구글 A2A 프로토콜 - AI 에이전트들의 협업 시대를 열다! 🤝🤖
안녕하세요! 요즘 AI 비서나 챗봇 많이 쓰시죠? 그런데 혹시 이런 생각해 보신 적 없나요? "이 똑똑한 AI 에이전트들이 서로 힘을 합치면 더 대단한 일을 할 수 있지 않을까?" 🤔 맞아요! 마치 각자 다른 능력을 가진 어벤져스 멤버들이 모여 더 강력한 힘을 발휘하는 것처럼 말이죠!
하지만 현실은 조금 달랐어요. 마치 서로 다른 언어를 쓰는 사람들처럼, 다양한 회사나 프레임워크 기반으로 만들어진 AI 에이전트들은 서로 소통하고 협력하기 어려웠죠. 😭
등장 배경
과거에는 AI 에이전트들이 각자의 시스템 안에서만 작동하는 경우가 많았어요. 특정 플랫폼이나 회사에 묶여 있어서, 다른 에이전트와 데이터를 주고받거나 작업을 함께 하려면 개발자들이 아주 복잡한 연결 작업(통합)을 일일이 해야 했죠. 🤯 이건 마치 외국어를 배우지 않고서는 외국인과 대화할 수 없는 것과 같았어요.
이런 불편함 때문에 AI 에이전트들이 가진 잠재력을 100% 활용하기 어려웠습니다. 마치 뛰어난 전문가들이 각자 자기 방에 갇혀 협업하지 못하는 상황과 비슷했죠.
구글 A2A 프로토콜이 해결하는 문제:
구글이 이런 문제를 해결하기 위해 A2A (Agent-to-Agent) 프로토콜이라는 멋진 해결책을 내놓았습니다! 🎉 A2A는 마치 AI 에이전트 세계의 '공용어'와 같아요. 어떤 회사에서 만들었든, 어떤 기술(프레임워크)을 사용했든 상관없이 서로 대화하고 협력할 수 있는 표준 방법을 제공하는 거죠.
- 에이전트 간 소통 장벽 해소: 서로 다른 언어(프레임워크, 벤더)를 쓰는 에이전트들이 A2A라는 공용어를 통해 자유롭게 소통하고 협력할 수 있게 됩니다. 🗣️
- 안전한 정보 교환: 에이전트들이 서로 중요한 정보를 주고받을 때, 안전하게 교환할 수 있는 규칙을 제공합니다. 🔒
- 복잡한 작업 자동화: 채용 프로세스처럼 여러 단계와 전문가가 필요한 작업도, 각 단계별 전문 에이전트들이 A2A를 통해 협력하여 자동으로 처리할 수 있습니다. 🚀 (예: 이력서 검색 에이전트 + 면접 일정 조율 에이전트 + 평판 조회 에이전트)
- 개발 효율성 증대: 복잡한 통합 과정 없이 표준화된 방식으로 에이전트를 연결할 수 있어 개발 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 💰
핵심 원리
그렇다면 A2A는 어떻게 에이전트들의 소통을 가능하게 할까요? 몇 가지 핵심 요소들을 살펴봅시다.
- 에이전트 카드 (Agent Card) 🃏: 각 에이전트의 '명함' 같은 거예요. "저는 이런 일을 할 수 있고(능력), 이 주소로 연락하면 되고(엔드포인트 URL), 소통하려면 이런 인증이 필요해요(인증 요구사항)" 같은 정보가 담긴 공개된 메타데이터 파일입니다. 다른 에이전트들은 이 카드를 보고 상대방을 파악합니다.
- A2A 서버 (A2A Server) 🖥️: A2A 프로토콜 규칙에 따라 요청을 받고 처리하는 HTTP 엔드포인트를 가진 에이전트입니다. 다른 에이전트로부터 오는 요청을 관리하고 작업을 실행하죠.
- A2A 클라이언트 (A2A Client) 💻: 다른 A2A 서버(에이전트)에게 서비스를 요청하는 애플리케이션이나 또 다른 에이전트입니다. "이 일 좀 해줘!" 하고 요청(Task)을 보내는 역할을 합니다.
- 작업 (Task) 📝: 클라이언트가 서버에게 요청하는 구체적인 '일거리'입니다. 고유 ID를 가지며, '제출됨', '작업 중', '입력 필요', '완료됨', '실패', '취소됨' 같은 상태를 거치며 진행 상황을 관리합니다.
