구글의 Agent2Agent (A2A) 프로토콜은 고립된 인공지능(AI) 에이전트 간의 상호 운용성 부족이라는 핵심 과제를 해결하기 위해 설계된 개방형 표준이다. 2025년 4월 9일 구글과 50개 이상의 업계 파트너에 의해 발표된 A2A는 에이전트가 기반 기술이나 공급업체에 관계없이 안전하게 통신하고, 정보를 교환하며, 복잡한 비즈니스 워크플로우를 자동화할 수 있도록 지원한다. 이 프로토콜은 에이전트 역량 발견, 안전한 협업, 사용자 경험(UX) 협상 기능을 제공하며, 기존 웹 표준인 HTTP, SSE, JSON-RPC를 기반으로 구축되어 기존 IT 스택과의 용이한 통합을 보장한다. A2A는 2025년 6월 23일 리눅스 재단에 기증되어 아마존 웹 서비스, 시스코, 마이크로소프트, 세일즈포스, SAP, 서비스나우 등 주요 기업들의 참여를 통해 벤더 중립적이고 커뮤니티 주도적인 개발을 가속화하고 있다. 이는 AI 에이전트 생태계의 상호 운용성을 위한 사실상의 표준이 되려는 전략적 움직임으로 평가된다. A2A는 에이전트 마켓플레이스 형성을 촉진하고, 공급망 관리, 로봇 공학, 스마트 그리드, 고객 지원 등 다양한 산업 분야에서 복잡한 다중 에이전트 워크플로우를 가능하게 함으로써 기업 자동화 및 혁신을 가속화할 잠재력을 가지고 있다. 그러나 A2A는 기술적 복잡성, 대규모 확장성 문제, 데이터 보안 및 개인 정보 보호, 투명성 부족, 그리고 인간의 감독 필요성 등 여러 가지 과제에 직면해 있다. 특히, 에이전트 간의 의사 결정 과정이 불투명해질 수 있다는 점과 주요 AI 모델 제공업체들의 전폭적인 참여가 아직 부족하다는 점은 광범위한 채택을 위한 중요한 장애물로 지적된다. 이러한 과제에도 불구하고, A2A는 AI 에이전트가 고립된 도구가 아닌 협력적인 "지능 사회"로 발전하는 데 필수적인 단계로 간주된다.
1.1 A2A의 정의: 목적과 비전 Agent2Agent (A2A) 프로토콜은 AI 에이전트 간의 상호 운용성을 가능하게 하기 위한 구글의 개방형 제안이다. 2025년 4월 9일, 구글은 50개 이상의 업계 파트너와 협력하여 A2A 프로토콜의 출시를 발표했다. 이 프로토콜은 AI 에이전트가 서로 통신하고, 정보를 안전하게 교환하며, 기업 및 타사 플랫폼 및 애플리케이션과의 상호 작용을 통해 복잡한 비즈니스 워크플로우를 자동화할 수 있도록 설계되었다. A2A의 핵심 목적은 AI 에이전트가 기반 기술이나 플랫폼에 구애받지 않고 서로의 역량을 발견하고, 상호 작용하며, 작업을 협업할 수 있도록 하는 표준화된 통신 프레임워크를 제공하는 것이다. A2A의 비전은 협업적인 에이전트-대-에이전트 시나리오를 실현하고, 현재 에이전트 간 상호 운용성 부족 문제를 해결하는 것이다. 이는 다양한 프레임워크와 공급업체에 의해 구축되고 분리된 서버에서 실행되는 자율적이고 불투명한 AI 에이전트가 서로 및 사용자와 효과적으로 통신하고 협업할 수 있는 표준 프로토콜을 도입한다. 이러한 접근 방식은 AI 에이전트가 고립된 도구가 아닌, 상호 연결되고 강력하며 혁신적인 AI 생태계의 일부가 되는 미래를 향한 중요한 발걸음이다. 이러한 개방형 표준, 공급업체 중립성, 사일로 해소에 대한 반복적인 강조는 AI에 대한 구글의 접근 방식에 근본적인 전략적 변화가 있음을 시사한다. 이는 개별 에이전트의 지능에만 초점을 맞추는 대신, 다양한 에이전트 간의 집단 지능과 동적 협업을 가능하게 하는 "지능 사회"를 조성하는 데 중점을 두고 있음을 의미한다. 이러한 움직임은 특히 엔터프라이즈급 애플리케이션과 같이 복잡하고 실제적인 시나리오에서 AI의 진정한 가치와 확장성이 상호 운용성과 협력을 통해 실현될 것이라는 인식을 반영한다. 이는 구글이 AI 개발자로서뿐만 아니라 더 넓은 AI 산업의 상호 운용성 계층을 구축하는 핵심 주체로서 자리매김하려는 의도를 보여준다. 1.2 A2A가 해결하는 문제: AI 에이전트 사일로 연결 현재 AI 에이전트는 종종 고립된 상태로 작동하며, 서로 다른 시스템이나 공급업체 간에 통신할 수 없다. 이러한 고립은 비효율성을 초래하여 기업이 에이전트 간에 맞춤형 연결을 구축하거나 정보를 수동으로 전달해야 하는 상황을 만든다. 이는 프로세스를 지연시키고 AI의 효과적인 협업을 방해한다. 예를 들어, 한 에이전트가 다른 에이전트가 보유한 고객 데이터가 필요한 경우, 표준화된 통신 방법이 없으면 전체 프로세스가 중단될 수 있다. A2A 프로토콜은 이러한 통신 격차를 직접적으로 해결한다. 이는 AI 에이전트가 연결하고, 서로의 역량을 발견하고, 정보를 안전하게 공유하며, 다양한 회사 시스템 전반에 걸쳐 작업을 조정할 수 있는 개방형 표준과 공통 언어를 제공한다. 이러한 이니셔티브는 생산성을 높이고 통합 비용을 절감하며, 협력적 AI의 잠재력을 최대한 발휘하는 것을 목표로 한다. 문제 정의에서 "비효율성", "맞춤형 연결", "수동 전달", "느린 프로세스", "통합 비용"과 같은 용어가 지속적으로 강조되는 것은 A2A 개발을 추진하는 근본적인 경제적 및 운영적 필요성이 있음을 나타낸다. 개별적으로는 강력하지만 고립된 에이전트의 존재는 더 큰 워크플로우에서 마찰을 생성한다. A2A는 이러한 마찰에 대한 해결책으로 제시되며, 이는 개별 에이전트 지능의 한계에 도달하고 있으며, 다음 가치 창출의 경계는 에이전트가 원활하게 협력할 수 있도록 하는 데 있음을 시사한다. 