최근 AI 업계에서는 '에이전트'라는 단어가 빠지지 않고 등장합니다. 누구나 에이전트 기반의 자동화와 협업을 이야기하지만, 정작 중요한 질문은 잘 나오지 않습니다. 서로 다른 팀이 만든, 서로 다른 기술 스택 위의 독립적인 AI 에이전트들이 실제로 어떻게 협업할 수 있을까요? 단순한 통합 이상의 문제입니다. 이질적인 시스템들이 서로의 내부 로직을 드러내지 않고도 안정적으로 통신하고 협력할 수 있는 방법이 필요합니다.
이 글에서는 이러한 문제에 대해 실질적인 해법을 제시하는 Agent2Agent (A2A) 프로토콜을 소개합니다. A2A는 멀티 에이전트 시스템에서 에이전트 간 협업을 가능하게 하는 표준화된 통신 프로토콜로, 기업 환경에서도 사용할 수 있도록 보안, 인증, 비동기 통신 등을 기본 설계에 포함하고 있습니다. 또한, 도구와의 상호작용을 표준화하는 **Model Context Protocol (MCP)**과의 비교를 통해, AI 시스템의 통합 전략을 함께 살펴봅니다.
AI 에이전트 시대, ‘협업’은 왜 중요한가?
오늘날의 AI는 단일 모델보다 다양한 전문 기능을 가진 에이전트들이 협업하는 구조로 진화하고 있습니다. 문제는, 이렇게 다양한 에이전트들이 서로 정보를 주고받고 함께 작업을 수행하려면 어떤 방식으로든 표준화된 협력 구조가 필요하다는 점입니다.
예를 들어, 한 기업에서 회계 에이전트, 물류 에이전트, 고객 서비스 에이전트를 각각 운영한다면, 이들이 정보와 작업을 자연스럽게 주고받을 수 있어야 합니다. 하지만 지금까지는 대부분 수작업 통합이나 개별 맞춤형 API로 이루어졌고, 이는 비효율적이고 오류에 취약했습니다.
A2A 프로토콜이란?
A2A는 ‘에이전트 간 통신을 위한 공통 언어’를 제공하는 것을 목표로 합니다. 에이전트가 서로의 내부 동작 방식을 공개하지 않고도 협력할 수 있도록, 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 에이전트 탐색 및 기능 이해
- 작업 요청 및 협상
- 보안이 확보된 협업 및 결과 전달
즉, A2A는 다양한 조직이나 개발팀에서 만든 에이전트들이 서로 연결되고, 일관된 방식으로 작업을 수행할 수 있는 기반을 제공합니다.
A2A의 핵심 설계 원칙
A2A는 단순한 목표 나열이 아닌, 실질적인 시스템 구현을 위해 다음과 같은 원칙을 따릅니다.
- 단순함(Simple): 기존의 웹 표준 기술(HTTP, JSON 등)을 적극 활용하여 진입 장벽을 낮춥니다.
- 기업 수준 보안(Enterprise Ready): 인증, 접근 제어, 감사 로그, 모니터링 등 기업 시스템에 필요한 기능을 포함합니다.
- 비동기 우선(Async First): 작업이 즉시 완료되지 않아도 상태를 추적하고 메시지를 주고받을 수 있도록 설계되었습니다.
- 모달리티 독립(Modality Agnostic): 텍스트, 오디오, 비디오, 웹 폼 등 다양한 방식의 인터페이스를 지원합니다.
- 불투명 실행(Opaque Execution): 각 에이전트는 내부 동작을 공개하지 않으며, 명확히 정의된 메시지 교환만으로 협업이 가능합니다.
A2A의 작동 방식: Task, Message, Artifact
A2A는 에이전트 간 협업을 위한 구조화된 커뮤니케이션 방식을 정의합니다.
- Agent Card: 에이전트의 기능, 주소, 인증 방식 등을 명시한 메타데이터 파일로, 일종의 디지털 명함입니다.
- Task: 에이전트가 수행하는 단위 작업입니다. 각 작업은 상태를 가지며 진행 중 상태나 완료 상태를 추적할 수 있습니다.
- Message: 작업 중 주고받는 대화로, 지시, 상태 업데이트, 질문 등이 포함됩니다.
- Artifact: 최종 결과물로, 예를 들어 PDF 문서, JSON 데이터 등이 이에 해당합니다.
