AI 에이전트 표준은 이름이 비슷하지만 같은 문제를 풀지 않는다. AI Agent Standards를 볼 때는 “에이전트가 무엇을 발견하는가”, “어떻게 호출하는가”, “누가 지식을 제공하는가”, “거래나 협업까지 포함하는가”를 나눠 봐야 한다.
한 장으로 구분하기
| 표준·프로토콜 | 주된 역할 | 먼저 볼 상황 |
|---|---|---|
| mcp</td><td>MCP | 도구·데이터 호출 | 에이전트가 실제 시스템을 안전하게 호출해야 할 때 |
| a2a</td><td>A2A | 에이전트 간 협업 | 전문 에이전트끼리 작업을 위임해야 할 때 |
| agentic-resource-discovery</td><td>ARD | 리소스 발견 | MCP 서버, 스킬, API, 에이전트를 런타임에 찾게 하고 싶을 때 |
| LLMs.txt | 웹사이트 지식 요약 | LLM이 문서·사이트 구조를 빠르게 이해하게 하고 싶을 때 |
| open-knowledge-format</td><td>OKF | 지식 번들 교환 | 조직 지식을 Markdown 기반으로 교환·버전관리하고 싶을 때 |
| WebMCP | 웹페이지 기능 노출 | 웹사이트 자체가 에이전트에게 조작 가능한 기능을 제공할 때 |
| UCP | 에이전틱 커머스 | 상품 발견, 장바구니, 결제 흐름을 에이전트에 열어야 할 때 |
경쟁보다 조합에 가깝다
MCP와 A2A는 자주 비교되지만, 실제로는 경계가 다르다. MCP는 도구 호출 프로토콜이고, A2A는 다른 에이전트를 협업 주체로 다루는 프로토콜이다. ARD는 둘 중 하나를 대체하지 않고 “무엇을 연결할지 찾는 단계”를 맡는다.
예를 들어 쇼핑 에이전트는 ARD로 판매자 리소스를 발견하고, MCP나 WebMCP로 재고·배송 정보를 호출하며, UCP로 구매 흐름을 처리할 수 있다. 조직 내부에서는 OKF로 상품 정책·운영 지식을 정리하고, A2A로 CS·재고·정산 전문 에이전트에 작업을 넘길 수 있다.
지금 무엇부터 해야 하나
대부분의 조직은 모든 표준을 한꺼번에 도입할 필요가 없다. 순서는 다음이 현실적이다.
- 에이전트가 읽어야 할 공개·내부 지식을 정리한다.
- 자주 호출되는 업무 기능을 MCP 같은 표준 도구 표면으로 노출한다.
- 도구와 스킬이 늘어나면 ARD 같은 발견 계층을 검토한다.
- 여러 조직·전문 에이전트가 협업해야 할 때 A2A를 검토한다.
- 커머스처럼 결제·주문 상태까지 포함되면 UCP 계열 표준을 추적한다.
관련 문서
- mcp — 에이전트와 외부 시스템을 연결하는 표준 프로토콜
- a2a — AI 에이전트 간 작업 위임과 협업을 위한 프로토콜
- agentic-resource-discovery — 에이전트가 필요한 도구를 런타임에 찾게 하는 공개 명세
- open-knowledge-format — AI 에이전트를 위한 Markdown 기반 지식 교환 표준
- okf-ard-tips-composition — OKF 지식 번들을 ARD 카탈로그로 발견하게 하는 구성 방법
참고 자료
- AI Agent Standards – What Do We Need to Know? — Chris Green Search Marketing (2026-07-08)