Agent2Agent: Google의 AI 에이전트 통신 혁신
인공지능 (AI) 에이전트의 잠재력을 최대한 발휘하기 위한 여정에서 역동적인 다중 에이전트 생태계 내에서 원활하게 협업하는 능력은 중요한 요소로 떠오르고 있습니다. 데이터 시스템과 애플리케이션을 격리시키는 사일로를 허무는 것은 AI 에이전트가 효과적으로 상호 작용하고 서로 학습할 수 있는 환경을 조성하는 데 가장 중요합니다. 출처나 기본 프레임워크에 관계없이 에이전트 간의 상호 운용성을 달성하면 자율성을 크게 향상시키고 생산성을 높이며 복잡한 AI 시스템 유지와 관련된 장기적인 비용을 절감할 수 있습니다.
이러한 요구에 대한 Google의 대응은 다양한 엔터프라이즈 플랫폼에서 AI 에이전트 간의 통신, 정보 공유 및 협업 운영을 용이하게 하도록 설계된 개방형 프로토콜인 Agent2Agent (A2A)의 도입입니다. Anthropic의 Model Context Protocol (MCP)을 보완하는 A2A는 대규모 에이전트 시스템 구축에 대한 Google의 광범위한 경험을 활용하여 엔터프라이즈 환경 내에서 다중 에이전트 시스템을 배포할 때 발생하는 특정 문제를 해결합니다. 이 혁신적인 프로토콜은 개발자가 A2A를 준수하는 모든 에이전트와 원활하게 연결할 수 있는 시스템을 만들어 기업에 에이전트 관리에 대한 표준화된 접근 방식을 제공하고 협업 AI의 막대한 잠재력을 열어줍니다.
A2A의 기술적 기반 공개
A2A는 작업을 시작하는클라이언트 에이전트와 해당 작업을 실행하는 원격 에이전트 간의 작업 통신을 가능하게 하는 강력한 프레임워크를 구축합니다. A2A의 핵심 기능은 다음과 같습니다.
- 기능 검색: JSON 기반의 ‘에이전트 카드’에 기능을 게시하여 협업에 적합한 에이전트의 검색을 용이하게 합니다.
- 작업 관리: 작업 객체를 중심으로 협업 환경을 구축하여 즉각적인 작업과 장기 실행 작업을 모두 지원하고 출력을 ‘아티팩트’라고 합니다.
- 협업 통신: 에이전트가 컨텍스트 정보, 응답, 아티팩트 및 사용자 지침을 교환할 수 있도록 합니다.
- 경험 협상: 다양한 콘텐츠 유형을 지원하는 여러 ‘파트’로 구성된 메시지를 통해 다양한 사용자 인터페이스 기능을 수용합니다.
MCP와 A2A 간의 상호 작용은 고유한 역할을 이해하는 데 매우 중요합니다. MCP는 구조화된 입력/출력을 통해 에이전트를 도구 및 리소스에 연결하는 데 중점을 두는 반면, A2A는 공유 메모리, 리소스 또는 도구에 관계없이 에이전트 간의 동적이고 다중 모드 통신을 가능하게 하는 데 집중합니다.
A2A 프로토콜에 대한 심층 분석
A2A 프로토콜은 에이전트 간의 원활한 협업을 가능하게 하는 잘 정의된 메커니즘을 구현합니다. 각 에이전트의 기능은 일반적으로 /.well-known/agent.json에 있는 에이전트 카드를 통해 광고되어 클라이언트 에이전트가 적합한 협력자를 찾을 수 있도록 합니다. A2A 서버는 프로토콜의 에이전트 측 구현 역할을 하며 작업 요청을 수신하고 실행하는 역할을 담당합니다. 반대로 A2A 클라이언트는 작업 요청을 시작하는 애플리케이션 또는 에이전트를 나타내며 tasks/send와 같은 인터페이스를 통해 작업을 제출합니다.
각 작업에는 고유한 ID가 할당되고 제출됨, 작업 중, 완료됨과 같은 다양한 상태를 거칩니다. 이 수명 주기 동안 에이전트는 텍스트, 파일 또는 구조화된 데이터와 같은 다양한 유형의 콘텐츠를 포함하는 여러 파트로 구성된 메시지를 통해 상호 작용합니다.
작업 실행 중에 에이전트가 생성한 출력은 파트로 구성된 아티팩트라고도 합니다. 장기 실행 작업의 경우 서버는 Server-Sent Events (SSE)를 통해 스트리밍을 활용하여 클라이언트에 실시간 업데이트를 제공할 수 있습니다. 또는 푸시 알림을 사용하여 클라이언트의 구성된 웹후크 인터페이스로 업데이트를 사전에 보낼 수 있습니다.
