A2A의 기원: AI 바벨탑 극복
2025년 4월 9일에 출시된 Google Agent2Agent Protocol(A2A)은 인공지능 분야의 중요한 과제인 가상 어시스턴트 간의 상호 운용성 부족 문제를 해결합니다. 현재 AI 에이전트는 자체 규칙 및 기술 언어 세트를 준수하면서 고립된 사일로에서 작동하는 경우가 많습니다. 이러한 파편화는 비즈니스 프로세스의 자동화를 방해하여 서로 다른 공급업체가 개발한 에이전트가 효과적으로 통신하지 못하게 합니다.
글로벌하게 분산된 공급망 또는 복잡한 채용 프로세스를 상상해 보십시오. AI 에이전트가 원활하게 상호 작용할 수 없으면 오케스트레이션이 중단되고 비효율성이 발생할 수 있습니다. A2A 프로토콜은 지능형 엔터티가 연결되고 협업할 수 있도록 하는 보편적 표준을 제공하여 이러한 격차를 해소하고 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 임시 통합의 필요성을 없애려고 합니다.
비전: AI를 위한 공통 언어
A2A의 핵심 목표는 지능형 에이전트에게 공통 언어, 즉 내부 아키텍처에 관계없이 이해할 수 있는 공유 문법 및 구문을 제공하는 것입니다. 이 비전은 AI 시스템이 인터넷에서 인간이 하는 것처럼 원활하게 통신하고 협업할 수 있는 ‘AI 에이전트 인터넷’의 토대를 마련합니다.
이러한 중간 계층이 없으면 기업은 계속해서 비용이 많이 들고 느리고 유지 관리가 어려운 여러 통합을 관리해야 하는 부담에 직면하게 됩니다. A2A는 기술적 자유를 손상시키지 않으면서 이러한 복잡성을 단순화하는 것을 목표로 합니다. A2A는 AI 에이전트가 기본 기술에 관계없이 효과적으로 통신할 수 있는 세상을 구상합니다.
A2A의 5가지 기둥: 디지털 에이전트를 위한 헌법
Google Agent2Agent Protocol은 디지털 에이전트를 위한 현대적인 헌법 역할을 하는 5가지 기본 원칙을 기반으로 구축되었습니다.
개방성: 프로토콜은 자유롭게 액세스할 수 있으며 단일 공급업체에 의존하지 않아 광범위한 채택과 혁신을 촉진합니다.
호환성: A2A는 HTTP, JSON-RPC 및 SSE와 같은 기존 표준과의 쉬운 통합을 위해 설계되어 기존 시스템과의 원활한 상호 작용을 보장합니다.
보안: 강력한 인증 및 권한 부여 메커니즘이 프로토콜에 통합되어 전문 환경의 엄격한 보안 요구 사항을 충족합니다.
유연성: 프로토콜은 짧은 작업(몇 초 지속)과 긴 작업(몇 시간 또는 며칠 지속)을 모두 관리하여 광범위한 애플리케이션을 수용할 수 있습니다.
다중 모드: 에이전트는 이미지, 사운드 및 비디오를 교환하여 풍부하고 상황에 맞는 상호 작용을 가능하게 합니다.
기능 해부학: 에이전트 카드, 작업 및 스트리밍
A2A 시스템은 AI 에이전트 간의 통신 및 협업을 용이하게 하는 여러 주요 구성 요소를 중심으로 작동합니다.
에이전트 카드: AI를 위한 디지털 명함
A2A 시스템의 핵심에는 각 에이전트의 기능과 요구 사항을 정확하게 설명하는 JSON 형식의 디지털 명함인 ‘에이전트 카드’가 있습니다. 이러한 카드를 통해 AI 에이전트는 서로를 발견하고, 각자의 기술을 평가하고, 협업할 수 있는지 여부를 판단할 수 있습니다.
이러한 카드는 AI 에이전트가 서로의 기술을 식별하고 평가하여 협업에 적합한지 여부를 결정할 수 있도록 하는 중요한 목적을 수행합니다.