이는 A2A가 단순한 기술 혁신이 아니라 엔터프라이즈 AI 배포에서 더 큰 자동화, 효율성 및 확장성에 대한 시급한 비즈니스 요구에 대한 응답임을 의미한다. 1.3 A2A의 탄생: 구글의 이니셔티브와 산업 협력 A2A 프로토콜은 2025년 4월 9일 구글에 의해 처음 발표되었다. 이 프로토콜의 개발은 AI 에이전트 협업의 미래에 대한 공통 비전을 공유하는 50개 이상의 업계 파트너와의 협력적 노력의 결과였다. 특히 주목할 만한 발전은 2025년 6월 23일 북미 오픈 소스 서밋에서 구글 클라우드가 A2A 프로토콜 사양, 관련 SDK 및 개발자 도구를 리눅스 재단에 기증한다고 발표한 것이다. 이로써 아마존 웹 서비스, 시스코, 구글, 마이크로소프트, 세일즈포스, SAP, 서비스나우 등 주요 기업들이 참여하는 A2A 프로젝트가 리눅스 재단의 중립적인 거버넌스 하에 설립되었다. 리눅스 재단으로의 이관은 A2A가 벤더 중립적이고 커뮤니티 주도적으로 유지되도록 보장하며, 개방형 협업, 지적 재산 관리 및 장기적인 관리를 위한 강력한 프레임워크를 제공함으로써 A2A의 채택 및 개발을 가속화하는 것을 목표로 한다. A2A 재단의 주요 목표에는 AI 에이전트 상호 운용성을 위한 최고 산업 표준으로서 A2A 사양의 진화 및 채택 추진, 개발자, 연구원 및 기업의 다양하고 활기찬 글로벌 커뮤니티 육성, 리눅스 재단의 신뢰할 수 있는 개방형 거버넌스 프레임워크 하에 모든 기여자 및 소비자에게 공정한 경쟁의 장 제공, 안전하고 협력적인 AI 에이전트의 힘을 활용하는 새로운 애플리케이션 및 서비스 개발 가속화가 포함된다. 구글이 A2A를 오픈 소스화하고 리눅스 재단에 기증하기로 한 결정은 중요한 전략적 움직임이다. 이는 A2A가 "사실상의 표준"이 되기 위해서는 개방적으로 관리되고 벤더 중립적이어야 한다는 인식을 나타낸다. 아무리 기술적으로 견고하더라도 독점 프로토콜은 벤더 종속성 및 통제에 대한 우려 때문에 다른 주요 기술 기업들의 저항에 직면할 가능성이 높다. 구글은 이를 리눅스 재단에 맡김으로써 직접적인 통제를 포기하고 더 광범위한 산업 채택을 목표로 한다. 이는 HTTP나 TCP/IP가 인터넷의 개방형 표준이 된 것과 유사하게, A2A를 AI 인프라의 근본적인 부분으로 확립하려는 시도이다. 이러한 접근 방식은 광범위하고 상호 운용 가능한 AI 생태계(구글 제품이 분명히 참여할)의 이점이 독점적 통제의 단기적 이점보다 크다는 것을 의미한다. 마이크로소프트의 신속한 지원 및 통합 계획 은 이러한 개방형 표준 전략의 중요성을 더욱 강조한다.
2.1 클라이언트-서버 통신 모델 A2A는 주로 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 작동한다. 여기서 "클라이언트" 에이전트가 "원격" 에이전트에게 작업 요청을 시작하면, 원격 에이전트가 해당 작업을 수행한다. 클라이언트 에이전트는 사용자(인간 또는 다른 AI 에이전트)로부터 요청을 받아 이를 "작업"으로 래핑하고, 고유 식별자를 할당하며, 작업의 상태를 추적하는 사용자 대면 오케스트레이터 역할을 한다. "A2A 서버"라고도 불리는 원격 에이전트는 A2A 표준을 "블랙박스"로 구현한다. 이는 클라이언트가 원격 에이전트의 내부 작동 방식을 알 필요 없이, 오직 그 계약(contract)만을 알면 된다는 것을 의미한다. 에이전트의 역할은 대화나 워크플로우 중에 유연하게 변경될 수 있다. 원격 에이전트가 "블랙박스"로 작동하고 , 에이전트가 기본적으로 내부 생각, 계획 또는 도구를 공유하지 않는 "불투명한 실행" 원칙 을 명시적으로 언급하는 것은 중요한 설계 선택이다. 이는 단순한 아키텍처적 세부 사항을 넘어, 다중 공급업체 생태계에서 신뢰를 구축하고 모듈성을 가능하게 하는 근본적인 요소이다. 내부 복잡성과 독점적 로직을 추상화함으로써, A2A는 조직이 지적 재산이나 민감한 내부 데이터를 손상시키지 않고 에이전트 역량을 노출할 수 있도록 한다. 이러한 "계약 우선" 접근 방식은 다양한 공급업체가 핵심 AI 모델이나 비즈니스 로직을 공개할 필요 없이 전문화된 역량을 기여할 수 있는 에이전트 마켓플레이스를 육성하는 데 필수적이며, 이는 더 넓은 채택과 협업을 촉진한다. 2.2 핵심 구성 요소: 에이전트 카드, 작업, 메시지, 파트 및 아티팩트 A2A 통신은 역량 발견, 작업 위임, 결과 교환을 용이하게 하는 일련의 정의된 구성 요소를 중심으로 구조화된다. * 에이전트 카드 (Agent Card): 에이전트의 프로필 또는 매니페스트 역할을 하는 표준화된 JSON 형식의 메타데이터 파일이다. 여기에는 고유 식별자, 설명 메타데이터(이름, 설명, 버전), 선언된 역량(기술, 지원되는 통신 모드(텍스트, 오디오, 비디오, 스트리밍, 푸시 알림 등)), 인증 요구 사항(OAuth2, mTLS, API 키, OpenID Connect 등), 연결 세부 정보(엔드포인트 URL, 일반적으로 https://{agent_domain}/.well-known/agent.json)와 같은 필수 정보가 포함된다. 클라이언트 에이전트는 이러한 카드를 검색하고 쿼리하여 특정 작업에 가장 적합한 원격 에이전트를 식별하고 선택한다. * 작업 (Task): A2A에서 작업의 기본 단위이다. 클라이언트 에이전트가 어떤 작업을 수행해야 할 때, 고유 식별자(id), 관련 작업을 그룹화하기 위한 선택적 sessionId를 가지며, submitted, working, input-required, completed, failed, canceled와 같은 정의된 상태를 통해 수명 주기를 추적하는 작업 객체를 시작한다. 