오늘날 AI 에이전트가 빠르게 발전하면서, 이들이 외부 시스템과 효과적으로 상호작용하는 방법이 중요해지고 있습니다. 이 블로그에서는 에이전트 간 통신(A2A)과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이라는 두 가지 핵심 프로토콜에 대해 살펴봅니다. 각각이 어떤 문제를 해결하는지, 어떻게 서로 보완 관계를 이루는지, 그리고 실제 사례를 통해 이 기술들이 어떻게 적용될 수 있는지 상세히 정리했습니다.
1. 왜 프로토콜이 필요한가?
AI 에이전트는 단순히 명령을 수행하는 도구가 아닙니다. 이들은 사용자의 요청을 이해하고, 다양한 자원과 도구를 활용하여 문제를 해결하는 능동적인 존재입니다. 이 과정에서 중요한 것은 표준화된 통신 방법입니다.
프로토콜의 필요성:
- 상호운용성 향상: 다양한 에이전트와 시스템 간에 원활한 연동을 가능하게 합니다.
- 혁신 가속화: 새로운 도구나 에이전트를 만들 때, 기존 표준을 기반으로 빠르게 개발할 수 있습니다.
- 확장성 확보: 다양한 플랫폼과 서비스 간 통합이 쉬워집니다.
2. MCP(Model Context Protocol)란?
MCP는 대형 언어 모델(LLM)과 데이터, 리소스, 도구를 연결하는 emerging 표준입니다.
현재 여러 모델과 프레임워크에서 **함수 호출(function calling)**을 표준화하는 데 사용되고 있으며, 앞으로 MCP를 채택하는 플랫폼은 더욱 늘어날 것으로 보입니다.
MCP의 주요 특징:
- 구조화된 입력과 출력: 도구와 데이터를 정확히 다룰 수 있게 합니다.
- 생태계 확장: 다양한 도구 서비스 제공자가 MCP를 기반으로 연결될 수 있습니다.
- 복잡도 감소: 에이전트가 다양한 도구를 쉽게 사용할 수 있도록 만듭니다.
3. A2A(Agent-to-Agent)란?
A2A는 MCP와는 다른 문제를 해결합니다.
A2A는 에이전트끼리, 또는 에이전트와 사용자 간의 자연스러운 커뮤니케이션을 위한 애플리케이션 레벨 프로토콜입니다.
A2A의 주요 특징:
- 자연스러운 상호작용: 도구처럼 기계적인 명령이 아니라, 대화와 계획 수립이 가능합니다.
- 협업 지원: 여러 에이전트가 서로 협력하거나 사용자와 지속적으로 소통할 수 있습니다.
- 에코시스템 구축: 다양한 에이전트가 함께 작동하는 환경을 가능하게 합니다.
4. A2A와 MCP는 어떻게 서로 보완할까?
이 두 프로토콜은 경쟁 관계가 아닙니다. 오히려 서로를 보완합니다.
- MCP: 에이전트가 다양한 도구를 사용할 수 있게 연결하는 역할
- A2A: 에이전트끼리 또는 사용자와 복잡한 대화를 이어갈 수 있게 지원
즉, MCP가 **'수단'**을 제공한다면, A2A는 **'소통'**을 담당한다고 볼 수 있습니다.
5. 실제 사례로 이해하기
자동차 수리점 예시:
- 자동차 수리점에는 다양한 도구(차량 리프트, 멀티미터 등)를 사용하는 직원들이 있습니다.
- 이 직원들은 문제를 진단하고 수리하기 위해 고객과 소통하고, 부품 공급업체와 협력합니다.
이를 AI로 모델링하면:
- MCP: 차량 리프트를 2m 들어올리기, 렌치를 4mm 돌리기 같은 도구 사용 명령을 연결
- A2A: 고객의 설명("차에서 이상한 소리가 나요")을 듣고, 추가 질문이나 요청("왼쪽 바퀴 사진 보내주세요")을 통해 문제를 해결
AI 에이전트가 실제 문제를 해결하기 위해서는 단순히 도구를 사용할 줄 아는 것만으로는 부족합니다.
MCP는 도구 사용을, A2A는 소통과 협업을 지원함으로써, 에이전트가 사람처럼 문제를 인식하고 해결해 나갈 수 있게 합니다.
앞으로 다양한 AI 시스템과 플랫폼이 A2A와 MCP를 채택함으로써,
보다 자연스럽고 강력한 AI 생태계가 구축될 것으로 기대됩니다.
지금은 이 두 프로토콜을 이해하고 준비하는 것이, 미래 AI 환경을 선도하는 첫걸음이 될 것입니다.
Agent2Agent Protocol
google.github.io
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