구체적인 예: A2A를 통한 채용 간소화
A2A의 혁신적인 잠재력을 설명하기 위해 소프트웨어 엔지니어 채용 프로세스를 고려해 보겠습니다. A2A 지원 협업을 통해 이 프로세스를 크게 간소화할 수 있습니다. Agentspace와 같은 통합 인터페이스 내에서 채용 관리자는 작업 설명, 위치 기본 설정 및 필요한 기술을 기반으로 적합한 후보자를 식별하기 위해 자신의 에이전트를 할당할 수 있습니다.
그런 다음 이 에이전트는 다른 전문 에이전트와 협력하여 자격을 갖춘 개인을 소싱할 수 있습니다. 추천을 받으면 채용 관리자는 에이전트에게 인터뷰 일정을 잡도록 추가로 지시하여 인재 심사 프로세스를 단순화할 수 있습니다. 인터뷰 후 추가 에이전트를 호출하여 신원 조사를 수행하여 채용 워크플로를 완료할 수 있습니다.
이 예에서는 AI 에이전트가 A2A를 활용하여 시스템 간에 원활하게 협업하여 궁극적으로 자격을 갖춘 후보자를 채용하는 프로세스를 간소화할 수 있는 방법을 보여줍니다.
Agent2Agent의 이점
Agent2Agent 프로토콜은 AI 에이전트를 활용하려는 개발자 및 조직에 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.
상호 운용성: A2A를 통해 서로 다른 공급업체의 AI 에이전트와 서로 다른 프레임워크에서 구축된 AI 에이전트가 원활하게 통신하고 협업할 수 있습니다. 이 상호 운용성은 복잡한 다중 에이전트 시스템을 만드는 데 매우 중요합니다.
표준화: A2A는 에이전트 관리에 대한 표준화된 접근 방식을 제공하여 다중 에이전트 시스템을 배포, 모니터링 및 유지 관리하는 것을 더 쉽게 만듭니다.
확장성: A2A는 확장 가능하도록 설계되어 조직이 복잡한 작업을 처리할 수 있는 대규모 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다.
유연성: A2A는 광범위한 사용 사례에 적용할 수 있는 유연한 프로토콜입니다.
혁신: A2A는 개발자가 새롭고 흥미로운 AI 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있는 플랫폼을 제공하여 혁신을 촉진합니다.
A2A와 다른 에이전트 통신 프로토콜 비교
A2A는 AI 에이전트 통신을 위한 유망한 새로운 프로토콜이지만 유일한 프로토콜은 아닙니다. Foundation Model Connectivity Protocol (FMCP)과 같은 다른 프로토콜도 AI 에이전트 간의 통신 및 협업을 용이하게 하는 것을 목표로 합니다.
FMCP는 A2A와 마찬가지로 AI 에이전트가 서로 상호 작용하는 방식을 표준화하려고 합니다. 그러나 FMCP는 주로 에이전트를 기반 모델에 연결하는 데 중점을 두는 반면 A2A는 에이전트 간의 통신을 가능하게 하는 데 중점을 둡니다. 이러한 초점의 차이는 A2A와 FMCP가 함께 사용하여 더 강력하고 다재다능한 AI 시스템을 구축할 수 있는 상호 보완적인 프로토콜임을 의미합니다.
또 다른 관련 프로토콜은 앞서 언급했듯이 A2A를 보완하는 Model Context Protocol (MCP)입니다. MCP는 에이전트를 도구, API 및 리소스에 연결하는 데 중점을 두는 반면 A2A는 에이전트 간의 동적이고 다중 모드 통신을 가능하게 합니다.
AI 에이전트 통신의 미래
A2A 개발은 AI 에이전트 통신 분야에서 중요한 진전입니다. AI 에이전트가 더욱 정교해지고 더 복잡한 애플리케이션에서 사용됨에 따라 표준화된 통신 프로토콜에 대한 필요성이 더욱 커질 것입니다. A2A는 널리 채택되는 표준이 될 가능성이 있으며 조직이 더 강력하고 다재다능한 AI 시스템을 구축할 수 있도록 합니다.
미래에는 A2A의 추가 개발을 예상할 수 있으며 프로토콜에 새로운 기능과 기능이 추가될 것입니다. AI 에이전트 통신의 특정 문제를 해결하는 새로운 프로토콜의 출현도 예상할 수 있습니다.
Agent2Agent의 사용 사례
Agent2Agent 프로토콜은 다음과 같은 광범위한 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다.