이러한 구조화된 접근 방식은 특히 장기 실행 작업의 진행 상황과 워크플로우를 효과적으로 관리하는 데 도움이 된다. * 메시지 (Message): 에이전트는 작업 실행 중에 구조화된 "메시지"를 사용하여 통신한다. 메시지에는 컨텍스트, 지침, 응답 또는 사용자 지침과 같은 실제 콘텐츠를 담는 "파트"가 포함된다. * 파트 (Part): 메시지 또는 아티팩트 내의 가장 작은 독립적인 콘텐츠 단위이다. 각 파트에는 지정된 콘텐츠 유형(예: 텍스트, 이미지 데이터, 오디오 스트림, 비디오 스트리밍, 양식, iframe)이 있다. 이는 풍부한 정보 교환 및 형식 협상을 가능하게 한다. * 아티팩트 (Artifact): 완료된 작업에서 생성된 출력 또는 결과이다. 아티팩트는 구조화된 결과로, 최종 출력의 일관성과 유용성을 보장한다. 이는 간단한 텍스트 응답, 전체 문서 또는 스트리밍 업데이트가 될 수 있으며, 다양한 "파트"를 포함한다. 에이전트 카드의 표준화된 JSON 형식과 예상 위치(/.well-known/agent.json) 는 robots.txt 또는 security.txt와 같은 기존 웹 표준과 유사하다. 이는 에이전트가 알려진 URL을 통해 서로의 역량을 직접 발견할 수 있는 분산형 "에이전트 웹"에 대한 비전을 제시한다. 이는 마이크로서비스가 서비스 레지스트리를 사용하는 방식과 유사하다. 현재 비판론자들이 이러한 발견 모델이 수백만 개의 에이전트에 대해 확장성 문제를 가지고 있다고 지적하지만 , 근본적인 설계 원칙은 서비스의 자율적인 네트워크를 가능하게 하는 것이다. 이는 에이전트가 단순한 "앱"이 아니라 글로벌 네트워크에서 발견 가능하고 주소 지정 가능한 엔터티가 되어 "웹 서비스"의 경계를 확장하는 미래를 의미한다. "에이전트 발견 서비스" 및 "에이전트 카드 검색 엔진"에 대한 커뮤니티의 관심 은 이러한 분산형 접근 방식을 보완하기 위한 보다 강력하고 중앙 집중화되면서도 개방적인 발견 계층의 필요성과 잠재력을 더욱 강화한다. A2A 핵심 구성 요소 개요 | 구성 요소 | 설명 | 주요 속성/기능 | 관련 스니펫 | |---|---|---|---| | 에이전트 카드 | 에이전트의 공개 프로필 역할을 하는 표준화된 JSON 형식의 매니페스트. | 고유 ID, 역량(기술, I/O 모드), 인증 요구 사항, 엔드포인트 URL(/.well-known/agent.json). 발견을 가능하게 한다. | | | 작업 | 에이전트 간에 위임되는 작업의 기본 단위. | 고유 ID, 세션 ID, 현재 상태(제출됨, 작업 중, 입력 필요, 완료됨, 실패함, 취소됨), 기록, 메타데이터. 워크플로우를 관리한다. | | | 메시지 | 작업 실행 중에 에이전트가 정보를 교환하는 기본 메커니즘. | 콘텐츠, 컨텍스트, 지침, 응답이 포함된 "파트"를 포함한다. | | | 파트 | 메시지 또는 아티팩트 내의 가장 작고 독립적인 콘텐츠 단위. | 지정된 콘텐츠 유형(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 양식, iframe). 다중 모드 교환을 용이하게 한다. | | | 아티팩트 | 작업 완료 시 원격 에이전트가 생성하는 구조화된 출력 또는 결과. | 이름, 설명, 포함된 "파트", 인덱스, 추가 상태, 마지막 청크 상태. 일관된 출력을 보장한다. | | 2.3 기반 표준: HTTP, JSON-RPC 및 SSE A2A는 개발자 마찰을 최소화하고 기존 IT 스택과의 통합 용이성을 보장하기 위해 널리 채택된 웹 기술을 기반으로 의도적으로 구축되었다. * HTTP (하이퍼텍스트 전송 프로토콜): 기본 전송 계층 역할을 하며, 기존 웹 시스템과의 원활한 통합을 보장한다. 모든 상호 작용은 최신 TLS 버전(1.2 이상) 및 강력한 암호화 스위트를 사용하는 HTTPS를 통해 이루어져야 하며, 전송 중인 데이터의 보안을 보장한다. * JSON-RPC 2.0: JSON을 사용하여 원격 프로시저 호출을 위한 간단하고 언어 독립적인 방법을 제공하는 메시지 교환에 활용된다. 이는 에이전트가 메서드를 호출하고 매개변수 및 결과를 전달하는 방식을 표준화한다. * SSE (서버 전송 이벤트): 장기 실행 작업 중 실시간 데이터 분석 및 업데이트를 위해 통합된다. SSE를 통해 원격 에이전트는 클라이언트에게 진행 상황 업데이트, 부분 결과 또는 작업 상태 변경을 지속적인 폴링 없이 스트리밍할 수 있으며, 협업을 위한 지속적인 연결을 유지할 수 있다. A2A를 HTTP, JSON-RPC, SSE와 같은 기존 웹 표준을 기반으로 구축하기로 한 결정 은 매우 실용적인 접근 방식이다. 이는 완전히 새로운 네트워크 프로토콜을 발명하는 대신, "새로운 프로토콜을 발명하기보다는 기존 인프라를 활용"하는 것이다. 이러한 접근 방식은 개발자와 기업이 A2A를 기존 IT 스택 및 보안 프레임워크에 통합할 수 있도록 하여 진입 장벽을 크게 낮춘다. 이는 학습 곡선과 구현 복잡성을 줄여 채택을 가속화하며, 광범위하고 상호 운용 가능한 생태계를 조성하려는 목표에 직접적으로 기여한다. 또한 이는 핵심 과제가 데이터를 어떻게 전송하는지가 아니라, 어떤 데이터를 전송하고 자율적인 엔터티 간의 상호 작용 로직을 어떻게 구조화하는지에 대한 인식을 반영한다.
