이미지와 같은 완전한 콘텐츠 조각인 “부분”이 포함됩니다. 각 부분에는 지정된 콘텐츠 유형이 있어 클라이언트 및 원격 에이전트가 필요한 올바른 형식을 협상하고 iframe, 비디오, 웹 양식 등 사용자 UI 기능에 대한 협상을 명시적으로 포함할 수 있습니다.
MCP와 A2A의 관계
A2A는 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)과 상호보완적인 관계를 갖습니다. MCP는 에이전트에게 유용한 도구와 컨텍스트를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 반면 A2A는 에이전트 간의 통신과 협업에 초점을 맞추고 있습니다.
출처: Logto – MCP와 A2A의 비교
이 두 프로토콜의 관계를 간단히 설명하자면:
- MCP: 단일 에이전트가 외부 데이터나 도구에 접근할 수 있게 해주는 프로토콜
- A2A: 여러 에이전트 간의 통신과 협업을 가능하게 하는 프로토콜
MCP가 에이전트와 도구 간의 ‘수직적 통합’을 제공한다면, A2A는 에이전트 간의 ‘수평적 통합’을 제공합니다. 이 둘을 함께 사용하면 각 에이전트는 MCP를 통해 필요한 도구와 데이터에 접근하고, A2A를 통해 다른 에이전트와 협력하여 복잡한 작업을 완료할 수 있습니다.
아래 표는 두 프로토콜의 주요 특징을 비교한 것입니다:
| 특징 | A2A (Agent-to-Agent) | MCP (Model Context Protocol) |
|---|---|---|
| 주요 목적 | 에이전트 간 작업 교환 가능 | LLM이 외부 도구나 컨텍스트에 접근 가능 |
| 설계 대상 | 자율적 에이전트 간 통신 | 단일 에이전트의 기능 향상 |
| 초점 | 다중 에이전트 워크플로우, 조정, 위임 | 동적 도구 사용, 컨텍스트 확장 |
| 실행 모델 | 에이전트가 작업과 결과물을 주고받음 | LLM이 추론 중에 도구를 선택하고 실행 |
A2A의 실제 활용 사례
A2A 프로토콜은 다양한 비즈니스 시나리오에서 활용될 수 있습니다. 몇 가지 예를 살펴보겠습니다:
1. 신입 사원 온보딩 자동화
대기업에서 신입 사원이 입사할 때, 여러 부서와 시스템이 온보딩 과정에 관여합니다. HR은 직원 기록을 생성하고 환영 이메일을 보내야 하고, IT는 노트북과 회사 계정을 제공해야 하며, 시설관리팀은 책상과 출입 배지를 준비해야 합니다.
A2A를 사용하면 각 부서는 자체 에이전트를 통해 해당 업무를 자동화할 수 있습니다:
- HR 에이전트: 직원 기록 생성, 문서 발송
- IT 에이전트: 이메일 계정 생성, 노트북 주문
- 시설관리 에이전트: 책상 할당, 출입 배지 인쇄
OnboardingPro와 같은 통합 에이전트는 이 모든 작업을 조율할 수 있습니다. 이 에이전트는 각 부서 에이전트의 기능을 발견하고, 작업을 위임하고, 진행 상황을 모니터링하며, 모든 온보딩 단계가 완료되면 채용 담당자에게 알립니다.
2. 여행 계획 자동화
여행을 계획하는 복잡한 태스크는 여러 전문 에이전트 간의 협업으로 간소화될 수 있습니다:
- 사용자가 여행 계획 에이전트에게 “다음 달에 3일간 파리 여행을 예약해줘”라고 요청합니다.
- 여행 계획 에이전트는 이 요청을 분석하고 항공편과 호텔 정보가 필요하다고 판단합니다.
- 항공편 검색 에이전트에 A2A 작업을 보내 사용자의 도시에서 파리까지의 항공편을 검색합니다.
- 동시에 호텔 검색 에이전트에 A2A 작업을 보내 파리의 호텔 옵션을 찾습니다.
