Google은 최근 인공지능(AI) 에이전트 간의 원활한 협업을 촉진하기 위해 설계된 획기적인 이니셔티브인 Agent2Agent 프로토콜(A2A)을 발표했습니다. 이 새롭고 오픈 소스 프로토콜은 AI 에이전트가 효과적으로 소통하고 협력할 수 있도록 상호 운용성을 위한 범용 프레임워크를 구축하고자 합니다.
AI 에이전트의 잠재력은 빠르게 확장되고 있으며, 현재 그 기능은 불과 몇 년 전에는 상상할 수 없었던 수준을 훨씬 뛰어넘습니다. 서로 다른 AI 에이전트 간의 협업을 가능하게 함으로써 이전에는 달성할 수 없었던 더 큰 잠재력을 열고 혁신을 이룰 수 있습니다. 그러나 이러한 수준의 협업을 달성하려면 이러한 에이전트가 원활하게 상호 작용할 수 있는 공통 언어 또는 프로토콜이 필수적입니다. 이것이 바로 Google에서 도입한 Agent2Agent 프로토콜의 목적입니다.
상호 운용성의 힘 발휘
AI 에이전트 간의 상호 운용성은 잠재력을 최대한 발휘하는 데 매우 중요합니다. AI 에이전트가 출처나 개발된 프레임워크에 관계없이 서로 상호 작용할 수 있을 때 자율성과 생산성이 크게 향상됩니다. A2A 프로토콜은 Atlassian, PayPal, Salesforce 및 SAP와 같은 50개 이상의 기술 파트너와 주요 서비스 제공업체의 지원을 받아 이러한 요구 사항을 해결하도록 설계되었습니다. 이 협업은 AI 에이전트가 다양한 엔터프라이즈 플랫폼에서 정보를 안전하게 교환하고 작업을 조정할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. Google은 이 프레임워크가 고객에게 상당한 가치를 제공할 것이라고 믿습니다.
A2A는 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)을 보완하는 개방형 프로토콜로 구상되었습니다. 개발자가 프로토콜을 사용하여 다른 에이전트와 연결할 수 있는 에이전트를 만들 수 있도록 지원하여 사용자에게 다양한 제공업체의 에이전트를 결합할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이 표준화된 접근 방식을 통해 조직은 여러 플랫폼 및 클라우드 환경에서 에이전트를 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.
A2A 개발을 안내하는 주요 원칙
파트너와의 협력을 통해 A2A 프로토콜 개발은 5가지 주요 원칙의 지침을 받았습니다.
- 에이전트 기능에 집중: A2A는 공유 메모리, 도구 또는 컨텍스트가 없더라도 자연스러운 비정형 컨텍스트에서 에이전트 간의 협업을 용이하게 하도록 설계되었습니다.
- 기존 표준 기반 구축: 이 프로토콜은 HTTP, SSE 및 JSON-RPC와 같이 확립되고 널리 사용되는 표준을 활용하여 기존 IT 인프라에 더 쉽게 통합할 수 있습니다.
- 기본적으로 보안: A2A는 OpenAPI4에서 사용하는 인증 체계와 유사하게 처음부터 엔터프라이즈급 인증 및 권한 부여 메커니즘을 통합합니다.
- 장기 실행 작업 지원: A2A는 빠른 작업과 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있는 심층 조사 모두를 지원할 수 있을 만큼 유연합니다. 사용자는 프로세스 전반에 걸쳐 실시간 피드백과 상태 업데이트를 받습니다.
- 양식에 독립적: AI 에이전트 애플리케이션이 텍스트에만 국한되지 않는다는 점을 인식하여 A2A는 오디오 및 비디오 스트리밍과 같은 다양한 양식을 지원합니다.
A2A 작동 방식: 프로토콜 심층 분석
A2A를 통한 통신은 ‘클라이언트’ 에이전트와 ‘원격’ 에이전트 간에 발생합니다. 클라이언트 에이전트는 작업을 공식화하고 제출하는 반면, 원격 에이전트는 이러한 작업을 실행하여 올바른 정보를 제공하거나 적절한 작업을 수행합니다.
에이전트는 기능 검색을 통해 JSON 형식으로 된 ‘에이전트 카드’를 사용하여 기능을 알릴 수 있습니다. 이를 통해 클라이언트 에이전트는 특정 작업에 가장 적합한 에이전트를 식별하고 A2A를 통해 통신할 수 있습니다.