3.1 역량 발견 및 사용자 경험 협상 * 역량 발견: A2A의 핵심 기능 중 하나는 에이전트가 에이전트 카드를 통해 자신의 특정 역량과 기술을 광고할 수 있도록 하는 것이다. 이 메커니즘은 클라이언트 에이전트가 주어진 작업에 가장 적합한 원격 에이전트를 동적으로 식별하고 선택할 수 있도록 하여, 하드 코딩된 연결을 넘어선다. 이 프로토콜은 동적 역량 등록을 지원하여 에이전트가 세션 재설정 없이 광고된 기능을 업데이트할 수 있도록 한다. 정밀한 역량 매칭을 위해 상세한 쿼리 매개변수 및 필터링 메커니즘(동등성, 범위, 정규 표현식, 논리 연산자(AND/OR)를 사용한 다중 필드)이 제공된다. * 사용자 경험(UX) 협상: A2A는 사용자의 UI 역량(예: iframe, 비디오, 웹 양식 지원)에 대한 명시적인 협상을 허용한다. 각 메시지 "파트"에는 지정된 콘텐츠 유형이 있어 클라이언트와 원격 에이전트가 콘텐츠 교환에 필요한 올바른 형식을 협상할 수 있다. 이러한 실시간 감지는 원격 에이전트가 그에 따라 응답을 조정할 수 있도록 하여, 다양한 플랫폼과 모달리티 전반에 걸쳐 원활하고 반응적인 인간-루프 경험을 보장한다. "역량 발견"과 "사용자 경험 협상"의 결합 은 "에이전트 마켓플레이스"의 설립을 촉진한다는 점에서 "가장 흥미로운" 측면으로 명시적으로 강조된다. 이는 AI 에이전트가 단순한 내부 구성 요소가 아니라, 발견 가능하고, 구매 가능하며, 동적으로 구성 가능한 서비스가 되는 미래를 의미한다. 이는 단순한 API 호출을 넘어선 보다 정교한 서비스 오케스트레이션 모델로 발전하며, 에이전트가 다양한 공급업체와 가격 모델에 걸쳐 가장 적합한 역량을 "쇼핑"할 수 있게 된다. 이는 복잡한 워크플로우가 다양한 전문 에이전트 풀에서 즉석에서 조립되는 진정으로 동적이고 자율적인 "에이전트 메시" 를 향한 중요한 단계이다. 3.2 설계에 내재된 보안: 인증, 권한 부여 및 데이터 암호화 보안은 A2A의 근본적인 원칙으로, "기본적으로 안전"하도록 설계되었으며 엔터프라이즈급 요구 사항을 지원한다. * 인증 메커니즘: A2A는 기존 인프라를 활용하며, 모든 상호 작용이 최신 TLS 버전(1.2 이상) 및 강력한 암호화 스위트를 사용하는 HTTPS를 통해 이루어져야 한다. 에이전트는 에이전트 카드에 인증 요구 사항(예: OAuth2, mTLS, API 키, OpenID Connect, JWT, RSA 키 쌍)을 광고한다. 클라이언트는 이러한 자격 증명을 "대역 외(out of band)"로 획득하고 제시하며, JSON-RPC 페이로드 자체에 비밀을 직접 삽입하지 않는다. * 권한 부여 모델: 역할 기반 접근 제어를 통해 완전한 권한 부여가 구현되며, 올바른 자격 증명과 권한을 가진 에이전트만이 중요한 워크플로우 또는 보호된 데이터 스트림에 접근할 수 있도록 보장한다. 원격 에이전트는 클라이언트 신원 또는 인증 상태에 따라 상세한 접근 제어를 설정할 수 있으며, 인증된 사용자와 익명 사용자에게 다른 역량을 보여줄 수 있다. * 데이터 암호화 요구 사항: A2A는 민감한 정보에 대한 무단 접근을 방지하기 위해 통신 수명 주기 전반에 걸쳐 암호화된 데이터 교환을 의무화한다. * 속도 제한 및 남용 방지: 리소스 남용을 방지하고 공격으로부터 보호하기 위해 토큰 버킷, 리키 버킷, 롤링 윈도우 알고리즘 등 다양한 속도 제한 전략이 사용되며, 이는 IP 기반, 서버 기반 또는 지리 기반 접근 방식을 사용할 수 있다. 보안 기능에 대한 광범위한 세부 사항(HTTPS, TLS, 강력한 암호화, OAuth2, mTLS, API 키, JWT, RSA, 역할 기반 접근, 암호화, 속도 제한) 은 "설계에 내재된 보안"이 단순한 마케팅 주장이 아니라 근본적인 엔지니어링 우선순위임을 나타낸다. 이는 다중 에이전트 시스템에 대해 식별된 "개인 정보 보호 및 보안" 문제 에 대한 직접적인 대응이다. A2A가 "엔터프라이즈급, 미션 크리티컬 애플리케이션에서 대규모 채택" 을 달성하려면 강력한 보안은 필수적이다. 기존 엔터프라이즈 보안 인프라를 활용하는 데 중점을 두는 것 은 이러한 실용주의를 더욱 강조하며, 기존 IT 보안 태세를 방해하기보다는 통합하는 것을 목표로 한다. 이러한 보안에 대한 사전 예방적 접근 방식은 신뢰를 구축하고 자율 에이전트가 민감한 데이터와 중요한 워크플로우를 처리하는 것과 관련된 위험을 완화하는 데 매우 중요하다. 3.3 모달리티 불가지론 및 장기 실행 작업 지원 * 모달리티 불가지론: A2A는 데이터 모달리티에 구애받지 않도록 설계되었으며, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 스트리밍을 포함한 광범위한 형식을 처리할 수 있다. 이러한 유연성은 에이전트가 다양한 유형의 작업 및 환경에 적응할 수 있도록 하여 실제 애플리케이션에서 프로토콜의 다용성을 높인다. 에이전트는 다양한 형식으로 데이터를 교환하고 메시지 "파트"를 통해 선호하는 입력/출력 형식을 협상할 수 있다. * 장기 실행 작업 지원: 이 프로토콜은 장기 실행 작업에 대한 기본 지원을 제공하여 서버가 클라이언트에게 오래 걸리는 작업의 상태를 업데이트할 수 있도록 한다. A2A는 비동기 작업 및 지속적인 작업 추적을 지원하여 에이전트가 진행 상황을 보고하고, 부분 결과를 스트리밍하며, 다운스트림 시스템을 차단하지 않고 오류로부터 복구할 수 있도록 한다. 이는 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있는 복잡한 비즈니스 운영에 필수적이다. 서버 전송 이벤트(SSE)는 이러한 비동기 통신을 지원하여 실시간 업데이트를 가능하게 하고, 에이전트가 지속적인 폴링 대신 작업 업데이트에 "구독"할 수 있도록 한다. 3.4 개방적이고 벤더에 구애받지 않는 접근 방식 A2A 프로토콜은 개방적이고 벤더에 구애받지 않는 방식으로 설계되었다. 이는 기반 기술과 독립적으로 에이전트 간의 협업이 개방적이고 안전한 표준을 기반으로 이루어지도록 보장한다. 구글이 A2A를 리눅스 재단에 기증한 것은 이러한 약속을 명확히 보여준다. 리눅스 재단의 중립적인 거버넌스 하에 A2A 프로젝트가 형성됨으로써, 이 핵심 구성 요소는 벤더 중립적이고 커뮤니티 주도적으로 유지될 것이 보장된다. 이는 개방형 협업, 지적 재산 관리 및 장기적인 관리를 위한 강력한 프레임워크를 제공함으로써 A2A 프로토콜의 채택 및 개발을 가속화하도록 설계되었다. 이러한 개방성은 다양한 공급업체와 프레임워크에 의해 구축된 에이전트 간의 원활한 통신을 가능하게 하여, 이질적인 환경에서의 통합을 촉진한다. 개발자는 A2A를 사용하는 다른 에이전트와 연결할 수 있는 에이전트를 구축할 수 있으므로, 사용자는 다양한 제조업체의 에이전트를 혼합할 수 있는 자유를 얻는다. 기업의 경우, 이는 에이전트를 어디에서나 관리할 수 있는 표준화된 방법을 의미하며, 협력적 AI를 최대한 활용하는 데 큰 진전을 이룬다. 마이크로소프트와 같은 주요 기술 기업들이 A2A를 지원하고 Azure AI Foundry 및 Copilot Studio와 같은 플랫폼에 통합하려는 의지를 표명한 것은 이러한 개방형 표준의 중요성을 강조한다. 이는 AI 에이전트가 단일 애플리케이션이나 클라우드에 고립되지 않고, 모델, 도메인 및 생태계 전반에 걸쳐 작업 흐름 속에서 작동하는 미래를 위한 토대를 마련한다.
