Model Context Protocol (MCP): 도구 호출 표준화
LLM 에이전트는 본질적으로 컨텍스트에 의존합니다. SQL 쿼리를 효과적으로 생성하고, 관련 문서를 검색하거나, API를 호출하려면 구조화되고 정확한 입력 스키마가 필요합니다. 전통적으로 이 컨텍스트는 프롬프트에 내장되거나 시스템 로직에 하드 코딩되었는데, 이는 취약하고 확장하기 어려운 방식입니다. MCP는 에이전트가 도구 메타데이터와 구조화된 컨텍스트를 동적으로 수집할 수 있도록 하는 JSON-RPC 기반 메커니즘을 도입하여 이 중요한 인터페이스를 재구상합니다.
MCP는 에이전트와 외부 기능 사이의 격차를 해소하는 다용도 인터페이스 레이어 역할을 합니다. 개발자는 인수 유형, 예상 출력 및 사용 제약 조건을 포함한 도구 정의를 등록하고 표준화된 형식으로 에이전트에 노출할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 유효성 검사, 에이전트가 도구를 올바르게 사용하고 있는지 확인, 안전한 실행, 의도하지 않은 결과 방지 및 원활한 도구 교체가 가능하여 에이전트 재교육 또는 프롬프트 재작성 없이 업데이트 및 개선이 가능합니다.
AI 도구의 "USB-C" 역할을 함으로써 MCP는 모듈식 및 인프라 독립적 통합을 촉진합니다. 또한 공급업체 중립성을 옹호하여 에이전트가 다양한 공급업체의 LLM에서 동일한 컨텍스트 인터페이스를 활용할 수 있도록 합니다. 이러한 공급업체 중립성은 조직이 종종 다른 공급업체의 AI 기술을 혼합하여 사용하는 엔터프라이즈 채택에 특히 중요합니다.
Agent Communication Protocol (ACP): 비동기 메시징 및 관찰 가능성
여러 에이전트가 공유 컨테이너 또는 엔터프라이즈 애플리케이션과 같은 로컬 환경 내에서 작동하는 시나리오에서는 효율적인 통신이 가장 중요합니다. Agent Communication Protocol (ACP)은 이러한 요구 사항을 해결하도록 설계되었으며 멀티모달 콘텐츠, 라이브 업데이트 및 내결함성 워크플로를 지원하는 REST 기반의 비동기 우선 메시징 레이어를 도입합니다.
ACP를 통해 에이전트는 구조화된 데이터, 바이너리 블롭 및 컨텍스트 지침을 통합하여 멀티파트 메시지를 보낼 수 있습니다. 스트리밍 응답을 지원하므로 에이전트는 작업 실행 중에 점진적인 업데이트를 제공하여 다른 에이전트에게 진행 상황을 실시간으로 알릴 수 있습니다. 중요한 것은 ACP가 SDK에 구애받지 않으며 개방형 표준을 준수하므로 모든 프로그래밍 언어로 구현하고 기존 HTTP 기반 시스템에 원활하게 통합할 수 있습니다.
ACP의 주요 기능은 내장된 관찰 가능성입니다. ACP 호환 에이전트는 통신을 기록하고, 성능 지표를 노출하고, 내장된 진단 후크를 통해 분산된 작업에서 오류를 추적할 수 있습니다. 이는 프로덕션 환경에서 필수적인데, 그렇지 않으면 에이전트 동작을 디버깅하는 것이 불투명하고 어려울 수 있습니다. 에이전트 상호 작용을 모니터링하고 분석하는 기능은 시스템 성능에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 잠재적인 문제를 조기에 식별하는 데 도움이 됩니다.
Agent-to-Agent Protocol (A2A): 피어 협업
에이전트는 종종 다양한 도메인, 조직 또는 클라우드 환경에서 협업해야 합니다. 정적 API 및 공유 메모리 모델과 같은 기존 접근 방식은 이러한 워크플로의 역동적이고 안전한 조정 요구 사항을 충족하지 못합니다. Agent-to-Agent Protocol (A2A)은 기능 기반 위임을 중심으로 구축된 피어 투 피어 통신 프레임워크를 도입합니다.
