Agent2Agent 프로토콜 이해하기
Google이 최근 공개한 Agent2Agent (A2A) 프로토콜은 AI 에이전트 간의 협력을 촉진하기 위한 오픈 소스 청사진입니다. 이 이니셔티브는 이러한 디지털 엔터티들이 상호 작용하고 정보를 공유하며 복잡한 문제를 집단적으로 해결할 수 있는 표준화된 방법을 구축하는 것을 목표로 합니다. 50개 이상의 기술 파트너의 지원을 받아 Google은 AI 에이전트가 출신이나 기본 프레임워크에 관계없이 원활하게 연결될 수 있는 활기찬 생태계를 조성하는 것을 목표로 합니다.
A2A 프로토콜은 Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)을 보완하는 기술로 설계되었습니다. AI 에이전트가 작업을 요청하는 클라이언트와 다른 에이전트에게 서비스를 제공하는 서버 역할을 모두 수행할 수 있는 클라이언트-서버 아키텍처를 구축합니다. 이 프레임워크는 AI 에이전트가 엄격한 입력/출력 구조를 가진 미리 정의된 도구에만 의존하지 않고 직접 통신할 수 있는 세상을 구상합니다.
Google은 A2A가 추론하고 새로운 작업을 해결할 수 있는 자율적인 엔터티로서 에이전트 간의 통신을 가능하게 하는 것을 목표로 한다고 강조합니다. 구조화된 동작을 가진 도구와 달리 에이전트는 예상치 못한 문제에 적응하고 대응할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이 프로토콜은 통신을 위해 HTTP를 통한 JSON-RPC를 활용하며 ‘작업’이라는 개념을 주요 상호 작용 단위로 사용합니다. 클라이언트는 원격 에이전트에서 수행하는 작업을 생성합니다.
A2A 프로토콜의 주요 구성 요소
A2A 프로토콜은 다음과 같은 세 가지 기본 유형의 액터를 정의합니다.
- 원격 에이전트: 이들은 A2A 서버에 상주하는 ‘블랙박스’ 에이전트입니다. 내부 작동 방식은 직접적으로 노출되지 않아 모듈성과 캡슐화를 허용합니다.
- 클라이언트: 클라이언트는 원격 에이전트에서 수행하는 작업에 대한 요청을 시작합니다. A2A 생태계 내에서 작업을 시작하는 역할을 합니다.
- 사용자: 이들은 인간 사용자이거나 에이전트 시스템을 통해 작업을 수행하려는 다른 서비스일 수 있습니다. 협업 AI 네트워크의 최종 사용자를 나타냅니다.
이러한 구조화된 접근 방식은 A2A 프레임워크 내의 상호 작용이 잘 정의되고 쉽게 관리될 수 있도록 보장합니다.
A2A 대 MCP: 서로 다른 요구 사항 해결
Google은 A2A가 에이전트로서 에이전트 간의 통신을 용이하게 하는 반면 MCP는 도구로서 상호 작용하는 에이전트에 초점을 맞추고 있다고 강조하여 A2A를 MCP와 구별합니다. 이 구별은 각 프로토콜의 의도된 응용 프로그램을 이해하는 데 중요합니다. A2A는 자율적인 협업을 가능하게 하는 것을 목표로 하는 반면 MCP는 AI 모델을 특수 도구로 기존 시스템에 통합하기 위한 프레임워크를 제공합니다.
그럼에도 불구하고 Google은 A2A 에이전트를 활용하는 응용 프로그램이 이를 MCP 리소스로 모델링할 것을 권장합니다. 이는 두 프로토콜을 함께 사용하여 강력하고 다재다능한 에이전트 시스템을 만들 수 있음을 시사합니다. A2A와 MCP의 강점을 결합함으로써 개발자는 자율적인 협업과 구조화된 도구 통합을 모두 활용하는 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다.
에이전트 상호 운용성의 잠재력
Google은 A2A가 에이전트 상호 운용성의 새로운 시대를 열어 혁신을 주도하고 더 강력하고 다재다능한 에이전트 시스템을 만들 수 있는 잠재력이 있다고 믿습니다. 통신을 위한 표준화된 프로토콜을 제공함으로써 A2A는 협업에 대한 장벽을 제거하고 다른 공급업체 및 프레임워크의 에이전트가 원활하게 함께 작동할 수 있도록 합니다.