- 메시지 (Message) 💬: 클라이언트("user" 역할)와 서버 에이전트("agent" 역할)가 작업을 수행하며 주고받는 대화 내용입니다.
간단한 작동 흐름:
+-------------+ 1. 에이전트 카드 요청/확인 +-------------+
| A2A 클라이언트| <-----------------------------------> | A2A 서버 |
| (에이전트 A) | (/.well-known/agent.json) | (에이전트 B) |
+-------------+ 2. 작업(Task) 요청 전송 +-------------+
| -----------------------------------> |
| |
| 3. 메시지 교환 (작업 수행 및 상태 업데이트) |
| <-----------------------------------> |
| |
| 4. 최종 결과/상태 전송 |
| <----------------------------------- |
+-------------+ +-------------+- 발견 (Discovery): 클라이언트(에이전트 A)가 에이전트 B의 '에이전트 카드'를 통해 B가 어떤 일을 할 수 있는지, 어떻게 소통해야 하는지 알아냅니다.
- 요청 (Request): 클라이언트 A가 에이전트 B의 A2A 서버에 특정 '작업(Task)'을 해달라고 요청합니다.
- 상호작용 (Interaction): 두 에이전트는 필요한 정보를 '메시지'로 주고받으며 작업을 진행합니다. 작업 상태는 계속 업데이트됩니다. (텍스트뿐 아니라 오디오, 비디오도 가능!)
- 완료 (Completion): 작업이 끝나면 최종 결과나 상태가 클라이언트에게 전달됩니다.
주의사항 및 팁 💡
⚠️ 이것만은 주의하세요!
- 아직은 발전 중!: A2A 프로토콜은 비교적 최근(2025년 4월)에 공개되었고, 아직 '초안(draft)' 단계이며 계속 발전하고 있습니다. 앞으로 세부 내용이 변경될 수 있다는 점을 염두에 두세요!
- 대응: 공식 GitHub 저장소나 관련 커뮤니티를 통해 최신 업데이트를 확인하는 것이 좋습니다.
💡 꿀팁
- MCP와 함께 쓰면 시너지 UP!: A2A는 에이전트 '간'의 소통에 집중하는 반면, 앤트로픽(Anthropic)의 MCP(Model Context Protocol)는 에이전트 '내부'에서 도구나 외부 정보(컨텍스트)를 활용하는 데 중점을 둡니다. 구글은 A2A와 MCP가 서로 보완적인 관계이며 함께 사용될 수 있다고 강조합니다. (A2A ❤️ MCP) 마치 연장통(MCP)을 들고 다른 전문가(A2A)와 협력하는 것과 같죠!
- 오픈 스탠다드 & 강력한 파트너십: A2A는 구글이 주도하지만, 오픈 소스로 공개되어 누구나 기여할 수 있습니다. 이미 Salesforce, MongoDB 등 50개 이상의 기업이 참여하며 생태계를 만들어가고 있습니다. 이는 앞으로 A2A가 업계 표준으로 자리 잡을 가능성이 높다는 신호일 수 있습니다!
마치며 🙋♀️
지금까지 AI 에이전트들의 협업을 위한 새로운 표준, 구글의 A2A 프로토콜에 대해 알아보았습니다. 마치 팀워크를 통해 더 큰 목표를 달성하는 것처럼, A2A는 AI 에이전트들이 서로의 능력을 합쳐 더욱 놀라운 일들을 가능하게 할 잠재력을 가지고 있습니다. 처음에는 조금 복잡하게 느껴질 수 있지만, 이 글이 A2A를 이해하는 데 조금이나마 도움이 되었기를 바랍니다! 😊
혹시 A2A 프로토콜에 대해 더 궁금한 점이 있으신가요? 댓글로 자유롭게 질문해주세요!
참고 자료 🔖
- A2A GitHub 저장소: https://github.com/google/A2A
- A2A 공식 문서 사이트: https://google.github.io/A2A/
- 구글 개발자 블로그 (A2A 발표): https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/
- Google Cloud 블로그 (Vertex AI와 A2A): https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/build-and-manage-multi-system-agents-with-vertex-ai
- 디지털 부르주아 블로그 (A2A 설명): https://digitalbourgeois.tistory.com/1027
- 브런치 (AI 에이전트 협업과 A2A): https://brunch.co.kr/@@aPda/353