A2A의 핵심은 에이전트의 기능, 통신 엔드포인트 및 액세스 정책을 광고하는 자체 포함된 JSON 설명자인 Agent Card입니다. 이러한 Agent Card는 에이전트 핸드셰이크 프로세스 중에 교환되어 두 개의 자율 엔터티가 작업을 실행하기 전에 협업 조건을 협상할 수 있도록 합니다. 이를 통해 두 에이전트가 서로의 기능과 제한 사항을 인식하고 상호 작용 범위와 조건에 동의하는지 확인합니다.
A2A는 전송에 구애받지 않지만 HTTP 및 Server-Sent Events (SSE)를 통해 자주 구현되어 대기 시간이 짧은 푸시 기반 조정을 가능하게 합니다. 이는 기업 자동화와 같은 시나리오에 이상적입니다. 여기서 서로 다른 부서 에이전트는 문서, 일정 또는 분석을 관리할 수 있지만 내부 로직을 공개하거나 보안을 손상시키지 않고 조정해야 합니다. 기능 기반 위임 메커니즘은 각 에이전트가 할당된 작업을 수행하는 데 필요한 리소스 및 정보에만 액세스할 수 있도록 보장하여 무단 액세스 또는 데이터 침해 위험을 최소화합니다.
A2A의 장점은 다음과 같습니다.
- 잘 정의된 기능 범위를 가진 피어 간의 모듈식 작업 위임으로 액세스 및 권한을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
- 리소스 액세스 및 실행 조건에 대한 보안 협상으로 모든 당사자가 협업 조건에 동의하는지 확인합니다.
- 경량 메시징 패턴을 통한 실시간 이벤트 기반 업데이트로 빠르고 효율적인 조정이 가능합니다.
이 아키텍처는 에이전트가 중앙 오케스트레이터에 의존하지 않고 분산된 워크플로를 형성하여 유기적인 작업 배포 및 자율적인 의사 결정을 촉진합니다. 이러한 분산된 접근 방식은 복원력과 확장성을 향상시켜 시스템이 변화하는 조건과 예기치 않은 이벤트에 더 잘 적응할 수 있도록 합니다.
Agent Network Protocol (ANP): 오픈 웹 조정
에이전트가 개방형 인터넷에서 작동하는 경우 검색, 인증 및 신뢰 관리가 가장 중요합니다. Agent Network Protocol (ANP)은 시맨틱 웹 기술과 암호화된 ID 모델을 결합하여 분산된 에이전트 협업을 위한 기반을 제공합니다.
ANP는 W3C 호환 Decentralized Identifiers (DIDs) 및 JSON-LD 그래프를 활용하여 자체 설명이 가능한 검증 가능한 에이전트 ID를 생성합니다. 에이전트는 메타데이터, 온톨로지 및 기능 그래프를 게시하여 다른 에이전트가 중앙 집중식 레지스트리에 의존하지 않고도 해당 오퍼링을 검색하고 해석할 수 있도록 합니다. 이러한 분산된 접근 방식은 단일 실패 지점을 제거하고 에이전트 네트워크의 견고성을 향상시킵니다.
보안과 개인 정보 보호는 ANP의 핵심입니다. 암호화된 메시지 채널, 요청의 암호화 서명 및 에이전트 기능의 선택적 공개를 지원합니다. 이러한 기능을 통해 에이전트 마켓플레이스, 연합 연구 네트워크 및 국경 또는 조직 간의 신뢰 없는 협력이 가능합니다. 에이전트 기능의 선택적 공개 기능은 에이전트가 다른 사람과 공유하는 정보를 제어하여 중요한 데이터를 보호하고 개인 정보 보호를 유지할 수 있도록 합니다.
ANP는 시맨틱 컨텍스트와 분산된 ID를 통해 DNS 및 TLS가 초기 인터넷에 제공한 것, 즉 규모에 따른 검색 가능성, 신뢰 및 보안을 에이전트 에코시스템에 제공합니다. DNS가 사용자가 IP 주소 대신 이름으로 웹 사이트를 찾을 수 있도록 하는 것처럼 ANP는 에이전트가 특정 네트워크 주소를 알 필요 없이 서로 검색하고 상호 작용할 수 있도록 합니다. 그리고 TLS가 웹 사이트에 안전한 통신 채널을 제공하는 것처럼 ANP는 에이전트에 암호화된 메시지 채널을 제공하여 에이전트 상호 작용이 도청 및 변조로부터 보호되도록 합니다.
