AI 에이전트의 연결고리: A2A, MCP, Kafka, Flink로 완성하는 실시간 협업 스택

에이전트는 많은데, 왜 서로 대화는 안 될까?

AI 에이전트는 이제 단순한 실험 단계가 아닙니다. 고객 응대, 데이터 분석, 코드 작성, 인프라 모니터링까지 실무에서 다양하게 활용되고 있죠. 그런데 이상하게도, 이 많은 에이전트들이 서로 협업하지 못합니다. 각자 따로 놀고, 통합은 어렵고, 운영은 불안정합니다.

마치 웹이 HTTP 없이 존재하던 시절처럼, 지금의 에이전트 시스템도 ‘공통 언어’와 ‘기반 인프라’ 없이 조각난 상태입니다.

이제 변화가 시작됐습니다. 구글의 Agent2Agent (A2A), 앤트로픽의 Model Context Protocol (MCP), 그리고 실시간 데이터 스트리밍의 대표 기술인 Apache Kafka와 Apache Flink가 새로운 AI 인프라 스택으로 등장하고 있습니다.

이 글에서는 이 네 가지 기술이 어떤 문제를 해결하는지, 각각 어떤 역할을 하는지, 그리고 어떻게 함께 동작하며 실시간 협업형 에이전트 시스템을 완성하는지를 알아보겠습니다.

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AI 에이전트 시스템의 현재 문제: 연결되지 않은 섬들

오늘날 기업들이 AI 에이전트를 도입하면서 겪는 가장 큰 문제는 바로 **‘에이전트 간의 단절’**입니다. 구체적으로는 다음과 같은 이슈가 있습니다:

• 각 에이전트가 고립돼 있음
  예를 들어, 모니터링 에이전트가 시스템 이상을 감지해도, 고객지원 에이전트는 이를 알지 못합니다.
• 툴 연동이 어렵고 취약함
  API 호출이나 기능 사용이 하드코딩되어 재사용이 어렵고, 변경에 취약합니다.
• 실시간 처리가 불가능하거나 미비함
  대부분의 에이전트는 노트북에서 실행되는 1회성 코드 수준으로, 실패 복구나 상태 관리가 불가능합니다.
• 공통 백본 없음
  에이전트가 어떤 작업을 했고, 그 결과가 무엇인지 추적하거나 기록할 수 있는 인프라가 없습니다.

이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 A2A, MCP, Kafka, Flink 조합입니다.

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A2A: 에이전트 간 대화를 위한 공통 언어

**Agent2Agent (A2A)**는 구글이 제안한 에이전트 통신 프로토콜입니다. 웹이 HTTP로 통일됐듯, 에이전트 세계에도 통일된 방식이 필요합니다. A2A는 그 역할을 합니다.

A2A의 핵심 기능:

• AgentCard: 에이전트의 기능과 인터페이스를 JSON 형태로 설명
• 작업 요청 및 응답 구조: JSON-RPC 기반으로 명확하게 요청과 응답 처리
• SSE 지원: 작업 중간 상태나 실시간 피드백 가능
• 파일/데이터 교환 가능: 단순 텍스트가 아닌 구조화된 데이터도 교환
• 보안 기본 탑재: HTTPS, 인증, 권한 설정 내장

즉, A2A는 ‘에이전트 간의 언어 통일’을 통해 협업의 첫걸음을 가능하게 합니다.

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MCP: 에이전트가 외부 도구를 이해하고 사용하는 법

**Model Context Protocol (MCP)**는 에이전트가 외부 도구나 시스템과 상호작용하는 방식을 표준화합니다. 쉽게 말해, A2A가 ‘말하는 법’을 정했다면, MCP는 ‘행동하는 법’을 정한 셈입니다.

MCP의 역할:

• API 호출 방법 통일
• 외부 데이터 사용 방식 정의
• 툴 체계 연동을 구조화

A2A와 MCP가 함께 작동하면, 하나의 에이전트는 다른 에이전트와 대화도 하고, 필요한 외부 도구를 불러와 복잡한 행동도 실행할 수 있게 됩니다.

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Kafka: 에이전트 메시지를 위한 실시간 전달 인프라

A2A와 MCP만으로도 기본적인 통신과 작업 처리는 가능하지만, 대규모 에이전트 환경에서는 한계가 있습니다. 바로 ‘확장성’과 ‘탄력성’ 문제죠. 이를 해결해주는 것이 Apache Kafka입니다.

Kafka의 주요 특징:

• 이벤트 스트리밍 플랫폼
  모든 에이전트가 Kafka를 통해 이벤트를 주고받음
• 생산자-소비자 분리
  어떤 에이전트가 보낸 메시지를 누가 받을지 미리 몰라도 됨
• 내구성 및 리플레이 지원
  과거 메시지도 다시 불러올 수 있어, 상태 복구가 쉬움
• 확장성 탁월
  수십 개, 수백 개의 에이전트도 문제 없이 연결 가능

Kafka는 ‘에이전트 사이의 메시지 흐름’을 안정적으로 관리해주는 중추 역할을 합니다.

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Flink: 실시간 스트림 분석과 의사결정을 위한 엔진

Kafka가 이벤트를 전달한다면, Apache Flink는 그 이벤트를 해석하고, 필요한 판단을 내려주는 스트림 처리 엔진입니다.

Flink의 핵심 기능:

• 복잡한 조건 처리
  예: “5분 안에 동일 사용자가 3번 이상 실패 → 보안 에이전트에 알림”
• 상태 기반 처리
  에이전트가 장기 작업을 수행할 때, 상태를 유지하며 실시간 반응 가능
• 확장성과 복구력
  하나의 에이전트가 실패하더라도 전체 흐름은 유지됨

Flink는 일종의 ‘두뇌’ 역할을 하며, 실시간으로 데이터 흐름을 분석해 각 에이전트가 무엇을 해야 할지 지시할 수 있습니다.

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함께 작동할 때: A2A + MCP + Kafka + Flink의 시너지

이 네 가지 기술이 함께 쓰이면 다음과 같은 시나리오가 가능해집니다:

1. 모니터링 에이전트가 이상 감지 → Kafka에 이벤트 발행
2. Flink가 이벤트 수신 → 조건 충족 확인
3. 조치 필요 판단 → A2A 통해 보안 에이전트에 작업 요청
4. 보안 에이전트가 MCP 통해 방화벽 설정 변경 실행

이처럼 실시간으로 상황을 감지하고, 자동으로 반응하고, 서로 협업하는 에이전트 생태계가 가능합니다.

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단절된 에이전트에서, 협업형 인텔리전스로

에이전트 시스템은 더 이상 실험이 아닙니다. 곧 기업 운영의 중심이 될 것입니다. 하지만 그 미래는 단순히 ‘많은 에이전트’가 있는 구조가 아니라, 서로 연결되고, 협업하며, 실시간으로 사고하고 반응하는 시스템이어야 합니다.

A2A와 MCP는 표준화된 통신과 행동의 기반을 제공합니다. Kafka와 Flink는 확장 가능한 실시간 인프라를 구성합니다.

이 네 가지가 함께 할 때, 우리는 진정한 ‘연결된 AI 인텔리전스’를 구현할 수 있습니다.

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A2A, MCP, Kafka and Flink: The New Stack for AI Agents