Agent2Agent 프로토콜 공개: AI 협업의 새로운 패러다임
A2A 프로토콜의 도입은 AI 진화에 있어 중요한 순간이며, 다양한 플랫폼과 환경에 AI 에이전트가 점점 더 많이 배포되는 세계에서 상호 운용성 및 협업에 대한 증가하는 요구 사항을 해결합니다. Google은 에이전트 통신 및 상호 작용을 위한 표준화된 프레임워크를 구축하여 다중 에이전트 시스템의 잠재력을 최대한 발휘하고 광범위한 산업 분야에서 혁신을 추진하는 것을 목표로 합니다.
A2A 프로토콜을 통해 서로 다른 플랫폼에서 구축된 AI 에이전트는 효과적으로 통신하고, 서로의 기능을 검색하고, 작업을 협상하고, 원활하게 협업할 수 있습니다. 이러한 상호 운용성은 기업이 복잡한 워크플로를 보다 효율적이고 민첩하게 처리할 수 있는 특수 에이전트 팀을 구성할 수 있도록 지원합니다.
채용 시나리오의 예를 생각해 보십시오. Google Agentspace 통합 인터페이스를 사용하여 채용 관리자는 AI 에이전트에게 작업을 위임하여 지정된 직무 설명, 위치 및 기술 요구 사항에 맞는 후보자를 식별하도록 지시할 수 있습니다. 그런 다음 에이전트는 다른 특수 에이전트와 상호 작용하여 잠재적 후보자를 찾습니다. 채용 관리자는 큐레이팅된 권장 사항 목록을 받고 에이전트에게 인터뷰 일정을 잡도록 지시할 수 있습니다. 인터뷰가 완료되면 다른 에이전트를 참여시켜 신원 조회를 지원할 수 있습니다.
이 예는 복잡한 프로세스를 간소화하고 자동화하여 인간 직원이 보다 전략적이고 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 A2A 프로토콜의 혁신적인 잠재력을 강조합니다.
A2A 프로토콜의 주요 설계 원칙
A2A 프로토콜은 5가지 핵심 설계 원칙을 기반으로 구축되었습니다.
에이전트 기능 활용: 이 프로토콜은 공유 메모리, 도구 또는 상황 정보가 없더라도 에이전트가 자연스럽고 구조화되지 않은 방식으로 협업할 수 있도록 지원하는 데 우선순위를 둡니다. 이 접근 방식은 에이전트가 단순한 “도구” 상태로 제한되는 것을 방지하여 진정한 다중 에이전트 시나리오를 촉진합니다. A2A 프로토콜은 AI의 진정한 힘은 에이전트가 개별적인 강점을 활용하여 공통 목표를 달성하기 위해 지능적으로 협력하는 능력에 있다는 것을 인식합니다.
기존 표준 기반 구축: 이 프로토콜은 HTTP, SSE 및 JSON-RPC와 같은 기존의 널리 채택된 표준을 기반으로 구축되었습니다. 이 접근 방식은 기존 IT 인프라와의 원활한 통합을 촉진하여 기업이 현재 시스템에 대한 중대한 중단 없이 A2A 프로토콜을 채택하고 구현하기 쉽게 만듭니다.
기본 제공 보안: 이 프로토콜은 엔터프라이즈급 인증 및 권한 부여 메커니즘을 통합하여 처음부터 엄격한 보안 표준을 충족하는지 확인합니다. A2A 프로토콜의 보안 기능은 OpenAPI 수준 인증 표준을 준수하므로 기업은 데이터와 상호 작용이 보호된다는 확신을 가질 수 있습니다.
장기 실행 작업 지원: 이 프로토콜은 빠르고 개별적인 작업부터 몇 시간 또는 며칠에 걸쳐 진행될 수 있는 심층적인 연구 프로젝트까지 광범위한 작업을 수용하도록 설계되었습니다. 이러한 장기 실행 작업 전반에 걸쳐 A2A 프로토콜은 사용자에게 실시간 피드백, 알림 및 상태 업데이트를 제공하여 진행 상황과 관련 개발 상황을 계속 알립니다.
모달리티 불가지론: 이 프로토콜은 오디오 및 비디오를 포함한 다양한 모달리티를 지원하므로 에이전트가 해당 작업에 가장 적합한 형식으로 정보를 상호 작용하고 교환할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 A2A 프로토콜은 특정 입력 또는 출력 요구 사항에 관계없이 광범위한 사용 사례에 적용할 수 있습니다.
A2A에 대한 업계 전반의 채택 및 지원
A2A 프로토콜은 Atlassian, Box, Cohere, Intuit, Langchain, Accenture, BCG, Capgemini 및 Cognizant를 포함한 주요 기술 파트너 및 서비스 제공업체로부터 상당한 지원을 받았습니다. 50개 이상의 조직의 지원은 AI 협업에 혁명을 일으키고 다양한 분야에서 혁신을 주도할 수 있는 A2A 프로토콜의 잠재력에 대한 업계의 인식을 강조합니다.
A2A 프로토콜의 광범위한 채택은 상호 운용 가능한 AI 에이전트의 활기찬 생태계를 조성하여 기업이 여러 에이전트의 집단 지능을 활용하여 복잡한 문제를 해결하고 전략적 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다.
