MCP와 Agent2Agent (A2A) 프로토콜: AI 간 협업을 위한 새로운 표준
AI 기술이 급속도로 발전하면서, 이제 우리는 단순한 챗봇을 넘어 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트를 일상에서 접하게 되었습니다. 이들은 글을 쓰고, 데이터를 분석하고, 코드까지 작성하는 다양한 역할을 수행할 수 있습니다.
하지만 현재 대부분의 AI 에이전트는 독립적으로 작동합니다. 혼자서 특정 작업을 잘 수행할 수는 있지만, 다른 에이전트와 정보를 공유하거나 협력하는 기능은 제한적입니다. 이런 구조로는 복잡하고 다단계적인 작업을 효과적으로 처리하기 어렵습니다.
AI의 다음 단계는 **에이전트 간 협업(Collaborative AI)**입니다. 서로 다른 기능을 가진 에이전트들이 작업을 분담하고 실시간으로 소통한다면, 지금보다 훨씬 더 유연하고 강력한 AI 시스템을 만들 수 있습니다.
이러한 협업을 가능하게 해주는 두 가지 핵심 기술이 있습니다:
- MCP (Model Context Protocol): AI가 외부 도구 및 데이터와 연결되도록 해주는 표준 프로토콜
- A2A (Agent2Agent): 서로 다른 AI 에이전트 간의 직접적인 통신과 협력을 가능하게 하는 오픈 프로토콜
이 글에서는 특히 A2A에 집중하여, AI 에이전트들이 어떻게 함께 일하고, 복잡한 문제를 함께 해결할 수 있는지, 그리고 이것이 어떤 실제 효과와 가능성을 가져오는지 살펴보겠습니다.
1. 도구 연결의 기반: MCP (Model Context Protocol)
에이전트 간 협업을 이야기하기 전에, 먼저 에이전트가 외부 시스템과 연결될 수 있어야 합니다. 이를 위한 표준이 바로 **MCP (Model Context Protocol)**입니다.
MCP는 AI 모델이 데이터베이스, 파일 시스템, API, 클라우드 서비스 등 외부 리소스와 쉽게 통신할 수 있도록 해주는 오픈 스탠다드 프로토콜입니다.
쉽게 말해, MCP는 AI 모델이 외부 도구를 사용할 수 있도록 해주는 범용 연결 인터페이스입니다.
그러나 MCP는 에이전트와 도구 간 통신에 초점을 맞추고 있어, 에이전트 간의 직접적인 상호작용은 지원하지 않습니다.
AI 시스템이 더욱 복잡하고 분산된 작업을 처리하기 위해서는, 다수의 에이전트가 서로 역할을 나누고 협력할 수 있어야 합니다. 이때 필요한 것이 바로 **Agent2Agent (A2A)**입니다.
2. Agent2Agent (A2A)란 무엇인가?
**Agent2Agent (A2A)**는 서로 다른 AI 에이전트가 직접 통신하고 작업을 분담할 수 있도록 해주는 오픈 프로토콜입니다.
이 프로토콜은 에이전트 간의 작업 위임(task delegation), 상태 공유, 실시간 메시지 교환을 표준화하여, 다양한 플랫폼과 벤더 간의 상호 운용성을 보장합니다.
✅ 예시
🚗 AI 여행 예약 어시스턴트 (항공권 + 호텔 + 렌터카)
🚀 에이전트 구성
- Travel Planner (호스트)
사용자와 직접 소통하는 오케스트레이터 역할, 전체 여행 예약을 총괄. - Flight Finder (원격)
항공권 검색 및 예약 담당. - Hotel Finder (원격)
숙소 검색 및 예약 담당. - Rent Car Finder (원격)
렌터카 옵션 검색 및 예약 담당. (추가)
🚀 A2A 협업 프로세스
- 요청 수신
사용자가 “5월에 파리로 3일간 여행 예약해줘”라고 요청. - 에이전트 탐색
Travel Planner가 각 에이전트의 Agent Card(웹표준 JSON)로 엔드포인트 확인. - 태스크 위임
- POST /tasks/send로 항공권 검색 요청 (출발일, 도착지 등 포함)
- 숙소 검색 요청
- 렌터카 검색 요청 (도착 공항, 일정 등 포함)
- 실시간 업데이트
SSE(Server-Sent Events)로 각 에이전트로부터 결과 스트리밍 수신. - 결과 통합 및 추천
항공권, 호텔, 렌터카 옵션을 조합해 최적의 패키지로 사용자에게 제안.
이 네 에이전트는 A2A를 통해 각자의 역할을 수행하면서도, 하나의 팀처럼 유기적으로 협력할 수 있습니다.
✅ A2A의 핵심 구성 요소
- Agent Card: 에이전트의 기능, 엔드포인트, 인증 정보 등이 담긴 메타데이터 파일 (
/.well-known/agent.json) - Task 객체: 에이전트 간에 주고받는 기본 작업 단위로, 상태 추적이 가능함
- JSON-RPC 2.0 메시징: 표준화된 구조로 요청과 응답을 주고받는 방식
✅ MCP와 A2A의 관계
- MCP는 LLM 기반 에이전트가 외부 리소스 및 도구에 접근할 수 있도록 도와줍니다.