- 각 전문 에이전트가 결과를 반환하면 여행 계획 에이전트는 이 정보를 종합하여 사용자에게 최적의 여행 옵션을 제안합니다.
이 과정에서 사용자는 여행 계획 에이전트와만 상호작용하지만, 배후에서는 여러 전문 에이전트가 A2A 프로토콜을 통해 협업하고 있습니다.
3. 기업 운영 연결
기업들은 A2A를 사용하여 고객 지원, 재고 관리, 재무 등에 관한 에이전트들을 연결할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 부서를 아우르는 원활하고 자동화된 프로세스를 구축하여 비즈니스 운영 방식을 개선할 수 있습니다.
예를 들어, 고객이 제품에 문제가 있다고 신고하면:
- 고객 지원 에이전트가 문제를 접수하고 분석합니다.
- 재고 관리 에이전트에게 교체 제품 가용성을 확인합니다.
- 물류 에이전트에게 배송 옵션과 일정을 요청합니다.
- 재무 에이전트에게 환불이나 보상 처리를 요청합니다.
이 모든 과정이 A2A 프로토콜을 통해 자동으로 조율될 수 있습니다.
4. 다양한 소프트웨어 시스템 통합
A2A는 여러 애플리케이션을 사용하는 워크플로우를 만들어 상호운용성을 높이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 구매 에이전트를 SAP 에이전트에 연결하여 주문을 생성하거나, 연구 에이전트를 주식 시장 에이전트에 연결하여 주문을 실행할 수 있습니다.
기업 환경에서는 다음과 같은 복잡한 워크플로우 자동화가 가능해집니다:
- 문서 관리 시스템에서 문서를 찾아 분석하고 데이터를 추출
- 추출된 데이터를 CRM 시스템에 입력하고 고객 프로필 업데이트
- 업데이트된 정보를 기반으로 마케팅 자동화 플랫폼에서 캠페인 생성
- 결과를 분석하여 BI 도구로 보고서 생성
향후 전망과 영향
A2A 프로토콜은 에이전트 상호운용성의 새로운 시대를 열 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 혁신을 촉진하고 더 강력하고 다재다능한 에이전트 시스템을 만들 것으로 기대됩니다.
출처: LinkedIn
A2A의 도입으로 예상되는 영향:
- 에이전트 생태계 확장: 다양한 벤더의 에이전트들이 서로 통신할 수 있게 되면서 더 다양하고 특화된 에이전트들이 등장할 것입니다.
- 기업 프로세스 자동화 가속화: 여러 시스템과 부서를 아우르는 작업 흐름을 원활하게 자동화할 수 있게 되어, 기업의 효율성이 크게 향상될 것입니다.
- 개발자 경험 개선: 표준화된 프로토콜은 개발자들이 다양한 에이전트 시스템을 더 쉽게 통합하고 관리할 수 있게 해줍니다.
- 혁신 가속화: 에이전트 간 협업이 용이해지면서 새로운 유형의 애플리케이션과 서비스가 등장할 것으로 예상됩니다.
결론
Google의 Agent2Agent(A2A) 프로토콜은 AI 에이전트의 협업과 통합을 위한 중요한 진전을 보여줍니다. 50개 이상의 기업이 참여한 이 오픈 표준은 다양한 벤더와 프레임워크에서 구축된 에이전트 간의 원활한 소통을 가능하게 함으로써 기업들이 AI의 잠재력을 더 효과적으로 활용할 수 있도록 도울 것입니다.
A2A는 Anthropic의 MCP와 함께 완전한 에이전트 생태계를 구축하는 데 필요한 두 가지 핵심 요소를 제공합니다. MCP가 에이전트에게 도구와 컨텍스트를 제공한다면, A2A는 이러한 에이전트들이 서로 협력할 수 있는 표준 방법을 제공합니다.
AI 기술이 계속 발전함에 따라 이러한 프로토콜은 더욱 중요해질 것이며, A2A와 같은 표준은 미래의 AI 시스템이 더욱 강력하고 유용해지는 데 기여할 것입니다.
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