이 모든 정보는 표준 웹 기술을 기반으로 교환되므로, 시스템 간 호환성과 구현 가능성이 높습니다.
A2A에서 보안은 어떻게 확보되는가?
A2A는 보안에 대해 다음과 같은 접근을 취합니다.
- 표준 인증 방식 사용: OpenAPI와 연동 가능한 인증 스키마를 지원하며, OAuth2.0, API 키 등 익숙한 방식으로 접근 제어가 가능합니다.
- 자격 증명은 메시지와 분리: 민감 정보는 HTTP 헤더를 통해 별도로 전달되며, 메시지 본문과 분리되어 보안성을 높입니다.
- 감사 및 추적 기능 지원: 작업 ID, 세션 ID, 메시지 기록 등을 통해 전체 프로세스의 감사 추적이 가능하도록 설계되어 있습니다.
MCP: 외부 도구 접근을 위한 표준
A2A가 에이전트 간 협업을 위한 프로토콜이라면, **MCP(Model Context Protocol)**는 에이전트가 외부 도구(예: API, 데이터베이스, 로컬 파일 등)에 접근할 수 있도록 해주는 표준입니다.
- MCP 서버: 외부 도구의 기능을 노출합니다.
- MCP 클라이언트: AI 시스템 또는 에이전트 내에 존재하며, 서버의 기능을 호출합니다.
MCP의 핵심은, 도구 정의 방식이 일관되고 명확하며, 모델 제공자에 구애받지 않고 재사용할 수 있도록 해준다는 점입니다. Python, Java 등 다양한 언어로 서버를 구성할 수 있어 유연성이 큽니다.
A2A와 MCP는 어떻게 다르고 어떻게 협력하는가?
- A2A는 에이전트 간 협업을 위한 대화형 프로토콜이며, 복잡한 작업의 분업 및 상태 관리를 중심으로 설계되었습니다.
- MCP는 외부 기능 호출을 위한 정형화된 프로토콜이며, 도구에 대한 호출과 응답이 명확히 정의된 API 구조입니다.
이 두 기술은 상호 보완적으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 하나의 에이전트가 다른 에이전트에 A2A로 요청을 보내고, 받은 에이전트는 MCP를 통해 외부 도구를 사용해 작업을 수행한 뒤 다시 결과를 A2A로 전달하는 방식입니다.
실전 예시: A2A와 MCP의 연동
사용자가 다음과 같은 질문을 한다고 가정해봅시다.
“지금 구글(GOOGL) 주식 가격이 얼마야?”
- Host 에이전트가 이 요청을 수신합니다. 직접 데이터를 가져올 수는 없지만, 관련 에이전트를 알고 있습니다.
- A2A를 통해 Stock Info 에이전트에 작업을 위임합니다.
- Stock Info 에이전트는 MCP를 사용하여 외부의 주식 정보 API에 접근합니다.
- 주가 정보를 받아온 뒤, A2A 메시지를 통해 Host 에이전트에 결과를 전달합니다.
- Host 에이전트는 사용자에게 응답합니다.
이처럼 A2A는 에이전트 간 작업 분배와 결과 전달을, MCP는 도구와의 상호작용을 담당하면서 AI 시스템의 유연하고 확장 가능한 구조를 실현합니다.
A2A 프로토콜은 독립적인 AI 에이전트들이 유기적으로 협업할 수 있는 구조를 제공합니다. 특히 기업 환경에서는 보안, 인증, 감사, 모니터링 등 필수 요건을 충족하며, 기존의 비효율적이고 복잡한 통합 방식에서 벗어날 수 있는 대안을 제시합니다.
또한 MCP와의 연계를 통해, 단순한 에이전트 대화 그 이상으로 외부 도구와의 강력한 연동까지도 가능하게 됩니다. A2A가 에이전트 간의 대화 언어를 정했다면, MCP는 에이전트가 외부 세상과 소통할 수 있는 전화기를 제공한다고 할 수 있습니다.
앞으로 AI 시스템이 점점 더 복잡해지고, 다양한 기능을 가진 에이전트들이 협업해야 할수록 A2A와 MCP 같은 표준 프로토콜의 중요성은 더 커질 것입니다. 이제는 단순히 "똑똑한 모델"을 만드는 시대가 아니라, "잘 협력하는 시스템"을 만드는 시대입니다. A2A는 그 기반이 될 수 있습니다.
Designing Collaborative Multi-Agent Systems with the A2A Protocol
www.oreilly.com
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