AI 에이전트 프로토콜은 하나의 표준으로 수렴하기보다 역할별로 쌓이고 있다. AI Protocols를 볼 때는 “모델이 도구를 어떻게 부르는가”, “에이전트끼리 어떻게 협업하는가”, “사용자 인터페이스와 관측성은 어떻게 연결되는가”를 나눠야 한다.
11개 표준을 역할별로 보기
| 표준 | 역할 | 먼저 볼 상황 |
|---|---|---|
| mcp</td><td>MCP | 모델-도구 연결 | 에이전트가 파일, DB, SaaS 도구를 호출해야 할 때 |
| a2a</td><td>A2A | 에이전트 간 위임 | 전문 에이전트끼리 작업을 넘겨야 할 때 |
| ACP | IDE·에이전트 제어 | 에디터와 코딩 에이전트 런타임을 붙일 때 |
| AG-UI | 에이전트-UI 이벤트 | 생성형 UI와 에이전트 상태를 실시간으로 연결할 때 |
| ANP | 에이전트 네트워크 | 서로 다른 조직의 에이전트 발견·연결을 다룰 때 |
| LSP | 코드 이해 | IDE 진단, 심볼, 리팩터링 정보를 에이전트에 주입할 때 |
| OpenAPI | HTTP 도구 정의 | 기존 REST API를 도구로 노출할 때 |
| OAuth for Agents | 위임 인증 | 사용자 대신 SaaS를 호출해야 할 때 |
| OpenTelemetry AI | 관측성 | 에이전트 trace, 비용, 실패 원인을 봐야 할 때 |
| JSON Schema | 구조화 출력 | 도구 인자와 응답 검증이 필요할 때 |
| JSON-RPC 2.0 | 메시지 호출 | MCP 같은 프로토콜의 저수준 호출 형식을 이해할 때 |
실전 조합
대부분의 프로덕션 에이전트는 MCP 하나로 끝나지 않는다. 예를 들어 코딩 에이전트는 LSP로 코드 심볼을 읽고, MCP로 테스트·문서·이슈 시스템을 호출하며, OpenTelemetry로 실행 trace를 남기고, JSON Schema로 도구 인자를 검증한다. 여러 에이전트가 협업하면 A2A나 ACP 계열까지 들어간다.
중요한 기준은 표준 이름이 아니라 장애 위치다. 도구 호출이 실패하면 MCP·OpenAPI·JSON Schema를 보고, 권한 문제가 나면 OAuth를 보고, 성능과 비용을 모르면 OpenTelemetry를 봐야 한다.
관련 문서
- ai-agent-standards-tips-landscape — MCP·A2A·ARD·LLMs.txt를 역할별로 구분하기
- mcp — 에이전트와 외부 시스템을 연결하는 표준 프로토콜
- a2a — 에이전트 간 작업 위임과 협업을 위한 프로토콜
- a2ui — 생성형 UI를 위한 이식 가능한 인터페이스 표준
참고 자료
- AI Protocols: 11 Standards Every Builder Should Know — Turing Post (2026-07-27)