클라이언트와 원격 에이전트 간의 통신은 사용자 요청에 따라 작업을 완료하는 데 중점을 둡니다. 작업 관리는 ‘작업’ 객체가 프로토콜에 의해 정의되고 수명 주기가 있음을 보장합니다. 작업은 즉시 완료될 수도 있고, 장기 실행 프로세스의 경우 에이전트가 현재 상태에 대한 업데이트를 교환할 수도 있습니다. 작업 결과는 ‘아티팩트’라고 합니다.
에이전트는 서로 컨텍스트, 응답, 아티팩트 또는 사용자 지침을 전달하기 위해 메시지를 보낼 수 있습니다.
각 메시지에는 생성된 이미지와 같은 완전한 콘텐츠 요소인 ‘파트’가 포함되어 있습니다. 각 파트에는 특정 콘텐츠 유형이 있으므로 클라이언트와 원격 에이전트가 필요한 형식을 협상하고 iFrame, 비디오 또는 웹 양식과 같은 사용자의 UI 기능을 명시적으로 고려할 수 있습니다.
실용적인 예: A2A를 통한 채용 혁신
적합한 구직자를 찾는 인사 관리자의 시나리오를 생각해 보십시오. Agentspace와 같은 통합 인터페이스를 사용하여 관리자는 자신의 에이전트에게 특정 기준(직무 설명, 위치, 기술)을 충족하는 후보자를 찾도록 지시할 수 있습니다. 그러면 에이전트는 다른 전문 에이전트와 상호 작용하여 잠재적 후보자를 식별합니다. 사용자는 제안을 받고 면접을 예약하도록 에이전트에게 지시할 수 있으며, 면접 프로세스가 완료된 후 다른 에이전트에게 신원 조사를 수행하도록 작업을 할당할 수 있습니다.
이 예는 A2A가 복잡한 작업을 간소화하고 자동화하여 시간과 효율성을 절약하는 방법을 보여줍니다. AI 에이전트가 서로 협력하고 서로의 강점을 활용할 수 있도록 함으로써 A2A는 다양한 산업과 프로세스를 변화시킬 잠재력이 있습니다.
오픈 소스 수용: A2A의 협업적 미래
Google은 오픈 소스 프로세스를 통해 파트너 및 커뮤니티와의 협력을 통해 프로토콜을 더욱 발전시킬 계획입니다. 프로토콜의 프로덕션 지원 버전은 올해 말 파트너와 함께 출시될 예정입니다.
오픈 소스 개발에 대한 이러한 노력은 A2A가 AI 커뮤니티의 집단적 지식과 전문성의 혜택을 받아 지속적으로 진화하고 개선될 수 있도록 보장합니다. Google은 협업과 혁신을 촉진함으로써 AI 에이전트가 원활하게 협력하고 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 진정한 범용 프로토콜을 만들기를 희망합니다.
AI 에이전트 협업의 광범위한 의미
Agent2Agent 프로토콜은 AI 진화의 중요한 진전을 나타냅니다. AI 에이전트가 효과적으로 협력할 수 있도록 함으로써 새로운 가능성을 열고 이전에는 극복할 수 없었던 과제를 해결할 수 있습니다. 이 기술의 잠재적 응용 분야는 방대하고 광범위하며 다양한 산업과 영역에 걸쳐 있습니다.
의료 혁신
의료 분야에서 AI 에이전트는 협력하여 의료 이미지를 분석하고, 질병을 진단하고, 치료 계획을 개인화할 수 있습니다. 여러 AI 에이전트의 전문 지식을 결합함으로써 의료 전문가는 환자의 상태를 보다 포괄적으로 이해하고 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.
예를 들어 한 AI 에이전트는 X-레이 및 CT 스캔을 분석하는 역할을 담당하고 다른 에이전트는 환자 병력 및 유전 정보를 분석할 수 있습니다. 발견한 내용을 공유함으로써 이러한 에이전트는 의사가 잠재적 위험을 식별하고 각 환자의 고유한 요구 사항에 맞는 개인화된 치료 계획을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
금융 혁신
금융 분야에서 AI 에이전트는 협력하여 사기를 탐지하고, 위험을 관리하고, 개인화된 금융 조언을 제공할 수 있습니다. 여러 AI 에이전트의 집단 지능을 활용함으로써 금융 기관은 효율성을 개선하고, 비용을 절감하고, 고객 서비스를 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어 한 AI 에이전트는 의심스러운 활동에 대한 거래를 모니터링하는 역할을 담당하고 다른 에이전트는 시장 동향을 분석하고 투자 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 함께 협력함으로써 이러한 에이전트는 금융 기관이 자산을 보호하고 고객에게 최상의 금융 조언을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
교육 강화
교육 분야에서 AI 에이전트는 협력하여 학습 경험을 개인화하고, 학생에게 피드백을 제공하고, 관리 작업을 자동화할 수 있습니다. 각 학생의 개별 요구 사항과 학습 스타일에 맞게 교육을 조정함으로써 AI 에이전트는 학생이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 도울 수 있습니다.