이러한 상호 운용성은 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화부터 개인화된 학습 경험 생성에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램을 열 수 있습니다. AI 에이전트가 더욱 정교해지고 능력이 향상됨에 따라 효과적으로 협업할 수 있는 능력은 점점 더 복잡해지는 문제를 해결하는 데 필수적입니다.
커뮤니티와 오픈 소스
Google은 A2A 프로토콜을 오픈 소스로 출시하여 개발에 대한 커뮤니티 참여와 협업을 장려합니다. 이러한 접근 방식은 프로토콜이 공급업체 중립적이고 AI 커뮤니티의 진화하는 요구 사항에 적응할 수 있도록 보장합니다. 명확한 기여 경로를 제공함으로써 Google은 개발자와 연구원이 에이전트 상호 운용성의 미래를 집단적으로 형성할 수 있는 A2A를 중심으로 활기찬 생태계를 조성하는 것을 목표로 합니다.
A2A 소스 코드는 GitHub에서 사용할 수 있으며 개발자는 에이전트 시스템 구축을 시작하는 데 필요한 리소스를 제공합니다. Google은 또한 다른 프레임워크의 에이전트 간의 협업을 보여주는 데모 비디오를 출시하여 실제 시나리오에서 프로토콜의 잠재력을 보여줍니다.
회의론 및 비교 해결
A2A의 출시는 AI 커뮤니티 내에서 논의를 촉발했으며 일부 사용자는 MCP와 비교하여 그 가치 제안에 의문을 제기했습니다. 일부는 A2A를 MCP의 ‘슈퍼 세트’로 간주하여 명확한 문서와 설명을 칭찬했습니다. 다른 사람들은 별도의 프로토콜이 필요하다는 것에 대해 회의론을 표명하며 MCP가 이미 에이전트 상호 작용에 충분한 기능을 제공한다고 주장했습니다.
이러한 논의는 각 프로토콜의 특정 목표와 설계 원칙을 이해하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. MCP는 AI 모델에 액세스하기 위한 표준화된 인터페이스를 제공하는 데 초점을 맞추고 있는 반면 A2A는 에이전트 간의 자율적인 협업을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다. AI 생태계 내에서 서로 다른 요구 사항을 해결함으로써 두 프로토콜 모두 에이전트 시스템 발전에 기여할 수 있습니다.
A2A의 광범위한 의미
A2A 프로토콜은 AI 협업의 잠재력을 최대한 실현하기 위한 중요한 단계입니다. 에이전트가 원활하게 통신하고 협력할 수 있도록 함으로써 A2A는 다양한 산업 분야에서 새로운 혁신 물결을 일으킬 수 있습니다.
다음과 같은 미래를 상상해보세요.
- 헬스케어: AI 에이전트가 협력하여 질병을 진단하고 개인화된 치료 계획을 개발하며 환자 건강을 실시간으로 모니터링합니다.
- 금융: 에이전트가 함께 사기를 탐지하고 위험을 관리하며 맞춤형 금융 조언을 제공합니다.
- 교육: 에이전트가 개인화된 학습 경험을 만들고 개별 학생의 요구 사항에 적응하며 표적화된 피드백을 제공합니다.
- 제조: 에이전트가 생산 프로세스를 최적화하고 장비 고장을 예측하며 공급망을 관리합니다.
이들은 에이전트 상호 운용성의 혁신적인 잠재력에 대한 몇 가지 예에 불과합니다. A2A가 채택되고 AI 커뮤니티가 계속 혁신함에 따라 앞으로 더 획기적인 응용 프로그램이 나타날 것으로 예상할 수 있습니다.
A2A의 기술적 기반
A2A 프로토콜의 기술적 측면을 더 자세히 살펴보면 잘 구조화되고 사려 깊게 설계된 시스템이 드러납니다. 통신 프로토콜로 HTTP를 통한 JSON-RPC를 선택하면 에이전트 상호 작용을 위한 강력하고 널리 지원되는 기반이 제공됩니다.
JSON-RPC (JavaScript Object Notation Remote Procedure Call)는 클라이언트가 원격 서버에서 프로시저를 실행할 수 있도록 하는 경량프로토콜입니다. 단순성과 널리 채택되어 AI 에이전트 간의 통신을 가능하게 하는 데 이상적인 선택입니다. HTTP (Hypertext Transfer Protocol)는 기본 전송 메커니즘을 제공하여 메시지의 안정적이고 안전한 전달을 보장합니다.