4.1 원활한 상호 운용성 및 확장성 가능 A2A 프로토콜은 AI 에이전트가 기반 프레임워크나 공급업체에 관계없이 서로 협력할 수 있는 표준화된 방법을 제공한다. 이는 AI 에이전트가 고립되어 서로 다른 시스템이나 공급업체 간에 통신할 수 없다는 문제를 해결한다. A2A는 에이전트가 서로의 역량을 발견하고, 정보를 안전하게 교환하며, 복잡한 작업을 조정할 수 있는 공통 언어를 제공함으로써, 더 강력하고 협력적이며 혁신적인 AI 애플리케이션의 새로운 시대를 위한 길을 열고 있다. 이 프로토콜은 엔터프라이즈급 에이전트 시스템을 확장하는 것을 목표로 한다. A2A는 수백 또는 심지어 수천 개의 자율 에이전트를 분산 환경 전반에 걸쳐 병목 현상 없이 조정할 수 있도록 설계되어 높은 확장성을 제공한다. 새로운 에이전트는 "에이전트 카드"라는 표준화된 문서를 통해 자신을 알릴 수 있으며, 기존 에이전트는 즉시 이들을 발견하고 협력할 수 있다. 이는 최종 출력뿐만 아니라 실시간 작업 업데이트 및 중간 아티팩트를 공유할 수 있도록 하여 협업을 향상시킨다. 이를 통해 복잡한 데이터 분석에서 부분 결과를 스트리밍하거나 전문 에이전트에게 하위 작업을 넘기는 등 워크플로우를 즉석에서 동적으로 구성하고 최적화할 수 있다. A2A는 기업이 성장할 때 겪는 일반적인 어려움을 극복하는 데 도움을 줄 수 있으며, 24시간 연중무휴 가용성을 제공하고 증가하는 워크로드를 처리하기 위해 쉽게 확장될 수 있어 지속 가능한 비즈니스 성장을 지원한다. 4.2 동적 협업 및 에이전트 마켓플레이스 육성 A2A는 에이전트 간의 동적 협업을 가능하게 하는 데 핵심적인 역할을 한다. 역량 발견 및 사용자 경험 협상 기능은 "에이전트 마켓플레이스"의 설립을 촉진하는 가장 흥미로운 측면으로 간주된다. 이러한 마켓플레이스 내에서 공급업체는 에이전트를 게시할 수 있으며, 클라이언트는 특정 작업을 수행하는 데 가장 적합한 에이전트를 선택할 수 있다. A2A 프로토콜은 "에이전트 메시"의 생명선 역할을 한다. 이는 수많은 자율 에이전트가 자신의 역량을 등록하고, 다른 관련 에이전트를 발견하며, 복잡한 목표를 달성하기 위해 동적으로 협업할 수 있는 분산형 네트워크이다. A2A는 에이전트가 자신의 기술(예: 요약, 데이터 분석, 항공편 예약)을 레지스트리 또는 발견 도구를 통해 광고할 수 있도록 하여 등록 및 발견을 용이하게 한다. 표준화된 메시지 형식과 채널은 에이전트가 설계에 관계없이 상호 작용할 수 있도록 하여, 복잡한 다중 에이전트 워크플로우에 필수적인 상호 운용성을 가능하게 한다. 발견 및 통신이 이루어지면 에이전트는 작업을 위해 임시로 팀을 구성할 수 있다. 예를 들어, 보고서 작성 에이전트는 연구, 서식 지정 및 시각화를 위해 다른 에이전트를 찾아 작업을 효율적으로 완료할 수 있다. 이러한 동적 협업은 실시간으로 혁신을 가속화하고 무한한 성장 기회를 창출한다. 4.3 기업 자동화 및 혁신 가속화 A2A는 AI 에이전트가 고립된 작업을 넘어 비즈니스를 근본적으로 재편할 수 있도록 한다. 이는 복잡한 프로세스를 해소하고 자동 조종 상태로 전환하여 운영 성공을 달성하는 데 도움이 된다. 여기에는 동적 공급망 조정, 실시간 고객 서비스 솔루션, 에이전트가 의무를 할당하고, 데이터를 분석하며, 일정을 조정하는 효율적인 프로젝트 관리 등이 포함된다. 이러한 효율성 증가는 인간 팀이 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 해준다. A2A는 또한 기업 에이전트 통합을 단순화하여 지능형 에이전트를 기존 기업 애플리케이션에 통합하는 간단한 방법을 제공하며, 기업이 기술 환경 전반에 걸쳐 에이전트 역량을 활용할 수 있도록 한다. 구글 클라우드는 A2A 개발에 대한 경험을 활용하여 수많은 에이전트를 배포하는 대기업의 요구 사항에 중점을 두었다. A2A를 통해 기업은 고객 지원, 재고 관리 및 재무를 위한 에이전트를 연결할 수 있다. 이는 다양한 부서에 걸쳐 원활하고 자동화된 프로세스를 가능하게 하여, 에이전트-대-에이전트 프로토콜을 통해 비즈니스 운영 방식을 개선한다. AI 에이전트가 자율적으로 행동하고 계획하며, 연구를 수행하고, 정보를 추론하며, 적절한 도구를 선택할 수 있게 되면서, 훨씬 더 나은 답변을 제공하고 더 풍부한 셀프 서비스 경험을 가능하게 하여 고객 만족도와 해결 시간을 향상시킨다. 이는 기존 백오피스 운영에 상당한 영향을 미치고 있다. 궁극적으로 A2A는 인간과 AI 에이전트가 복잡한 문제를 해결하기 위해 나란히 일하는 미래를 위한 길을 닦으며, 다중 에이전트 시스템이 에이전트 간 및 인간과의 협업을 촉진할 것이다.
