AI 에이전트 혁명! 구글 A2A 프로토콜 완전 해부 – Anthropic MCP와의 차이, 실전 활용법, 미래 전망까지
1. 들어가며: AI 에이전트 시대의 진짜 시작
“AI가 당신의 업무를 자동화해줍니다!”
이제는 너무 익숙한 문장이죠. 하지만 최근 ‘에이전트’라는 단어가 AI 업계의 가장 뜨거운 키워드로 떠오르고 있습니다.
단순히 챗봇이나 자동화 스크립트가 아니라, 스스로 판단하고, 외부 시스템과 연동하며, 다른 에이전트와 협업하는 진짜 ‘AI 에이전트’의 시대가 시작된 것입니다.
이 에이전트들이 ‘팀’을 이루어 복잡한 업무를 자동화하려면, 서로 표준화된 방식으로 대화할 수 있어야 합니다.
바로 여기서 구글이 공개한 Agent2Agent(A2A) 프로토콜이 등장합니다. 오늘 포스트에서는 A2A가 왜 중요한지, Anthropic의 MCP와는 무엇이 다른지, 그리고 실전에서 어떤 혁신을 만들어낼 수 있는지 쉽고 재미있게 풀어보겠습니다.
2. 왜 A2A인가? – MCP의 한계와 새로운 패러다임
Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)는 무엇이었나?
- LLM(대형 언어모델)이 계산기, DB, 파일시스템 등 다양한 툴을 호출할 수 있게 만든 ‘모델 중심’의 표준 프로토콜.
- 즉, “한 모델이 여러 도구를 쓸 수 있게 해주는 규약”이었습니다.
그런데, 기업 현장에서는 이런 고민이 생겼습니다.
“이제는 한 모델이 아니라, 여러 AI 에이전트가 서로 도와가며 일해야 하지 않을까?”
- 예: 비용 정리 에이전트가 일하다가, 채용 에이전트에게 도움을 요청하거나, 보안 에이전트가 인증을 맡는 등…
기존 MCP는 이런 에이전트 간 협업까지는 커버하지 못했습니다.
“A가 B에게 일을 시킬 때, 표준화된 요청·응답 방식은?”
“여러 에이전트가 뒤섞인 환경에서 권한·보안은?”
이런 문제를 해결하기 위해, 구글이 중심이 되어 만든 것이 바로 A2A(Agent2Agent) 프로토콜입니다.
3. A2A 프로토콜의 핵심 설계와 특징
-
에이전트 카드(Agent Card):
각 에이전트의 능력, 입력/출력, 권한 요구사항 등을JSON으로 표현.
→ 시스템이 자동으로 적합한 에이전트를 탐색·호출 가능! -
Task/Artifact 구조:
모든 작업(Task)은 표준 구조로 정의, 결과물(Artifact)도 표준화.
→ 단기/장기 작업 모두 일관성 있게 관리. -
협업 및 UI 협상:
단순 데이터 교환이 아니라, 컨텍스트·지시사항·UI(iframe, 동영상 등) 형식까지 협상 가능. -
보안 강화:
인증·권한 체계 내장, 에이전트별로 세분화된 접근 제어. -
멀티모달 지원:
텍스트, 이미지, 3D 모델 등 다양한 입력/출력 포맷 지원.
중요!
A2A는 기존 MCP를 대체하는 게 아니라 ‘보완’합니다.
툴 호출(MCP) + 에이전트 협업(A2A) = 진짜 멀티에이전트 혁신!
4. A2A 작동 방식, 진짜로 어떻게 돌아갈까?
-
클라이언트 에이전트 → 원격 에이전트
사용자가 “이번 주 비용 내역 정리해줘!”라고 요청하면,
클라이언트 에이전트가 이를 분석 후 원격 에이전트(비용 정리 담당)에게 작업을 넘깁니다.
A2A는 이 요청·응답의 표준 형식을 제공합니다. -
능력 탐색 & 에이전트 카드
각 에이전트는에이전트 카드를 통해 “내가 할 수 있는 일, 입력/출력, 권한”을 명확히 명시.
시스템은 이 카드를 바탕으로 적합한 에이전트 자동 탐색! -
Task & Artifact 구조
모든 업무는Task로, 산출물은Artifact로 표준화.
장기 작업도 중간 상태(Intermediate Artifact) 공유 가능. -
협업 & UI 협상
“텍스트가 아니라 3D 모델로 보여줘!”처럼, UI 형식까지 협상하며 결과를 주고받음.