- A2A는 에이전트 간의 협업, 역할 분담, 정보 교환을 가능하게 합니다.
이 둘을 함께 사용하면, AI 시스템은 외부 세계와의 연결뿐만 아니라, 내부 에이전트 간의 유기적 협력도 실현할 수 있습니다.
3. A2A를 통한 AI 기능 확장
A2A는 단순히 에이전트 간 통신을 가능하게 하는 것을 넘어, AI 시스템의 기능을 크게 향상시킵니다.
✅ 에이전트 간 협업의 장점
- 작업 위임(Task Delegation): 에이전트가 특정 작업을 다른 에이전트에게 위임할 수 있습니다. 예를 들어, 기획 에이전트가 데이터 분석 에이전트에게 정보를 요청할 수 있습니다.
- 전문화(Specialization): 각 에이전트는 자신이 잘하는 일에 집중합니다. 일부는 콘텐츠 생성, 다른 에이전트는 검토나 번역 등 전문 역할을 수행합니다.
- 실시간 협업: 여러 에이전트가 동시에 작업하고 상태를 공유하며, 작업이 진행 중일 때도 서로 계속 소통할 수 있습니다.
✅ 실제 예시
예를 들어, AI 기반 작문 도우미를 사용할 경우:
- 첫 번째 에이전트는 자료를 수집하고,
- 두 번째 에이전트는 초안을 작성하며,
- 세 번째 에이전트는 맞춤법과 문맥을 검토합니다.
이 모든 작업이 A2A 프로토콜을 통해 자동으로 연동됩니다.
4. A2A가 제공하는 주요 이점
A2A는 AI 에이전트 간 통신을 단순하게 만드는 동시에, 실제 개발과 운영 과정에서 다음과 같은 다양한 실용적 이점을 제공합니다:
1️⃣ 플랫폼 간 호환성
A2A는 특정 프레임워크나 벤더에 종속되지 않으며, 서로 다른 기술 스택을 사용하는 에이전트 간에도 통신을 가능하게 합니다.
2️⃣ 확장 가능한 아키텍처
에이전트를 추가하거나 교체하더라도 기존 시스템을 크게 수정할 필요 없이 손쉽게 통합이 가능합니다.
3️⃣ 개발 시간 단축
에이전트 간 통신이 표준화되어 있으므로, 일일이 맞춤형 통합 코드를 작성하지 않아도 되어 개발 속도가 빨라집니다.
4️⃣ 재사용 가능한 워크플로우
설정된 에이전트 워크플로우는 여러 프로젝트나 시스템에서 재활용할 수 있어 효율적입니다.
5️⃣ 사용자 경험 향상
여러 에이전트가 협력하여 하나의 작업을 처리하므로, 응답 속도와 정확도 모두 향상되어 사용자에게 더 나은 서비스를 제공합니다.
5. A2A의 보안 구조
에이전트 간에 데이터와 작업을 주고받는 만큼, 보안과 신뢰성 확보는 A2A의 핵심 요소입니다. A2A는 보안 강화를 위해 다음과 같은 메커니즘을 도입하고 있습니다:
*주요 보안 요소*
✅ 에이전트 식별
모든 에이전트는 고유한 Agent Card를 통해 자신을 식별하고, 기능과 인증 방식, API 엔드포인트 등을 명확하게 공개합니다.
✅ 권한 기반 접근 제어
에이전트가 임의로 다른 에이전트의 리소스에 접근할 수 없으며, 사전 권한 승인을 받아야 합니다.
✅ 안전한 메시징 구조
A2A는 JSON-RPC 2.0을 기반으로 메시지를 주고받습니다. 이 구조는 다음을 지원합니다:
- 암호화된 통신
- 오류 처리 및 상태 추적
- 일관된 메시지 형식
✅ 사용자 동의 및 제어
특히 민감한 데이터를 다루는 경우, 사용자의 명시적 동의가 있어야 작업이 실행되며, 사용자에게 데이터 흐름과 권한 설정을 투명하게 제공합니다.
A2A는 이렇게 철저한 보안 설계를 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 에이전트 협업 환경을 제공합니다.
6. 기존 AI 시스템과의 통합
**Agent2Agent (A2A)**는 완전히 새로운 시스템을 구축할 필요 없이, 기존의 AI 시스템과 자연스럽게 통합할 수 있도록 설계되었습니다.
✅ 기존 LLM 및 프레임워크와의 연동
OpenAI, Anthropic, Hugging Face 등 다양한 플랫폼에서 만든 AI 에이전트들도 A2A 프로토콜을 통해 상호 작용할 수 있습니다. A2A는 프로그래밍 언어나 플랫폼에 구애받지 않는 범용 프로토콜입니다.
✅ Agent Card를 활용한 자동 발견
각 에이전트는 Agent Card라는 JSON 파일을 / .well-known/agent.json 위치에 제공합니다. 이 파일에는 다음과 같은 정보가 포함되어 있습니다:
- 수행 가능한 기능 목록
- API 엔드포인트
- 인증 요구 사항
- 메시지 형식
이 정보들을 통해 다른 에이전트는 해당 에이전트를 **자동으로 탐색(discovery)**하고 연결할 수 있습니다.