5.1 A2A 대 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP): 보완적 역할 A2A (Agent2Agent Protocol)와 MCP (Model Context Protocol)는 서로 다른 목적을 가지고 있으며 보완적인 관계에 있다. * MCP의 역할: 모델 컨텍스트 프로토콜은 2024년 11월 Anthropic이 도입한 개방형 표준으로, 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 모델이 외부 도구, 시스템 및 데이터 소스와 데이터를 통합하고 공유하는 방식을 표준화한다. 이는 LLM에 필요한 도구와 컨텍스트를 제공하는 "USB-C 포트"와 유사하게 작동한다. MCP 서버는 LLM에 도구를 제공하며, 에이전트가 실행될 때 SDK는 MCP 서버에서 list_tools()를 호출하여 LLM이 사용 가능한 도구를 인식하도록 한다. LLM이 MCP 서버의 도구를 호출하기로 결정하면 SDK는 해당 서버에서 call_tool()을 실행한다. 이를 통해 개별 에이전트가 필요한 도구와 정보에 접근할 수 있다. * A2A의 역할: A2A는 이러한 역량 있는 에이전트가 서로 직접 통신하고 협업할 수 있도록 하는 데 중점을 둔다. A2A는 에이전트 간의 대화형, 다중 에이전트 안무(요구 사항 명확화, 작업 위임, 이해 관계자 통지 등)를 처리한다. 이는 MCP가 에이전트가 Booking.com이나 BBC Weather와 같은 서비스와 상호 작용하도록 하는 반면, A2A는 에이전트가 서로(회사, 제품, 플랫폼 간) 통신할 수 있도록 하는 것이다. * 시너지 효과: A2A와 MCP는 함께 AI 시스템의 상호 운용성과 기능을 향상시킨다. 예를 들어, 여행 에이전트가 MCP를 사용하여 항공편 및 호텔 검색 도구를 활용하고, 예산 에이전트가 MCP 연결 계산기 도구를 사용하며, 지역 가이드가 활동 데이터베이스에 접근할 수 있다. 그런 다음 A2A는 이러한 전문 에이전트 간의 통신을 관리하여 복잡한 워크플로우를 달성한다. A2A와 MCP가 서로 다른 목적을 가지고 있으며 보완적이라는 명확한 구분 은 AI 에이전트 생태계의 복잡성을 보여준다. 이는 단일 프로토콜이 에이전트의 모든 상호 작용 요구 사항을 충족할 수 없다는 인식을 나타낸다. 대신, 에이전트가 외부 세계(도구 및 데이터)와 상호 작용하는 방식과 에이전트가 서로 상호 작용하는 방식에 대한 전문화된 프로토콜이 필요하다는 것을 의미한다. 이러한 계층적 접근 방식은 각 프로토콜이 특정 문제를 효율적으로 해결할 수 있도록 하며, 전체 시스템의 모듈성과 견고성을 향상시킨다. 이는 AI 에이전트가 점점 더 정교해지고 전문화됨에 따라, 그들을 지원하는 인프라도 유사하게 전문화되고 상호 연결되어야 한다는 것을 시사한다. A2A 대 MCP 비교 | 특징 | Agent2Agent (A2A) 프로토콜 | Model Context Protocol (MCP) | |---|---|---| | 주요 목적 | AI 에이전트 간의 직접적인 통신 및 협업 가능 | AI 모델(LLM)이 외부 도구, 시스템, 데이터 소스와 통합 및 데이터 공유 가능 | | 상호 작용 대상 | 다른 AI 에이전트(피어-투-피어) | 외부 애플리케이션, API, 데이터베이스 | | 핵심 기능 | 역량 발견, UX 협상, 작업 위임, 상태 관리, 보안 협업 | 도구 노출 및 호출, 컨텍스트 제공, 데이터 통합 | | 통신 방식 | 에이전트 간 메시지 교환 및 작업 조정 | LLM이 외부 도구 및 데이터에 접근하기 위한 표준화된 인터페이스 | | 예시 시나리오 | 여행 에이전트와 예산 에이전트가 협력하여 여행 계획 수립 | 여행 에이전트가 항공편 검색 도구를 사용하여 항공편 정보 조회 | | 관계 | 상호 보완적. MCP는 개별 에이전트에게 도구 접근 권한을 부여하고, A2A는 이러한 도구를 갖춘 에이전트 간의 협업을 가능하게 한다. | A2A를 통해 협업하는 에이전트가 외부 리소스에 접근할 수 있도록 하는 기반 역할 | | 기반 표준 | HTTP, SSE, JSON-RPC | HTTP, SSE (OpenAI Agents SDK 지원) | | 주요 개발사 | 구글 (리눅스 재단에 기증) | Anthropic | | 발표 시점 | 2025년 4월 9일 | 2024년 11월 25일 | 5.2 에이전트 개발 키트 (ADK) 및 프레임워크(예: LangChain, CrewAI)와의 통합 A2A 프로토콜은 구글의 에이전트 개발 키트(ADK) 및 LangChain, CrewAI와 같은 기존 에이전트 프레임워크와 통합되도록 설계되었다. * 구글 ADK: 구글의 ADK는 에이전트 및 다중 에이전트 시스템의 전체 스택, 엔드-투-엔드 개발을 단순화하도록 설계된 새로운 오픈 소스 프레임워크이다. 이는 Agentspace 및 Google Customer Engagement Suite (CES)와 같은 구글 제품 내에서 에이전트를 구동하는 동일한 프레임워크이다. ADK는 다중 에이전트 설계(모듈식, 확장 가능, 계층적 구성), 풍부한 모델 생태계(Gemini, Vertex AI, LiteLLM), 풍부한 도구 생태계(사전 구축된 도구, MCP 도구, LangChain, LlamaIndex와 같은 타사 라이브러리, LangGraph, CrewAI와 같은 다른 에이전트), 유연한 오케스트레이션, 내장 스트리밍, 통합 개발자 경험, 내장 평가 및 쉬운 배포를 포함한 핵심 요소를 제공한다. ADK는 다른 에이전트를 도구로 사용할 수 있도록 함으로써 A2A 호환 에이전트를 구축하거나 오케스트레이션할 수 있는 기능을 제공한다. * 기존 프레임워크와의 통합: A2A는 LangGraph 및 CrewAI와 같은 인기 있는 에이전트 프레임워크와 함께 사용할 수 있도록 샘플 구현을 제공한다. 예를 들어, LangGraph 샘플 에이전트는 도구를 사용하여 통화를 변환할 수 있으며, 다중 턴 상호 작용, 도구 사용 및 스트리밍 업데이트를 보여준다. CrewAI 샘플 에이전트는 이미지를 생성할 수 있으며, 다중 턴 상호 작용 및 A2A를 통한 이미지 전송을 보여준다. 마이크로소프트 또한 개발자들이 Semantic Kernel이나 LangChain과 같은 익숙한 도구를 계속 사용할 수 있으면서도 A2A를 통해 상호 운용성을 달성할 수 있도록 지원한다. 이러한 통합은 A2A가 기존 에이전트 개발 생태계를 대체하려는 것이 아니라, 오히려 그 기능을 확장하고 강화하려는 것임을 보여준다. 다양한 프레임워크와의 호환성은 개발자들이 A2A를 채택하는 데 필요한 노력을 줄여주며, 이미 존재하는 에이전트와 워크플로우를 A2A 기반 다중 에이전트 시스템으로 쉽게 전환할 수 있도록 한다. 이는 A2A가 광범위한 채택을 위해 필수적인 상호 운용성 계층을 제공하면서도, 개발자들에게 익숙한 도구와 유연성을 유지하려는 실용적인 접근 방식을 취하고 있음을 나타낸다.