A2A 프로토콜 작동 방식: 심층 분석
A2A 프로토콜은 “클라이언트” 에이전트와 “원격” 에이전트 간의 통신을 용이하게 합니다. 클라이언트 에이전트는 작업을 시작하고 통신하는 반면 원격 에이전트는 해당 작업을 실행하고, 정보를 제공하거나, 적절한 조치를 취합니다. 이 상호 작용에는 다음과 같은 몇 가지 주요 기능이 포함됩니다.
기능 검색: 에이전트는 JSON 형식의 “에이전트 카드”를 활용하여 기능을 보여줍니다. 이를 통해 클라이언트 에이전트는 특정 작업에 가장 적합한 에이전트를 식별하고 A2A 프로토콜을 통해 통신할 수 있습니다. 에이전트 카드는 에이전트가 기술과 전문 지식을 광고하는 표준화된 방법을 제공하여 다른 에이전트가 해당 서비스를 더 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 합니다.
작업 관리: 클라이언트와 원격 에이전트 간의 통신은 작업 지향적이며 에이전트는 최종 사용자 요청을 충족하기 위해 협력합니다. 프로토콜에 정의된 “작업” 개체에는 수명 주기가 있습니다. 즉시 완료될 수도 있고, 장기 실행 작업의 경우 에이전트가 통신하여 최신 상태를 유지할 수도 있습니다. 작업의 출력은 “아티팩트”라고 합니다. A2A 프로토콜의 작업 관리 기능은 에이전트가 특정 목표 달성에 집중하고 상호 작용이 구조화되고 효율적인지 확인합니다.
협업: 에이전트는 서로 메시지를 보내 컨텍스트, 응답, 아티팩트 또는 사용자 지침을 교환할 수 있습니다. 이 협업 기능을 통해 에이전트는 정보를 공유하고, 노력을 조정하고, 협력하여 복잡한 목표를 달성할 수 있습니다.
사용자 경험 협상: 각 메시지에는 생성된 이미지와 같은 완전한 콘텐츠 조각인 “부분”이 포함되어 있습니다. 각 부분에는 지정된 콘텐츠 유형이 있으므로 클라이언트와 원격 에이전트가 올바른 형식을 협상할 수 있습니다. 여기에는 iframe, 비디오, 웹 양식 등과 같은 사용자 인터페이스 기능 협상이 포함됩니다. A2A 프로토콜의 사용자 경험 협상 기능은 에이전트 간의 상호 작용이 원활하고 사용자 친화적인지 확인합니다.
MCP를 보완하는 A2A
Google은 A2A 프로토콜이 MCP(Meta-Config Protocol)를 보완한다고 강조합니다. MCP는 에이전트에 실용적인 도구와 상황 정보를 제공하는 반면 A2A 프로토콜은 대규모 다중 에이전트 시스템을 배포할 때 발생하는 문제를 해결합니다.
A2A 프로토콜은 다양한 플랫폼과 클라우드 환경에서 에이전트를 관리하기 위한 표준화된 접근 방식을 제공합니다. 이러한 보편적인 상호 운용성은 협업 AI 에이전트의 잠재력을 극대화하는 데 중요합니다.
A2A와 MCP의 시각적 비교
시각적 표현은 A2A와 MCP 간의 관계를 효과적으로 보여줍니다. MCP는 다양한 도구와 리소스의 연결을 용이하게 하는 반면 A2A는 에이전트 간의 통신을 가능하게 합니다.
Google DeepMind의 MCP 지지
Google DeepMind의 공동 창립자이자 CEO인 Demis Hassabis는 MCP가 AI 에이전트 시대를 위한 개방형 표준으로 빠르게 자리 잡고 있다고 공개적으로 밝혔습니다. DeepMind는 Gemini 모델과 SDK에 MCP를 지원할 계획이며, 이는 AI 에이전트 기술의 상호 운용성 및 표준화에 대한 강력한 의지를 보여줍니다.
Alibaba Cloud의 MCP 채택
Alibaba Cloud는 Pailian 플랫폼에 전체 수명 주기 MCP 서비스를 통합했습니다. 이 플랫폼은 Alibaba Cloud의 기능 컴퓨팅 기능과 200개 이상의 주요 대규모 모델 및 50개 이상의 주류 MCP 서비스를 결합합니다. 이 플랫폼은 에이전트 개발에 필요한 모든 컴퓨팅 리소스, 대규모 모델 리소스 및 애플리케이션 툴체인을 제공하여 사용자가 최소한의 노력으로 자체 MCP 에이전트를 신속하게 구축할 수 있도록 지원합니다.
에이전트 시대의 시작
주요 기술 회사의 최근 개발은 “에이전트 시대”의 출현을 강조합니다. A2A 프로토콜은 MCP와 같은 다른 이니셔티브와 함께 AI 에이전트가 원활하게 협력하여 복잡한 문제를 해결하고 인간의 능력을 증강하는 미래를 위한 길을 열고 있습니다. 가능성은 무한하며 다양한 산업에 대한 잠재적 영향은 상당합니다.