5. Anthropic MCP vs. Google A2A – 한눈에 보는 비교
| 구분 | MCP (Anthropic) | A2A (Google) |
|---|---|---|
| 주요 목적 | 모델-툴 연결 표준화 | 에이전트-에이전트 협업 표준화 |
| 적용 범위 | 단일 모델 내부 (ex. LLM이 계산기, DB 등 호출) | 다양한 에이전트 간, 멀티 에이전트 환경 |
| 표준화 항목 | 툴 호출, 입력/출력 | 능력 탐색, 권한, 작업/결과 구조, UI 협상 등 |
| 상호운용성 | 제한적 | 매우 높음 |
| 실전 활용 예시 | LLM이 계산기, DB 등 툴 호출 | 채용, 인프라 관리, 고객응대 등 복합 업무 자동화 |
6. 실전 케이스: 소프트웨어 엔지니어 채용 자동화, 이렇게 달라진다
-
1) 채용 담당자가 에이전트 스페이스에 요청
“스태프 소프트웨어 엔지니어를 뽑고 싶어요. 요건이 정리된 PDF 파일을 참고해 적합한 후보자를 찾아주세요.” -
2) 클라이언트 에이전트 분석 → 소싱 에이전트 호출
메인 에이전트가 요청을 분석, 소싱 에이전트(외부 채용 플랫폼 연동)에게 업무를 분배. -
3) 소싱 에이전트가 후보자 리스트업
여러 채용 사이트/네트워크에서 적합한 후보자 정보 수집, 리스트 생성. -
4) 결과 전달 → 인터뷰/평가/백그라운드 체크 에이전트와 협업
면접 일정, 평가 설문, 백그라운드 체크 등 각 업무는 특화 에이전트가 맡아 자동화! -
5) 해외 후보자 검증
미국 내/해외 백그라운드 체크 에이전트가 각각 분업.
이점:
- 사람의 수작업 대폭 감소
- 다양한 에이전트 추가/교체가 쉬워 유연성 극대화
- 실시간 상태 모니터링 및 중간 결과 공유
- 데이터 품질·보안·에러 처리 등은 A2A 표준이 체계적으로 지원
7. A2A가 바꿀 미래 – 에이전트 생태계의 진화
REST, GraphQL이 없었다면 API 통합이 얼마나 어려웠을지 상상해보세요.
A2A는 에이전트 시대의 ‘REST’가 될 수 있습니다.
- 서로 다른 에이전트가 쉽게 협력, 시스템 확장성이 폭발적으로 증가
- 수십·수백 개 에이전트가 유기적으로 돌아가는 미래 기업 환경 실현
- 재무, 법무, 인사, 상품 기획, 고객응대, 인프라 등 모든 분야 자동화
- AI 윤리, 보안, 데이터 품질, 버그 처리 등 과제는 남아있지만, A2A가 그 기반 인프라를 제공
8. 개발자를 위한 실무 가이드 & 리소스
-
A2A 공식 문서 & 예제 코드
구글 공식 블로그에서 자세히 보기 -
GitHub 리포지토리
A2A GitHub 저장소 바로가기 -
에이전트 개발 키트(ADK) 및 프레임워크 연동
다양한 언어/플랫폼 지원 예정, 오픈소스 생태계에서 누구나 기여 가능! -
초기 적용 시 주의사항
인증, 권한 관리, 에이전트별 에러 처리 등은 반드시 체크!
A2A 공식 GitHub에서 문서와 예제 코드를 확인해보세요!
9. 요약 및 마치며
- MCP는 “툴-모델 연결”에 집중, A2A는 “에이전트-에이전트 협업”의 표준화에 도전
- 에이전트 카드, Task/Artifact 구조, UI 협상 등 A2A만의 강력한 특징
- 실전에서 수많은 에이전트가 유기적으로 협업하는 미래, 이제 현실이 된다
- 구글, Anthropic 등 글로벌 IT 기업이 강력히 지원, 오픈소스 생태계로 누구나 참여 가능!
- AI 시스템 아키텍처·개발을 고민하는 분이라면, 지금 바로 A2A를 경험해보시길!
오늘도 끝까지 읽어주셔서 감사합니다.
앞으로도 최신 AI 트렌드와 실전 인사이트, 그리고 개발자에게 꼭 필요한 정보로 다시 찾아뵙겠습니다.
궁금한 점, 댓글로 남겨주시면 친절하게 답변드리겠습니다!
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