Microsoft는 최근 Google의 Agent2Agent (A2A) 사양을 두 개의 주요 AI 개발 플랫폼인 Azure AI Foundry와 Copilot Studio에 지원한다고 발표했습니다. 이러한 움직임은 빠르게 성장하는 인공 지능 분야 내에서 상호 운용성과 협업을 촉진하는 데 중요한 진전을 의미합니다. Satya Nadella의 리더십 하에 있는 이 회사는 GitHub의 A2A 워킹 그룹에도 참여하여 프로토콜 및 관련 도구의 지속적인 개발에 기여하겠다는 의지를 보여주었습니다.
Microsoft는 공식 성명에서 AI 에이전트의 진정한 잠재력은 개별 애플리케이션이나 클라우드 환경의 한계를 초월하는 능력에 있다고 강조했습니다. 비전은 AI 에이전트가 다양한 모델, 도메인 및 생태계를 아울러 실제 워크플로우 내에서 원활하게 작동하는 것입니다. Google과의 이번 협력은 Microsoft의 차세대 소프트웨어 개발을 위한 토대를 마련합니다.
Azure AI Foundry와 Copilot Studio에서 A2A 지원을 구현하면 에이전트가 Microsoft 생태계 외부에서 개발되거나 호스팅되는 에이전트를 포함하여 외부 개체와 협업할 수 있습니다. 예를 들어 Microsoft 에이전트는 회의 일정을 처리하고, 해당 Google 에이전트는 이메일 초대장을 작성하고 보낼 수 있습니다. 이러한 수준의 플랫폼 간 기능은 A2A의 혁신적인 잠재력을 강조합니다.
Agent2Agent (A2A)의 기원
Google은 2025년 4월 초에 A2A를 처음 도입하여 AI 기반 에이전트가 반자동 방식으로 작동하여 서로 다른 클라우드, 애플리케이션 및 서비스에서 협업할 수 있도록 하는 것을 목표로 했습니다.
A2A 프로토콜은 에이전트 간의 목표 교환과 작업 실행을 용이하게 합니다. 또한 개발자에게 안전하고 안정적인 에이전트 간 협업을 보장하도록 설계된 호환 가능한 구성 요소 세트를 제공합니다.
Microsoft는 공유 에이전트 간 프로토콜을 향한 광범위한 산업 움직임과 일치하여 다음과 같이 밝혔습니다. "고객은 거버넌스 및 서비스 수준 계약 (SLA)을 유지하면서 조직 내, 파트너 도구 또는 프로덕션 인프라에서 여러 에이전트와 관련된 복잡한 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 우리는 에이전트 간에 공유 프로토콜을 사용하기 위한 광범위한 산업 추진과 일치시키고 있습니다."
Google의 초기 AI 에이전트 제품이 완전히 완벽하지는 않았지만, 대중에게 공개되면서 수많은 회사의 상당한 관심과 투자를 불러일으켰습니다.
Techcrunch가 인용한 최근 KPMG 설문 조사에 따르면 상당한 65%의 회사가 현재 AI 에이전트를 실험하고 있습니다. 또한 Markets and Markets는 AI 에이전트 시장이 기하급수적으로 성장하여 2025년 78억 4천만 달러에서 2030년에는 526억 2천만 달러로 증가할 것으로 예상합니다.
Microsoft가 Google의 A2A를 채택한 것은 AI 회사 Anthropic이 개발한 표준 프로토콜인 Model Connector Protocol (MCP)을 도입한 데 따른 것입니다. MCP는 Copilot Studio를 통해 AI를 데이터가 상주하는 시스템에 연결하는 역할을 합니다. Google 및 OpenAI를 포함한 다른 주요 AI 모델 제공업체도 올해 초 MCP를 채택할 의사를 발표했습니다.
AI 환경에 미치는 영향
Google의 A2A 표준에 대한 Microsoft의 채택과 GitHub 워킹 그룹에서의 협력은 AI 공간에서 개방형 협업과 상호 운용성이 증가하는 추세를 강조합니다. 이러한 발전은 AI의 미래에 여러 가지 중요한 영향을 미칩니다.
- 향상된 상호 운용성: A2A는 전통적으로 AI 시스템을 분리해 온 사일로를 허물 것을 약속합니다. 에이전트가 통신하고 협업할 수 있는 공통 프레임워크를 제공함으로써 개발자는 더 정교하고 통합된 솔루션을 구축할 수 있습니다.
