Microsoft와 Google이 Agent2Agent 프로토콜(A2A)을 중심으로 협력하게 되었습니다. 불과 한 달 전, Google은 Cloud Next ‘25 컨퍼런스를 개최하여 인공 지능 분야의 수많은 발전을 공개하는 플랫폼을 마련했습니다. 그 중에서도 가장 눈에 띄는 것은 기반 기술에 관계없이 AI 에이전트 간의 원활한 통신을 촉진하도록 설계된 개방형 표준인 Agent2Agent (A2A) 프로토콜의 도입이었습니다.
출시 당시 Google은 Accenture, Box, Deloitte, Salesforce, SAP, ServiceNow 및 TCS와 같은 업계 거물을 포함하여 50개 이상의 파트너와 협력한다고 자랑스럽게 발표했습니다. Google에 따르면 이러한 협력자들은 이 프로토콜 개발에 적극적으로 기여하여 다중 에이전트 시스템에 대한 통일된 비전을 공동으로 구체화하고 있습니다.
이제 Microsoft는 AI 에이전트가 실험 도구에서 엔터프라이즈 시스템의 필수 구성 요소로 진화했다는 인식을 바탕으로 이 번성하는 운동에 참여하기로 결정했습니다.
“에이전트가 더 정교한 역할을 수행함에 따라 다양한 모델과 도구는 물론 서로에 대한 액세스도 필요합니다.”
이 문장은 AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행하고 효과적으로 협업할 수 있도록 AI 에이전트 간의 상호 운용성이 얼마나 중요한지를 강조합니다.
Microsoft의 Agent2Agent 관련 발표는 A2A와 같은 개방형 프로토콜을 발전시키겠다는 약속을 강조하며, 이는 곧 Azure AI Foundry 및 Copilot Studio에서 사용할 수 있게 될 것입니다. 이 움직임은 AI 시스템의 기본 요구 사항으로 상호 운용성을 우선시하는 방향으로의 명확한 전환을 의미합니다.
흥미롭게도 Asha Sharma Microsoft AI 플랫폼 제품 책임자의 LinkedIn 게시물 제목에서 언급된 경우를 제외하고 Google의 이름은 Microsoft의 공식 발표에서 눈에 띄게 누락되었습니다. Microsoft 블로그 게시물에 포함되었습니다. 그러나 Sharma는 협력을 직접 인정합니다. “오늘 Microsoft는 Agent2Agent (A2A)를 중심으로 Google과의 파트너십을 공식화합니다.”
“에이전트가 진정으로 유용하려면 시간이 지남에 따라 사용자를 대신하여 더 복잡한 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 인터넷 서비스 및 다른 에이전트와 원활하게 상호 작용할 수 있어야 합니다. MCP [모델 컨텍스트 프로토콜] 및 A2A는 에이전트 경제에 중요한 단계입니다.”라고 Sharma는 주장합니다.
Microsoft와 Google 간의 Agent2Agent 프로토콜에 대한 협력은 더욱 상호 연결되고 협력적인 AI 생태계를 조성하는 데 중요한 단계를 나타냅니다.
Agent2Agent 프로토콜의 중요성
Agent2Agent 프로토콜은 인공 지능의 미래에 엄청난 중요성을 갖습니다. 핵심 목표는 기반 기술이나 운영 플랫폼에 관계없이 AI 에이전트 간의 원활한 통신 및 협업을 가능하게 하는 것입니다. 이러한 상호 운용성은 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 더욱 정교하고 다양한 AI 시스템을 만드는 데 매우 중요합니다.
A2A 프로토콜이 왜 그렇게 중요한지에 대한 분석은 다음과 같습니다.
사일로 해체: 현재 많은 AI 에이전트는 특정 생태계 또는 플랫폼 내에서 작동하도록 설계되었습니다. 이는 다른 에이전트 및 서비스와 상호 작용하는 능력을 방해하는 사일로를 만듭니다. A2A 프로토콜은 에이전트 통신을 위한 공통 언어와 프레임워크를 제공하여 이러한 사일로를 해체하는 것을 목표로 합니다.
복잡한 작업 완료 가능: 많은 실제 작업에는 여러 AI 에이전트의 조정된 노력이 필요합니다. 예를 들어 사용자가 여행을 예약하려는 시나리오를 생각해 보세요. 여기에는 항공편을 검색하는 에이전트, 호텔을 찾는 에이전트, 결제 처리를 처리하는 세 번째 에이전트가 포함될 수 있습니다. A2A 프로토콜을 사용하면 이러한 에이전트가 원활하게 협력하여 작업을 완료할 수 있습니다.