예를 들어 한 AI 에이전트는 특정 주제에 대한 학생의 이해도를 평가하는 역할을 담당하고 다른 에이전트는 개인화된 피드백과 추가 학습 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 함께 협력함으로써 이러한 에이전트는 학생이 더 효과적으로 학습하고 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 도울 수 있습니다.
제조 혁신 주도
제조 분야에서 AI 에이전트는 협력하여 생산 프로세스를 최적화하고, 결함을 감지하고, 장비 고장을 예측할 수 있습니다. 여러 AI 에이전트의 집단 지능을 활용함으로써 제조업체는 효율성을 개선하고, 비용을 절감하고, 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다.
예를 들어 한 AI 에이전트는 제조 장비의 성능을 모니터링하는 역할을 담당하고 다른 에이전트는 생산 데이터를 분석하여 잠재적 병목 현상을 식별하고 생산 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 함께 협력함으로써 이러한 에이전트는 제조업체가 운영을 개선하고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 도울 수 있습니다.
AI 에이전트 협업의 과제 해결
AI 에이전트 협업의 잠재적 이점은 상당하지만 해결해야 할 몇 가지 과제도 있습니다. 이러한 과제는 다음과 같습니다.
- 보안 및 개인 정보 보호 보장: AI 에이전트가 협력하고 데이터를 교환할 때 이 데이터가 무단 액세스 및 오용으로부터 보호되도록 하는 것이 필수적입니다. 민감한 정보를 보호하고 잠재적 침해를 방지하려면 강력한 보안 및 개인 정보 보호 조치가 필요합니다.
- 복잡성 관리: 협업에 참여하는 AI 에이전트의 수가 증가함에 따라 시스템의 복잡성도 증가할 수 있습니다. 이러한 복잡성을 관리하고 시스템이 안정적이고 신뢰할 수 있도록 보장하려면 효과적인 관리 도구와 전략이 필요합니다.
- 신뢰 구축: AI 에이전트 협업이 성공하려면 서로 다른 에이전트 간에 신뢰를 구축하는 것이 필수적입니다. 이를 위해서는 각 에이전트의 신원과 신뢰성을 확인하는 메커니즘을 개발해야 합니다.
- 윤리적 문제 해결: AI 에이전트가 더욱 강력해지고 자율화됨에 따라 사용과 관련된 윤리적 문제를 해결하는 것이 필수적입니다. 여기에는 AI 에이전트가 책임감 있고 윤리적인 방식으로 사용되도록 하고 개인이나 집단을 차별하지 않도록 하는 것이 포함됩니다.
이러한 과제를 해결함으로써 AI 에이전트가 원활하게 협력하고 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 미래를 위한 길을 열 수 있습니다.
AI 에이전트 협업의 미래
Agent2Agent 프로토콜은 AI 에이전트 협업의 새로운 시대의 시작일 뿐입니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 AI 에이전트가 더욱 효과적으로 협력할 수 있도록 지원하는 더욱 정교한 프로토콜과 프레임워크가 등장할 것으로 예상할 수 있습니다.
미래에는 AI 에이전트가 새로운 제품 설계, 새로운 의약품 개발, 글로벌 과제 해결과 같은 훨씬 더 복잡한 작업에 협력할 수 있을 수 있습니다. 여러 AI 에이전트의 집단 지능을 활용함으로써 혁신 속도를 높이고 모두를 위한 더 나은 미래를 만들 수 있습니다.
Agent2Agent 프로토콜은 AI 진화의 중요한 진전을 나타냅니다. AI 에이전트가 효과적으로 협력할 수 있도록 함으로써 새로운 가능성을 열고 이전에는 극복할 수 없었던 과제를 해결할 수 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 AI 에이전트 협업 분야에서 훨씬 더 흥미로운 발전이 있을 것으로 예상할 수 있습니다. AI의 미래는 협업적이며 Agent2Agent 프로토콜은 그 길을 닦는 데 도움을 주고 있습니다.