✅ MCP 기반 시스템과의 연계
이미 MCP를 사용하고 있는 시스템이라면, 그 위에 A2A를 추가하는 방식으로 손쉽게 다중 에이전트 협업 구조를 확장할 수 있습니다.
- MCP는 에이전트가 도구나 데이터와 상호작용하게 하고,
- A2A는 에이전트 간 작업을 분배하고 조율합니다.
두 프로토콜을 결합하면, 더욱 유연하고 강력한 AI 생태계를 만들 수 있습니다.
7. 엔터프라이즈 환경에서의 실제 적용 사례
A2A는 이미 다양한 기업 환경에서 실제로 활용되고 있습니다. 몇 가지 대표적인 사례는 다음과 같습니다:
1️⃣ 고객 지원 자동화
대규모 고객센터에서는 A2A를 통해 다음과 같은 협업이 가능합니다:
- 고객 문의를 접수하는 에이전트
- 내부 문서를 검색하는 에이전트
- 요약 및 응답 메시지를 생성하는 에이전트
이런 구조는 보다 빠르고 정확한 응대를 가능하게 합니다.
2️⃣ 소프트웨어 개발 지원
개발 환경(IDE)에서 AI 코딩 도우미가 A2A로 구성된 팀을 활용해 다음을 수행할 수 있습니다:
- 코드 오류 검사
- 코드 자동 완성
- 테스트 실행 및 결과 분석
각 기능을 분담한 에이전트들이 함께 작동하여 개발 생산성을 높입니다.
3️⃣ 업무 자동화 및 SaaS 통합
여러 SaaS 툴(Google Drive, Notion, Slack 등)을 사용하는 조직에서는 A2A를 통해:
- 보고서를 수집
- 요약
- 자동으로 전달
하는 자동화된 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
이는 업무 시간을 줄이고, 반복 작업을 줄이는 데 큰 도움이 됩니다.
8. AI 에이전트 협업의 미래
A2A는 아직 초기 단계이지만, 향후 AI 시스템의 핵심 인프라가 될 가능성이 큽니다.
✅ 앞으로 기대되는 변화
- 에이전트 생태계의 확장: 다양한 에이전트를 쉽게 검색하고 연결할 수 있는 마켓플레이스가 생길 수 있습니다.
- 표준화의 진전: 협업과 보안을 위한 프로토콜 규격이 더욱 정교해질 것입니다.
- 개인용 AI 팀 구성: 일반 사용자도 자신만의 에이전트 팀을 구성해 학습, 일정 관리, 콘텐츠 제작 등에 활용할 수 있게 될 것입니다.
✅ 해결해야 할 과제
- 보안 및 신뢰성: 에이전트 간 신뢰할 수 있는 인증 및 권한 관리가 중요해질 것입니다.
- 통신 과부하 문제: 너무 많은 에이전트가 동시에 작동할 경우, 시스템 성능 저하나 충돌 가능성도 고려해야 합니다.
- 사용자 제어 유지: 사람 중심의 제어권이 유지되어야 하며, 중요한 결정은 여전히 사람이 할 수 있어야 합니다.
이러한 도전 과제에도 불구하고, A2A가 제공하는 속도, 유연성, 협업 가능성은 분명한 기술적 이점으로 작용합니다.
9. 마무리
AI 에이전트는 이제 단순한 도구가 아니라, 함께 협력하는 팀원처럼 행동할 수 있습니다.
**Agent2Agent (A2A)**는 이러한 협업을 가능하게 하는 핵심 기술로, 에이전트 간의 작업 공유, 정보 교환, 실시간 조율을 표준화합니다.
또한, MCP와 함께 활용하면 도구와 데이터를 연결하는 기본 기능에 더해, 여러 에이전트가 함께 일하는 고도화된 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
기업, 개발자, 일반 사용자 모두 A2A를 통해 더 똑똑하고 유기적인 AI 경험을 만들 수 있게 될 것입니다.
AI의 미래는 혼자가 아니라, **함께 일하는 지능(Collaborative Intelligence)**입니다.
📚 참고 문헌
- Google. (2024).
Agent-to-Agent (A2A) Protocol Specification.
https://developers.google.com/agent-protocol - Anthropic. (2024).
Model Context Protocol (MCP): Open Standard for Tool Integration.
https://docs.anthropic.com/mcp - OpenAI. (2023).
Multi-Agent Systems and LLM Collaboration.
https://openai.com/research/multi-agent-communication - LangChain. (2024).
Agent-Based Workflows Using LangChain.
https://docs.langchain.com/docs/use-cases/agents - Microsoft Research. (2023).
Collaborative AI: Multi-Agent Architectures for Scalable Intelligence.
https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/collaborative-ai-multi-agent-architectures/ - Hugging Face. (2024).
Inter-Agent Communication and Open Protocol Support.
https://huggingface.co/blog/agent-ecosystem