작업: 협업의 구성 요소
‘작업’은 A2A 생태계 내에서 작업의 기본 단위를 나타냅니다. 각 작업은 잘 정의된 수명 주기를 따르며 다른 에이전트가 액세스, 평가 또는 수정할 수 있는 아티팩트 제작으로 끝맺습니다. 이러한 구조화된 접근 방식을 통해 작업이 효율적이고 효과적으로 완료됩니다.
스트리밍: 실시간 업데이트 및 지속적인 협업
A2A 프로토콜의 가장 혁신적인 기능 중 하나는 스트리밍 지원입니다. 에이전트가 최종 결론을 전달할 때까지 기다리는 대신 업데이트가 실시간으로 제공됩니다. 이를 통해 복잡한 주제를 탐색하는 에이전트는 먼 땅에서 파견을 보내는 탐험가와 유사하게 발견된 내용을 공유할 수 있습니다.
심층적인 문서 연구의 예를 고려해 보십시오. 에이전트는 이름, 참조, 신뢰할 수 있는 출처와 같은 첫 번째 사용 가능한 정보를 보내는 것으로 시작합니다. 데이터베이스, 특수 API 또는 학술 아카이브를 탐색하면서 실행 가능한 정보의 순서대로 정렬된 조각을 지속적으로 전송합니다. 각 업데이트는 중단이나 불필요한 대기 시간 없이 요청 에이전트의 이해를 개선합니다.
이러한 유동성은 AI 에이전트 간의 협업 작업의 본질을 근본적으로 변화시킵니다. 단계 간의 침묵을 제거하고 상호 작용을 지속적이고 투명하며 거의 인간적인 자발성으로 만듭니다.
비즈니스 이점: AI로 복잡성 오케스트레이션
AI 에이전트가 원활하게 협력하여 가장 복잡한 비즈니스 프로세스를 오케스트레이션한다고 상상해 보십시오. 더 이상 사일로도 없고 힘든 통합도 필요 없습니다. 각 에이전트가 자신의 전문 분야에서 탁월하면서 동료와 완벽하게 협력하는 새로운 유동성만 있을 뿐입니다. 이것이 바로 Google Agent2Agent Protocol의 약속입니다.
A2A의 잠재적 영향은 다양한 산업 및 애플리케이션에 걸쳐 확장됩니다.
사용 사례: 공급망 관리 간소화
Google Agent2Agent Protocol의 힘을 이해하기 위해 자동차 부문에서 운영되는 국제 산업 그룹의 사례를 고려해 보십시오. 독일의 한 공장에서 고장이 발생하여 생산이 중단됩니다. 빠른 해결책이 필요합니다. 가용성이 제한된 일련의 중요 구성 요소를 교체합니다.
물류 관리자는 전용 AI 에이전트를 활성화합니다. Google Agent2Agent Protocol을 통해 이 에이전트는 외부 파트너 에이전트(제조업체, 공급업체, 운송업체)의 카드를 참조하여 이 비상 사태에 대응할 수 있는 에이전트를 식별합니다.
그런 다음 이탈리아 공급업체의 특수 에이전트, 네덜란드에 기반을 둔 물류 제공업체의 에이전트, 프랑스 현장 유지 보수 서비스 내의 세 번째 에이전트에 연락합니다.
각 에이전트는 요청을 승인하고 자체 내부 검색을 시작하고 구조화된 아티팩트(부품 가용성, 예상 배송 시간 및 현장 기술자의 가용성) 교환을 시작합니다. 이 정보는 점진적으로 스트리밍 업데이트 형태로 전송되어 중앙 코디네이터가 대응 계획의 진행 상황을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
시스템 간에 수동적인 인간 개입 없이 몇 시간 내에 부품이 예약되고 트럭이 파견되고 엔지니어가 파견되는 완전한 솔루션이 제안됩니다. 모두 자율 에이전트 간의 원활한 통신 덕분이며, 각 에이전트는 자체 기술 언어를 사용하지만 A2A를 통해 모두 이해할 수 있습니다.
A2A 대 MCP(Model Context Protocol)
Google의 A2A 프로토콜을 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)과 같은 AI 통합에 대한 다른 접근 방식과 구별하는 것이 중요합니다. MCP는 대규모 언어 모델이 외부 도구 및 데이터 소스에 액세스할 수 있는 메커니즘을 제공합니다. 이 모델을 통해 CRM, SQL 데이터베이스 또는 예측 분석 엔진을 호출하여 기본 구조 외부의 데이터 및 기능에 대한 게이트웨이를 제공할 수 있습니다.