혁신 촉진: 상호 운용성을 촉진함으로써 A2A 프로토콜은 AI 분야의 혁신을 장려합니다. 개발자는 특정 작업에 능숙한 전문 에이전트를 구축하는 데 집중할 수 있으며, 다른 에이전트와 쉽게 통합하여 보다 포괄적인 솔루션을 만들 수 있다는 것을 알고 있습니다.
에이전트 경제 활성화: A2A 프로토콜은 AI 에이전트가 우리 삶에서 더 중요한 역할을 수행하고 우리를 대신하여 광범위한 작업을 수행하는 미래인 “에이전트 경제”의 핵심 동인입니다. 이러한 비전을 위해서는 에이전트가 서로 및 광범위한 인터넷 생태계와 원활하게 상호 작용할 수 있어야 합니다.
Agent2Agent의 기술적 측면
Agent2Agent 프로토콜의 개념은 비교적 간단하지만 구현에는 복잡한 기술적 고려 사항이 포함됩니다. 이 프로토콜은 다음과 같은 몇 가지 주요 과제를 해결해야 합니다.
통신 표준화: A2A 프로토콜은 에이전트 간에 교환되는 메시지에 대한 표준 형식을 정의해야 합니다. 이 형식은 효율적이고 구문 분석하기 쉬울 뿐만 아니라 다양한 유형의 데이터와 작업을 수용할 수 있을 만큼 유연해야 합니다.
보안 및 인증: 에이전트 통신의 보안을 보장하는 것이 가장 중요합니다. A2A 프로토콜은 에이전트를 인증하고 무단 액세스 및 변조를 방지하기 위해 메시지를 암호화하는 메커니즘을 통합해야 합니다.
검색 및 등록: 에이전트는 서로를 검색하고 등록할 수 있는 방법이 필요합니다. A2A 프로토콜에는 에이전트가 기능을 광고하고 협력할 다른 에이전트를 찾을 수 있는 중앙 레지스트리 또는 디렉터리가 포함될 수 있습니다.
협상 및 조정: 여러 에이전트가 작업에 참여하는 경우 작업을 협상하고 조정할 수 있는 방법이 필요합니다. A2A 프로토콜은 작업 할당, 리소스 공유 및 갈등 해결을 위한 프로토콜을 정의할 수 있습니다.
오류 처리 및 복구: A2A 프로토콜은 에이전트 통신 중에 발생할 수 있는 오류 및 실패를 처리하는 방법을 처리해야 합니다. 여기에는 오류 감지, 실패한 작업 재시도 및 예기치 않은 상황에서 복구하는 메커니즘이 포함됩니다.
A2A 이니셔티브에서 Microsoft의 역할
Agent2Agent 이니셔티브에 참여하기로 한 Microsoft의 결정은 프로토콜과 잠재력에 대한 중요한 지지입니다. Microsoft는 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅 및 엔터프라이즈 소프트웨어에 대한 광범위한 전문 지식을 제공합니다.
Microsoft의 참여가 A2A 프로토콜에 도움이 될 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
리소스 및 전문 지식: Microsoft는 A2A 프로토콜의 개발 및 홍보에 상당한 리소스와 전문 지식을 기여할 수 있습니다. 여기에는 기술 인재, 자금 지원 및 마케팅 지원이 포함됩니다.
Azure 통합: Microsoft가 A2A 프로토콜을 Azure AI Foundry 및 Copilot Studio에 통합하면 개발자가 표준을 준수하는 AI 에이전트를 더 쉽게 구축하고 배포할 수 있습니다. 이렇게 하면 A2A 프로토콜의 채택이 가속화되고 상호 운용 가능한 에이전트의 더 큰 생태계가 조성됩니다.
엔터프라이즈 채택: 엔터프라이즈 시장에서 Microsoft의 강력한 입지는 기업 간에 A2A 프로토콜 채택을 유도하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 기업이 AI 에이전트의 주요 사용자가 될 가능성이 높으므로 에이전트 경제의 잠재력을 최대한 실현하는 데 매우 중요합니다.
Google과의 협력: A2A 프로토콜에 대한 Microsoft와 Google의 협력은 AI 분야에서 상호 운용성의 중요성을 입증합니다. 이 파트너십은 기업이 모두에게 이익이 되는 개방형 표준을 만들기 위해 협력해야 한다는 강력한 신호를 업계에 보냅니다.
에이전트 기반 시스템의 미래
Agent2Agent 프로토콜은 보다 정교하고 다양한 에이전트 기반 시스템을 개발하기 위한 더 큰 노력의 일부일 뿐입니다. 다른 주요 연구 개발 분야는 다음과 같습니다.
강화 학습: 강화 학습은 에이전트가 시행착오를 통해 학습할 수 있도록 하는 일종의 기계 학습입니다. 이는 에이전트가 역동적인 환경에서 복잡한 작업을 수행하도록 훈련하는 데 특히 유용합니다.