정적 API에서 동적 프로토콜로: 상호 운용성의 진화
에이전트 시스템에서 상호 운용성을 달성하려는 노력은 KQML 및 FIPA-ACL과 같은 상징적 언어로 1990년대로 거슬러 올라갑니다. 이러한 초기 시도는 공식적인 수행적 구조와 에이전트 정신 상태 모델을 확립했지만 장황함, 동적 검색 메커니즘 부족 및 XML에 대한 과도한 의존으로 인해 방해를 받았습니다.
2000년대에는 에이전트와 서비스가 SOAP 및 WSDL을 통해 상호 작용하는 서비스 지향 아키텍처 (SOA)가 등장했습니다. 원칙적으로 모듈식이지만 이러한 시스템은 구성 확산, 긴밀한 결합 및 변화에 대한 낮은 적응성으로 어려움을 겪었습니다. 이러한 시스템을 구성하고 관리하는 복잡성은 종종 모듈성의 이점을 능가했습니다.
그러나 최신 LLM 에이전트는 새로운 패러다임을 요구합니다. 함수 호출 및 검색 증강 생성과 같은 혁신은 모델이 통합된 워크플로에서 추론하고 작동할 수 있도록 지원합니다. 그러나 이러한 모델은 동적 기능 교환, 교차 에이전트 협상 또는 공유 스키마가 없으면 격리된 상태로 유지됩니다. 현재 세대의 프로토콜인 MCP, ACP, A2A 및 ANP는 정적 폐쇄형 시스템에서 적응형 개방형 에코시스템으로의 중요한 전환을 나타냅니다. 이러한 프로토콜은 유연하고 확장 가능하며 안전하도록 설계되어 에이전트가 다양한 환경에서 원활하고 효율적으로 상호 작용할 수 있도록 합니다.
확장 가능한 다중 에이전트 시스템을 향한 로드맵
상호 운용성 아키텍처는 단일체가 아닙니다. 각 프로토콜은 에이전트 협업의 뚜렷한 계층을 다루고 함께 일관된 배포 로드맵을 형성합니다.
- MCP는 도구 및 데이터 세트에 대한 구조화되고 안전한 액세스를 지원하여 에이전트 상호 작용을 위한 기반을 제공합니다.
- ACP는 비동기 멀티모달 에이전트 메시징을 도입하여 로컬 환경에서 에이전트 간의 효율적인 통신을 가능하게 합니다.
- A2A는 안전한 피어 투 피어 기능 협상 및 위임을 허용하여 서로 다른 도메인 및 조직의 에이전트 간의 협업을 촉진합니다.
- ANP는 개방형 웹 에이전트 검색 및 분산된 ID를 지원하여 에이전트가 개방형 인터넷에서 안전하고 신뢰 없이 상호 작용할 수 있도록 합니다.
이러한 계층화된 전략을 통해 개발자와 기업은 로컬 통합 및 확장에서 완전히 분산된 자율 에이전트 네트워크에 이르기까지 기능을 점진적으로 채택할 수 있습니다. 이러한 점진적인 채택 방식을 통해 조직은 다양한 프로토콜 및 기술을 실험하고 특정 요구 사항에 맞게 에이전트 시스템을 조정할 수 있습니다.
이러한 프로토콜은 단순한 통신 도구가 아니라 차세대 자율 시스템을 위한 아키텍처 기본 요소입니다. AI 에이전트가 클라우드, 에지 및 엔터프라이즈 환경에서 확산됨에 따라 안전하고 모듈식이며 동적으로 상호 운용할 수 있는 기능은 지능형 인프라의 기반이 됩니다. 공유 스키마, 개방형 거버넌스 및 확장 가능한 보안 모델을 통해 이러한 프로토콜은 개발자가 맞춤형 통합에서 벗어나 보편적인 에이전트 인터페이스 표준으로 나아갈 수 있도록 합니다. HTTP 및 TCP/IP가 현대 인터넷을 뒷받침한 것처럼 MCP, ACP, A2A 및 ANP는 AI 네이티브 소프트웨어 에코시스템의 기초가 되어 자율 에이전트가 복잡한 문제를 해결하고 혁신을 주도하기 위해 원활하게 협업할 수 있는 미래를 가능하게 할 것입니다.