MCP는 개별 에이전트에게 외부 리소스와 상호 작용할 수 있는 기능을 제공하는 반면 A2A는 여러 에이전트를 사회화하여 에이전트 간의 직접적인 통신 및 협업을 촉진하는 데 중점을 둡니다. 마케팅 에이전트가 글로벌 배포를 계획하기 위해 물류 에이전트와 직접 논의한다고 상상해 보십시오. 인간이 개입할 필요가 없습니다. 결정은 기계 간에 이루어집니다.
그러나 Google은 해당 프로토콜을 MCP를 완벽하게 보완하는 것으로 포지셔닝합니다. 에이전트는 MCP를 사용하여 데이터베이스를 쿼리한 다음 A2A를 통해 디지털 전문가에게 결과 분석을 위임할 수 있습니다. 이 비전은 서로 다른 프로토콜이 협력하여 AI 기능을 향상시키는 조화로운 생태계를 제시합니다.
잠재적인 표준 전쟁?
Google의 협력적인 입장에도 불구하고 일부 관찰자들은 A2A의 등장을 표준 전쟁의 시작으로 봅니다. OpenAI의 최근 MCP 채택은 이러한 인식을 더욱 부채질했습니다.
Google Agent2Agent Protocol의 초기 파트너에 Anthropic 및 OpenAI가 없는 것은 주목할 만합니다. 특히 Google이 MCP를 지원한다고 주장하는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다. 이 상황은 AI 생태계 내에서 통신 표준을 정의하는 전략적 중요성을 강조합니다. 언어를 제어하는 엔터티는 궁극적으로 사고, 적어도 표현을 제어합니다. 이 원칙은 AI와 인간 모두에게 적용됩니다.
전략적 파트너십: 협업 생태계 구축
Google Agent2Agent Protocol은 Salesforce 및 SAP와 같은 기업 거대 기업은 물론 LangChain 및 MongoDB와 같은 전문 플레이어를 포함한 다양한 파트너를 유치했습니다. 이러한 다양한 조합은 프로토콜의 광범위한 야망을 반영합니다. A2A는 단순히 기술 시장의 특정 부문에 어필하는 데 만족하지 않습니다. 모든 영역에서 지능형 에이전트 간의 통신을 위한 보편적 표준이 되는 것을 목표로 합니다.
Deloitte 및 Accenture와 같은 유명 컨설팅 회사의 참여도 중요합니다. 이러한 회사는 기업 내에서 새로운 기술의 채택에 중요한 역할을 하여 기술적 복잡성을 유형의 비즈니스 이점으로 전환합니다. A2A에 대한 그들의 지원은 프로토콜이 기술 애호가를 위한 장난감일 뿐만 아니라 세계 최대 조직의 비즈니스 프로세스를 변화시킬 솔루션임을 시사합니다.
점진적 배포: 오픈 소스에서 안정적인 릴리스까지
Google Agent2Agent Protocol의 배포 전략은 점진적인 접근 방식을 따릅니다. 초기 채택자와 개발자가 탐색할 수 있도록 오픈 소스 버전이 GitHub에서 처음으로 제공됩니다. 커뮤니티의 피드백을 통합하여 사양을 개선한 후 2025년 말에 안정적인 버전이 릴리스될 예정입니다.
이러한 커뮤니티 중심 접근 방식은 Android와 같은 Google의 가장 큰 성공 사례를 연상시킵니다. 개방성은 채택을 촉진하고, 채택은 임계 질량을 생성하고, 임계 질량은 표준을 설정합니다. Google이 숙달한 이 잘 작동하는 머신은 A2A를 협업 AI에 없어서는 안 될 프로토콜로 만들 수 있습니다.
AI 협업의 미래
Google Agent2Agent Protocol은 AI 시스템이 원활하게 협력하여 자동화, 혁신 및 문제 해결을 위한 새로운 가능성을 열어주는 미래를 향한 중요한 단계입니다. 통신을 위한 보편적 표준을 확립함으로써 A2A는 더욱 상호 연결되고 지능적인 세상을 위한 길을 열어줍니다.