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복잡한 AI 세상을 읽는 힘

마이크로소프트의 구글 A2A 프로토콜 채택, AI 에이전트 생태계의 새로운 전환점

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AI 에이전트 협업 다이어그램 출처: Google Developers Blog – A2A 프로토콜 설명 다이어그램

AI 에이전트 협업의 새로운 표준이 등장하다

AI 기술이 발전함에 따라 단순한 프롬프트-응답 방식의 AI를 넘어 더 복잡하고 자율적인 AI 에이전트들이 등장하고 있습니다. 이러한 AI 에이전트들이 효과적으로 협업하려면 서로 소통할 수 있는 표준 프로토콜이 필요합니다. 2025년 5월 7일, 마이크로소프트는 구글이 최근 출시한 Agent2Agent(A2A) 프로토콜을 지원하기로 발표했습니다. 이는 AI 에이전트 생태계의 미래에 중요한 영향을 미칠 중대한 결정입니다.

A2A 프로토콜이란 무엇인가?

Agent2Agent(A2A)는 구글이 2025년 4월 초에 발표한 오픈 프로토콜로, AI 에이전트들이 플랫폼, 클라우드, 조직 경계를 넘어 서로 소통하고 협업할 수 있게 해줍니다. 이 프로토콜은 다음과 같은 핵심 디자인 원칙을 바탕으로 개발되었습니다:

  1. 에이전트 능력 활용: 에이전트들이 자연스러운 방식으로 협업하도록 지원
  2. 기존 표준 활용: HTTP, SSE, JSON-RPC 등 널리 사용되는 표준을 기반으로 구축
  3. 기본적인 보안: 기업급 인증 및 권한 부여 지원
  4. 장기 실행 작업 지원: 빠른 작업부터 장시간 연구까지 다양한 시나리오 지원
  5. 다양한 모달리티 지원: 텍스트뿐만 아니라 오디오, 비디오 스트리밍도 지원

A2A는 “클라이언트” 에이전트와 “원격” 에이전트 간의 통신을 faciliate해, 에이전트들이 서로의 능력을 발견하고, 작업을 관리하며, 협업하고, 사용자 경험을 조율할 수 있도록 합니다.

A2A와 MCP: 두 프로토콜의 차이와 확산 속도

구글의 A2A와 함께 주목해야 할 또 다른 프로토콜은 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)입니다. 흥미롭게도 마이크로소프트는 이미 Copilot Studio에 MCP 지원을 도입했으며, 구글과 OpenAI도 MCP를 채택한다고 발표했습니다.

그렇다면 왜 MCP는 빠르게 채택된 반면, A2A는 상대적으로 느리게 확산되고 있었을까요?

  1. 복잡성 차이: MCP는 AI 모델에 데이터와 도구에 접근할 수 있는 기본적인 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있어 구현이 비교적 간단합니다. 반면 A2A는 에이전트 간 복잡한 상호작용을 다루기 때문에 구현 복잡도가 높습니다.
  2. 직접적인 효용성: MCP는 기존 AI 모델이 외부 데이터와 도구에 접근하는 즉각적인 가치를 제공합니다. A2A는 에이전트 생태계가 더 성숙해야 그 가치가 충분히 발휘됩니다.
  3. 생태계 준비도: 다중 에이전트 시스템은 아직 초기 단계에 있어, A2A의 필요성이 MCP보다 덜 시급하게 인식되었습니다.

마이크로소프트의 A2A 채택이 갖는 의미

마이크로소프트는 Azure AI Foundry와 Copilot Studio에 곧 A2A 지원을 추가할 예정이라고 발표했습니다. 이는 단순한 기술 채택을 넘어 여러 중요한 의미를 가집니다:

  1. 기술 경쟁에서 협력으로: 마이크로소프트와 구글은 AI 분야에서 경쟁 관계에 있지만, 이번 결정은 개방형 표준을 통한 협력의 중요성을 보여줍니다.
  2. 산업 표준화 가속: 마이크로소프트의 지원으로 A2A가 산업 표준으로 자리잡을 가능성이 크게 높아졌습니다.
  3. 기업 고객 혜택: 기업들은 다양한 벤더의 AI 에이전트를 하나의 통합된 방식으로 활용할 수 있게 됩니다.

마이크로소프트의 블로그 게시물에 따르면, “A2A 지원을 통해 Azure AI Foundry 고객은 내부 코파일럿, 파트너 도구, 생산 인프라를 아우르는 복잡한 다중 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있습니다—동시에 거버넌스와 SLA를 유지하면서 말입니다.”

마이크로소프트 A2A 통합 개념도 출처: Google Developers Blog – A2A 파트너 생태계

AI 생태계에 미치는 영향

마이크로소프트의 A2A 채택은 AI 생태계에 다음과 같은 영향을 미칠 것으로 예상됩니다:

  1. 상호운용성 확대: 다양한 개발자와 기업들이 만든 AI 에이전트들이 서로 원활하게 통신하고 협업할 수 있게 됩니다.
  2. 혁신 가속화: 표준화된 프로토콜은 개발자들이 기본 통신 로직보다 에이전트 기능 개발에 집중할 수 있게 해, 혁신을 가속화합니다.
  3. 벤더 중립적 생태계: 기업들은 특정 벤더에 종속되지 않고 다양한 AI 에이전트를 활용할 수 있습니다.
  4. 복잡한 워크플로우 자동화: 여러 에이전트가 협업하여 더 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있게 됩니다.

Markets and Markets의 예측에 따르면 AI 에이전트 시장은 2025년 78.4억 달러에서 2030년 526.2억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장에 A2A와 같은 표준 프로토콜이 중요한 역할을 할 것입니다.

미래 전망: 다중 에이전트 시스템의 가능성

A2A와 같은 프로토콜이 보편화되면 어떤 미래가 펼쳐질까요? 다음과 같은 시나리오를 예상해볼 수 있습니다:

  • 크로스 플랫폼 워크플로우: Microsoft 에이전트가 회의를 예약하고 Google 에이전트가 이메일 초대장을 작성하는 등 여러 플랫폼의 에이전트들이 협업하여 작업을 완료합니다.
  • 산업 특화 솔루션: 의료, 금융, 제조 등 특정 산업에 최적화된 전문 에이전트들이 일반 목적 에이전트와 협업하여 복잡한 문제를 해결합니다.
  • 기업 지식 관리: 여러 에이전트가 협업하여 기업의 다양한 데이터 소스에서 정보를 수집, 분석하고 의사결정을 지원합니다.

이러한 다중 에이전트 시스템은 아직 초기 단계에 있지만, A2A와 같은 프로토콜과 마이크로소프트와 같은 주요 기업의 지원으로 빠르게 발전할 것으로 예상됩니다.

결론: 협력적 AI 에이전트 시대의 시작

마이크로소프트의 구글 A2A 프로토콜 채택은 단순한 기술적 결정을 넘어 AI 에이전트 생태계의 중요한 전환점이 될 것입니다. 이는 기업들이 AI 에이전트를 더 효과적으로 활용하고, 개발자들이 더 혁신적인 솔루션을 만들 수 있는 기반을 마련합니다.

향후 AI 에이전트 기술은 더욱 발전하여 기업과 개인의 생산성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 그리고 이러한 발전의 중심에는 A2A와 같은 개방형 프로토콜이 있을 것입니다. 기업과 개발자들은 이러한 변화에 주목하고, 다중 에이전트 시스템의 가능성을 탐색하는 것이 중요합니다.

참고자료:

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