A2A 프로토콜은 AI 에이전트가 고립된 작업을 넘어 팀으로 협력할 수 있도록 함으로써 광범위한 실제 응용 분야를 가능하게 한다. 6.1 산업 전반의 사례: 공급망, 로봇 공학, 금융 서비스, 고객 지원 * 공급망 관리: A2A 시스템은 공급업체, 제조업체 및 유통업체를 대표하는 에이전트가 재고를 관리하고, 수요를 예측하며, 적시 배송을 보장하기 위해 통신하는 공급망 운영을 최적화한다. 이는 동적 공급망 조정과 같은 복잡한 프로세스를 자동 조종 상태로 전환하여 운영 성공을 달성하는 데 도움이 된다. * 로봇 공학 및 자율 주행 차량: A2A 시스템은 차량이 도로 조건, 교통 및 장애물에 대한 정보를 교환하여 효율적인 교통 흐름, 충돌 방지 및 경로 최적화를 보장함으로써, 차량 내 자율 주행 차량의 움직임을 조정하는 데 사용된다. * 스마트 그리드: 스마트 그리드 시스템에서 A2A는 태양광 패널, 풍력 터빈 및 배터리와 같은 에너지 단위를 조정하여 그리드 안정성을 유지한다. 이러한 에이전트는 전력 공급 및 수요의 균형을 맞추고, 에너지 저장을 최적화하며, 폐기물을 최소화하기 위해 통신한다. * 온라인 경매 및 시장: A2A 시스템은 구매자와 판매자가 상호 작용하고, 협상하며, 거래를 완료하는 eBay와 같은 온라인 시장에서 에이전트 간의 통신을 가능하게 한다. * 금융 서비스: AI 에이전트는 심층적인 재무 분석을 수행하여 전략적 의사 결정을 지원하는 통찰력을 제공할 수 있다. 예를 들어, A2A 프로토콜을 활용하는 EMI 계산기 에이전트는 대출에 대한 월별 할부금(EMI)을 계산하여 사용자에게 정확한 재무 통찰력을 제공할 수 있다. 인플레이션 조정 금액 에이전트는 시간 경과에 따른 화폐의 인플레이션 조정 가치를 계산하여 개인과 기업이 정보에 입각한 재무 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. * 고객 지원 및 기업 운영: 기업은 A2A를 사용하여 고객 지원, 재고 관리 및 재무를 위한 에이전트를 연결할 수 있다. 이는 다양한 부서에 걸쳐 원활하고 자동화된 프로세스를 가능하게 하여 비즈니스 운영 방식을 개선한다. 예를 들어, 채용 에이전트는 A2A를 사용하여 이력서를 찾고, 인터뷰를 예약하며, 배경 조사를 시작하는 다른 전문 에이전트와 통신할 수 있다. 이는 부서 간 원활한 자동화된 프로세스를 가능하게 한다. * AI 오케스트레이션 서버: A2A는 다단계 워크플로우(예: 에이전트를 통한 빌드, 테스트, 배포)를 실행하기 위해 A2A 도구를 사용하는 작업 플래너 역할을 하는 AI 오케스트레이션 서버 구축에 활용될 수 있다. A2A 사용 사례 예시 | 산업/영역 | A2A 활용 시나리오 | 관련 스니펫 | |---|---|---| | 공급망 관리 | 공급업체, 제조업체, 유통업체 에이전트가 재고 관리, 수요 예측, 적시 배송을 위해 협력. | | | 로봇 공학 및 자율 주행 차량 | 차량 내 에이전트가 교통 흐름 최적화, 충돌 방지, 경로 최적화를 위해 도로 조건 및 장애물 정보 교환. | | | 스마트 그리드 | 에너지 단위(태양광 패널, 풍력 터빈) 에이전트가 그리드 안정성 유지를 위해 전력 공급/수요 균형, 에너지 저장 최적화. | | | 온라인 경매 및 시장 | 구매자 및 판매자 에이전트가 온라인 마켓플레이스에서 상호 작용, 협상, 거래 완료. | | | 금융 서비스 | EMI 계산, 인플레이션 조정 가치 계산, 심층 재무 분석 수행. | | | 고객 지원 및 기업 자동화 | 고객 지원, 재고 관리, 재무 에이전트가 부서 간 원활한 자동화된 프로세스를 위해 협력. | | | AI 오케스트레이션 | 작업 플래너 에이전트가 A2A 도구를 사용하여 다단계 워크플로우(빌드, 테스트, 배포) 실행. | |
A2A 프로토콜은 AI 에이전트 간의 상호 운용성을 혁신할 잠재력을 가지고 있지만, 광범위한 채택과 신뢰할 수 있는 배포를 위해서는 해결해야 할 여러 가지 중요한 과제와 한계가 있다. 7.1 기술적 복잡성 및 확장성 문제 A2A 프로토콜은 기술적으로 매우 야심 차다. 이는 단순한 에이전트 간 통신을 넘어, 역량 공유, 장기 실행 작업 처리, 재시도, 오류 흐름, 심지어 UI 업데이트까지 동시에 해결하려고 시도한다. 이러한 포괄적인 접근 방식은 개발자가 구현하기 어렵게 만든다. 이는 간단히 플러그인할 수 있는 솔루션이 아니며, 개발자는 기본적인 상호 작용을 위해서도 전체 아키텍처를 이해하고 여러 움직이는 부분을 구현하며 엄격한 형식 규칙을 따라야 한다. 이는 몇 줄의 코드로 기본적인 테스트와 빠른 반복이 가능했던 Anthropic의 Model Context Protocol (MCP)의 단순성과 대조된다. HubSpot의 CTO인 Dharmesh Shah는 구글의 프로토콜이 "너무 많다"고 비판하며, 개방적이고 유연한 에이전트 생태계의 기반이라기보다는 엔터프라이즈 제품에 가깝다고 지적했다. 