자연어 처리: 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 데 중점을 두는 AI 분야입니다. NLP는 인간과 효과적으로 통신할 수 있는 에이전트를 구축하는 데 필수적입니다.
지식 표현 및 추론: 지식 표현 및 추론은 지식을 표현하고 추론하는 방법을 다루는 AI 분야입니다. 이는 세상에 대한 이해를 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 에이전트를 구축하는 데 중요합니다.
다중 에이전트 조정: 다중 에이전트 조정은 공통 목표를 달성하기 위해 여러 에이전트의 작업을 조정하는 방법에 중점을 두는 AI 분야입니다. 이는 여러 에이전트의 조정된 노력이 필요한 복잡한 시스템을 구축하는 데 매우 중요합니다.
설명 가능한 AI: 설명 가능한 AI(XAI)는 AI 시스템을 더 투명하고 이해하기 쉽게 만드는 데 중점을 두는 AI 분야입니다. 이는 AI 에이전트에 대한 신뢰를 구축하고 책임감 있게 사용되도록 하는 데 중요합니다.
산업에 미치는 영향
에이전트 기반 시스템의 발전과 함께 Agent2Agent 프로토콜은 다양한 산업에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다. 주목할 만한 예는 다음과 같습니다.
의료: AI 에이전트는 의사가 질병을 진단하고, 치료법을 추천하고, 환자를 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 상호 운용 가능한 에이전트는 다양한 의료 제공자 간에 데이터를 원활하게 공유하고 치료를 조정할 수 있습니다.
금융: AI 에이전트는 거래를 자동화하고, 사기를 탐지하고, 개인화된 재정 자문을 제공할 수 있습니다. A2A 프로토콜은 다른 금융 기관의 에이전트 간의 통신을 촉진하여 효율성을 개선하고 위험을 줄일 수 있습니다.
제조: AI 에이전트는 생산 프로세스를 최적화하고, 공급망을 관리하고, 품질 관리를 수행할 수 있습니다. 상호 운용 가능한 에이전트는 다양한 제조 시설 및 공급업체 간의 활동을 조정할 수 있습니다.
운송: AI 에이전트는 자율 주행 차량을 제어하고, 교통 흐름을 관리하고, 물류를 최적화할 수 있습니다. A2A 프로토콜은 다양한 운송 제공업체의 에이전트 간의 통신을 활성화하여 보다 효율적이고 통합된 운송 시스템을 만들 수 있습니다.
고객 서비스: AI 에이전트는 고객 지원을 제공하고, 질문에 답변하고, 문제를 해결할 수 있습니다. 상호 운용 가능한 에이전트는 고객을 다른 에이전트와 부서 간에 원활하게 전환하여 보다 개인화되고 효율적인 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
과제 및 고려 사항
Agent2Agent 프로토콜은 큰 가능성을 가지고 있지만 구현 및 채택과 관련된 과제와 고려 사항을 인정하는 것이 중요합니다.
보안 위험: 상호 운용성은 새로운 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 에이전트 통신의 보안을 보장하고 악성 에이전트가 시스템에 침투하는 것을 방지하는 것이 중요합니다.
개인 정보 보호 문제: AI 에이전트는 종종 민감한 데이터를 처리합니다. 사용자 개인 정보를 보호하고 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하는 것이 가장 중요합니다.
윤리적 고려 사항: AI 에이전트는 사람들의 삶에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 에이전트가 윤리적이고 책임감 있게 사용되도록 하는 것이 필수적입니다.
복잡성: 상호 운용 가능한 에이전트 기반 시스템을 개발하고 배포하는 것은 복잡할 수 있습니다. 개발 프로세스를 단순화하고 개발자를 위한 적절한 도구와 리소스를 제공하는 것이 중요합니다.
거버넌스: 공정성, 투명성 및 책임성을 보장하기 위해 에이전트 경제에 대한 명확한 거버넌스 구조와 표준을 설정하는 것이 필수적입니다.
결론
Agent2Agent 프로토콜은 인공 지능의 진화에 중요한 진전을 나타냅니다. AI 에이전트 간의 원활한 통신 및 협업을 가능하게 함으로써 이 프로토콜은 다양한 산업에서 새로운 수준의 혁신과 효율성을 발휘할 잠재력이 있습니다. 이 이니셔티브에서 Google과 협력하기로 한 Microsoft의 결정은 프로토콜과 잠재력에 대한 강력한 지지입니다. 과제와 고려 사항이 남아 있지만 에이전트 기반 시스템의 미래는 밝고 Agent2Agent 프로토콜은 그 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 준비가 되어 있습니다.