- 가속화된 혁신: 다양한 AI 에이전트 및 서비스를 원활하게 통합할 수 있는 기능은 개발자가 다양한 플랫폼과 기술의 강점을 활용할 수 있도록 함으로써 혁신을 촉진합니다. 이는 더욱 강력하고 다재다능한 AI 애플리케이션의 개발로 이어질 것입니다.
- 더 넓은 채택: AI 에이전트 통신의 표준화는 기업이 AI를 채택하고 기존 워크플로우에 통합하는 것을 더 쉽게 만들 것입니다. 이는 결국 다양한 산업에서 AI의 더 넓은 채택을 주도할 것입니다.
- 효율성 증가: 이전에 인간의 개입이 필요했던 작업과 프로세스를 자동화함으로써 AI 에이전트는 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. A2A는 에이전트가 협업하고 작업을 조정할 수 있도록 하여 이러한 기능을 더욱 향상시킬 것입니다.
- 더 큰 유연성: A2A는 개발자에게 특정 요구 사항에 가장 적합한 AI 도구와 플랫폼을 선택하는 데 더 큰 유연성을 제공할 것입니다. 더 이상 단일 공급업체 또는 생태계에 갇히지 않고 다양한 기술을 혼합하고 일치시켜 최적의 솔루션을 만들 수 있습니다.
AI 에이전트의 미래
A2A에 대한 Microsoft와 Google의 협력은 AI 에이전트의 잠재력을 완전히 실현하기 위한 중요한 단계입니다. 기술이 성숙되고 더 많은 회사가 표준을 채택함에 따라 더 지능적이고 협력적이며 적응력이 뛰어난 AI 기반 애플리케이션이 확산될 것으로 예상할 수 있습니다.
AI 에이전트는 다음을 포함한 다양한 산업을 변화시킬 준비가 되어 있습니다.
- 의료: AI 에이전트는 의사와 간호사가 질병을 진단하고, 치료법을 권장하고, 환자를 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 환자가 건강을 관리하고 의료 정보에 액세스하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 금융: AI 에이전트는 사기 탐지, 위험 평가 및 투자 관리와 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. 또한 고객에게 맞춤형 재정 조언을 제공할 수 있습니다.
- 소매: AI 에이전트는 쇼핑 경험을 개인화하고, 제품을 추천하고, 고객 지원을 제공할 수 있습니다. 또한 소매업체가 재고 및 공급망을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 제조: AI 에이전트는 장비를 모니터링하고, 고장을 예측하고, 생산 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 또한 제조업체가 품질 관리를 개선하고 폐기물을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 운송: AI 에이전트는 교통 흐름을 최적화하고, 물류를 관리하고, 자율 주행 차량을 작동할 수 있습니다. 또한 운송 회사가 안전과 효율성을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
과제 및 고려 사항
A2A의 잠재적인 이점은 상당하지만 해결해야 할 몇 가지 과제와 고려 사항도 있습니다.
- 보안: AI 에이전트 통신의 보안을 보장하는 것이 가장 중요합니다. 무단 액세스, 데이터 유출 및 악의적인 공격으로부터 보호하기 위한 강력한 보안 프레임워크가 필요합니다.
- 개인 정보 보호: 사용자 데이터의 개인 정보를 보호하는 것은 또 다른 중요한 관심사입니다. AI 에이전트는 사용자 개인 정보를 존중하고 관련 규정을 준수하는 방식으로 설계 및 배포되어야 합니다.
- 거버넌스: AI 에이전트가 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 보장하기 위해 명확한 거버넌스 정책 및 지침을 수립하는 것이 필수적입니다.
- 편향: AI 에이전트는 훈련된 데이터에서 편향을 상속할 수 있습니다. AI 시스템이 공정하고 공평하도록 보장하기 위해 이러한 편향을 식별하고 완화하는 것이 중요합니다.
- 복잡성: 복잡한 AI 에이전트 시스템을 구축하고 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 개발자는 이러한 시스템을 효과적으로 설계, 배포 및 유지 관리할 수 있는 올바른 기술과 도구를 갖추어야 합니다.
결론
Google의 A2A 표준에 대한 Microsoft의 지원은 AI 개발에 중요한 이정표를 세웠습니다. 상호 운용성과 협업을 촉진함으로써 A2A는 AI 에이전트의 잠재력을 완전히 실현하고 다양한 산업에서 혁신을 주도할 것을 약속합니다. 해결해야 할 과제와 고려 사항이 있지만 A2A의 장기적인 이점은 부인할 수 없습니다. 기술이 성숙되고 더 많은 회사가 표준을 채택함에 따라 AI 에이전트가 우리 삶에서 점점 더 중요한 역할을 하는 미래를 기대할 수 있습니다.