통신 사양에서 핵심 추상화로 ‘작업’을 사용하면 에이전트 간의 상호 작용이 단순화됩니다. 작업은 클라이언트가 원격 에이전트가 달성하기를 원하는 특정 목표 또는 목적을 나타냅니다. 작업 객체 내에 필요한 정보를 캡슐화함으로써 에이전트는 서로의 내부 작동 방식을 이해할 필요 없이 효과적으로 통신할 수 있습니다.
에이전트 협업의 보안 고려 사항
AI 에이전트가 더욱 상호 연결됨에 따라 보안 고려 사항이 가장 중요해집니다. A2A 프로토콜은 악의적인 공격으로부터 보호하고 시스템의 무결성을 보장하기 위해 강력한 보안 메커니즘을 통합해야 합니다.
잠재적인 보안 위험은 다음과 같습니다.
- 무단 액세스: 악의적인 행위자가 에이전트에 액세스하여 중요한 정보를 훔치거나 행동을 조작하려고 시도할 수 있습니다.
- 데이터 유출: 에이전트 간에 교환된 기밀 데이터가 가로채서 손상될 수 있습니다.
- 서비스 거부 공격: 공격자가 요청으로 에이전트를 압도하여 의도된 기능을 수행하지 못하게 할 수 있습니다.
- 악성 코드 삽입: 공격자가 에이전트에 악성 코드를 삽입하여 오작동하거나 전체 시스템을 손상시킬 수 있습니다.
이러한 위험을 완화하기 위해 A2A 프로토콜은 다음과 같은 보안 조치를 통합해야 합니다.
- 인증: 시스템과 상호 작용할 수 있도록 허용하기 전에 에이전트의 신원을 확인합니다.
- 권한 부여: 특정 리소스 및 기능에 액세스할 수 있는 에이전트를 제어합니다.
- 암호화: 에이전트 간에 교환된 중요한 데이터를 보호합니다.
- 감사: 에이전트 활동을 추적하여 의심스러운 행동을 감지하고 대응합니다.
- 샌드박싱: 악성 코드가 확산되는 것을 방지하기 위해 에이전트를 서로 격리합니다.
이러한 보안 조치를 통합함으로써 A2A 프로토콜은 에이전트 협업을 위한 안전하고 안정적인 환경을 보장할 수 있습니다.
에이전트 시스템의 미래
A2A 프로토콜은 지능적이고 협업적인 에이전트 시스템을 만들기 위한 광범위한 노력의 한 조각일 뿐입니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 앞으로 더욱 정교한 프로토콜과 프레임워크가 나타날 것으로 예상할 수 있습니다.
에이전트 시스템의 미래 방향은 다음과 같습니다.
- 더욱 정교한 통신 프로토콜: 협상, 주장 및 협력적 문제 해결과 같은 더욱 복잡한 상호 작용을 지원하는 프로토콜을 개발합니다.
- 개선된 에이전트 검색 메커니즘: 에이전트가 서로 쉽게 검색하고 연결할 수 있도록 하는 메커니즘을 만듭니다.
- 표준화된 에이전트 온톨로지: 에이전트가 서로의 기능과 의도를 이해할 수 있도록 하는 공유 어휘 및 지식 표현을 개발합니다.
- 더욱 강력한 보안 및 개인 정보 보호 메커니즘: 진화하는 위협으로부터 보호하기 위해 보안 및 개인 정보 보호를 강화합니다.
- 인간-에이전트 협업: 인간과 AI 에이전트가 원활하게 함께 작동할 수 있도록 하는 시스템을 개발합니다.
이러한 방향을 추구함으로써 우리는 지능적이고 협업적일 뿐만 아니라 안전하고 안전하며 인류에게 유익한 에이전트 시스템을 만들 수 있습니다.
미래에 대한 Google의 비전
오픈 소스 및 협업에 대한 Google의 노력은 A2A 프로토콜 출시에서 분명히 드러납니다. 에이전트 상호 운용성을 중심으로 활기찬 생태계를 조성함으로써 Google은 AI 기술 개발을 가속화하고 혁신적인 잠재력을 실현하는 것을 목표로 합니다.
A2A 프로토콜은 AI 에이전트가 복잡한 문제를 해결하고 우리 삶을 개선하기 위해 원활하게 협업할 수 있는 미래에 대한 Google의 비전을 실현하기 위한 중요한 단계입니다. AI 커뮤니티가 A2A를 수용하고 개발에 기여함에 따라 앞으로 더 획기적인 응용 프로그램이 나타날 것으로 예상할 수 있습니다.