고객 서비스: AI 에이전트를 사용하여 질문에 답변하고 문제를 해결하며 지원을 제공하는 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. A2A를 통해 이러한 에이전트는 서로 협력하여 보다 포괄적이고 효율적인 서비스를 제공할 수 있습니다.
의료: AI 에이전트를 사용하여 질병을 진단하고 치료 계획을 개발하며 환자를 모니터링할 수 있습니다. A2A를 통해 이러한 에이전트는 정보를 공유하고 환자 치료에 협력할 수 있습니다.
금융: AI 에이전트를 사용하여 투자를 관리하고 사기를 탐지하며 재정 자문을 제공할 수 있습니다. A2A를 통해 이러한 에이전트는 더 나은 결정을 내리고 위험을 관리하기 위해 협력할 수 있습니다.
제조: AI 에이전트를 사용하여 로봇을 제어하고 생산 프로세스를 최적화하며 재고를 관리할 수 있습니다. A2A를 통해 이러한 에이전트는 활동을 조정하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
교육: AI 에이전트를 사용하여 학습을 개인화하고 피드백을 제공하며 학생 진행 상황을 평가할 수 있습니다. A2A를 통해 이러한 에이전트는 협력하여 보다 포괄적이고 효과적인 학습 경험을 제공할 수 있습니다.
Agent2Agent 구현
Agent2Agent를 구현하려면 개발자는 프로토콜에 명시된 사양을 따라야 합니다. 여기에는 에이전트 카드, A2A 서버 및 A2A 클라이언트 구현이 포함됩니다. 개발자는 기존 라이브러리 및 도구를 사용하여 구현 프로세스를 단순화할 수 있습니다.
Google은 개발자가 시작점으로 사용할 수 있는 A2A의 참조 구현을 제공합니다. 참조 구현에는 개발자가 시작하는 데 도움이 되는 샘플 코드와 문서가 포함되어 있습니다.
과제 및 고려 사항
Agent2Agent는 상당한 이점을 제공하지만 염두에 두어야 할 과제와 고려 사항도 있습니다.
보안: AI 에이전트 간의 통신 보안을 보장하는 것이 중요합니다. A2A에는 무단 액세스 및 데이터 유출로부터 보호하기 위한 보안 메커니즘이 포함되어 있습니다.
개인 정보 보호: 사용자 데이터의 개인 정보를 보호하는 것도 중요합니다. A2A를 통해 개발자는 개인 정보 보호 제어를 구현하여 중요한 정보를 보호할 수 있습니다.
확장성: 확장 가능한 A2A 시스템을 구축하는 것은 어려울 수 있습니다. 개발자는 네트워크 대역폭, 처리 능력 및 저장 용량과 같은 요소를 고려해야 합니다.
복잡성: A2A 구현은 특히 대규모 시스템의 경우 복잡할 수 있습니다. 개발자는 AI 에이전트, 통신 프로토콜 및 분산 시스템에 대한 강력한 이해가 필요합니다.
거버넌스: 에이전트가 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 A2A 시스템에 대한 명확한 거버넌스 정책을 수립하는 것이 중요합니다.
AI 환경에 대한 Agent2Agent의 영향
Agent2Agent 도입은 AI 에이전트 기술 진화에 있어 중요한 이정표입니다. A2A는 통신 및 협업을 위한 표준화된 프레임워크를 제공함으로써 새로운 AI 혁신 시대를 열 수 있습니다. 더 많은 개발자와 조직이 A2A를 채택함에 따라 광범위한 과제와 기회를 해결하는 새롭고 흥미로운 AI 에이전트 애플리케이션의 확산을 예상할 수 있습니다.
A2A의 영향은 의료 및 금융에서 제조 및 교육에 이르기까지 다양한 산업에서 느껴질 것입니다. A2A는 AI 에이전트가 원활하게 협업할 수 있도록 함으로써 조직이 혁신을 주도하고 결과를 개선할 수 있는 더 강력하고 다재다능하며 효율적인 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다.
결론
Google의 Agent2Agent 프로토콜은 AI 에이전트 통신 분야에서 중요한 진전을 나타내며 에이전트가 협업하고 정보를 공유하기 위한 표준화되고 상호 운용 가능한 프레임워크를 제공합니다. A2A는 에이전트 간의 원활한 통신을 가능하게 함으로써 새로운 AI 혁신 시대를 열 수 있으며 조직이 광범위한 과제와 기회를 해결할 수 있는 더 강력하고 다재다능한 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다. AI 환경이 계속 진화함에 따라 A2A는 AI 에이전트 기술의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.