또한, A2A의 확장성에는 의문이 제기된다. 소규모의 신뢰할 수 있는 그룹, 예를 들어 동일한 회사 내의 팀에서는 효과적일 수 있다. 그러나 수천 또는 수백만 개의 에이전트가 서로 다른 회사와 국가에서 구축될 때의 확장성은 문제가 된다. 현재의 발견 모델은 에이전트가 URL(예: agent.travelcompany.com)을 가져야 다른 에이전트가 역량을 쿼리할 수 있도록 하는데, 이는 소규모에서는 작동하지만 대규모에서는 혼란스러워질 수 있다. 공유 디렉토리, 인덱스 또는 범용 마켓플레이스와 같은 대규모 에이전트 발견을 위한 필수 인프라가 부족하다. 이러한 인프라가 구축된다면, 구글이나 다른 주요 기업이 모든 계층에서 수익을 창출할 가능성이 있다는 추측도 있다. 다중 에이전트 시스템의 복잡성은 에이전트 간의 효율적인 통신 및 조정을 유지하는 데 주요 과제이다. 에이전트 수가 증가함에 따라, 시스템 성능을 압도하지 않고 상호 작용을 관리하는 고급 기술이 필요하다. 에이전트가 서로 다른 프로토콜이나 언어를 사용하는 경우 통신 프로토콜의 복잡성이 더욱 커진다. 7.2 데이터 보안, 개인 정보 보호 및 감사 가능성 문제 데이터 보안은 A2A의 핵심 고려 사항이다. 더 많은 에이전트가 정보를 공유하면 침해 가능성이 있는 진입점이 증가하므로, 민감한 회사 및 고객 정보를 보호하기 위한 강력한 사이버 보안 조치가 필수적이다. 에이전트가 의도치 않게 민감한 데이터를 유출하거나 공격에 취약해질 수 있으므로, 강력한 보안 프로토콜이 필수적이다. 에이전트가 연결되고 확장됨에 따라, 시스템이 인간이 완전히 이해하지 못하는 결정을 내릴 수 있다는 주요 위험이 존재한다. AI 시스템이 사용자의 디지털 생활(관계, 행동, 지출 등)에서 데이터를 집계하고 이를 기반으로 자동화된 결정을 내릴 때, 이러한 결정을 감사하는 것은 거의 불가능해진다. 사용자는 무엇이 플래그를 트리거했는지 또는 부정적인 결과를 초래했는지 결코 알지 못할 수 있다. AI 에이전트가 공정성보다는 이윤과 같은 결과에 최적화되어 있다면, 그들은 단순히 설계된 대로 작동할 것이며, 특히 거부가 수익성이 있는 건강 보험과 같은 분야에서는 인간에게 잔인한 영향을 미 미칠 수 있다는 우려가 제기된다. 7.3 인간 감독 및 윤리적 거버넌스의 필요성 AI 에이전트의 힘에도 불구하고 인간의 판단은 필수적이다. 자동화에 대한 과도한 의존은 에이전트의 오류, 오작동 또는 잘못된 결정으로 이어질 수 있으므로, 인간-AI 협업의 지속적인 중요성과 엄격한 테스트 및 모니터링의 필요성이 강조된다. 에이전트가 더 지능적으로 변함에 따라, 그들의 의사 결정 과정을 이해하는 것이 중요해진다. 에이전트가 신중하게 모니터링되지 않으면, 데이터의 기존 편향을 영속화하고 증폭시켜 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있다. 신뢰를 구축하는 것이 핵심이며, 특히 복잡한 행동에 대한 명확한 설명이 필요하다. Workday의 분석에 따르면, 조직은 잠재적인 단점을 완화하기 위해 윤리적 고려 사항, 강력한 보안 조치 및 견고한 거버넌스에 중점을 둔 사전 예방적 접근 방식을 채택해야 한다. Owyang은 "선한 행위자 에이전트"만이 참여하고 접근할 수 있도록 에이전트 검증을 구현하고, 주요 단계에 대해 인간이 개입하는 안전 장치 검토를 권장한다. 또한, 분산형 A2A 시스템에서는 단일 엔터티가 시스템을 제어하지 않는다. 중앙 집중식 제어 없이 모든 에이전트가 동일한 목표를 향해 작동하도록 보장하는 것은 비효율성이나 예측 불가능한 행동을 초래할 수 있다. 이러한 복잡성을 관리하는 것이 시스템 안정성의 핵심이다.
8.1 리눅스 재단 거버넌스 및 커뮤니티 기여 A2A 프로토콜은 2025년 6월 23일 구글 클라우드에 의해 리눅스 재단에 기증되면서 중요한 이정표를 세웠다. 이러한 움직임은 A2A가 벤더 중립적이고 커뮤니티 주도적으로 유지되도록 보장하며, 개방형 협업, 지적 재산 관리 및 장기적인 관리를 위한 강력한 프레임워크를 제공함으로써 프로토콜의 채택 및 개발을 가속화하는 것을 목표로 한다. 아마존 웹 서비스, 시스코, 구글, 마이크로소프트, 세일즈포스, SAP, 서비스나우 등 주요 기업들이 A2A 프로젝트의 창립 멤버로 참여하고 있으며, 100개 이상의 기업이 이 프로토콜을 지원한다. 리눅스 재단의 거버넌스 하에 A2A는 AI 에이전트 상호 운용성을 위한 최고 산업 표준으로 자리매김하고, 개발자, 연구원 및 기업의 활기찬 글로벌 커뮤니티를 육성하며, 중립적인 거버넌스를 보장하고, 안전하고 협력적인 AI 에이전트의 힘을 활용하는 혁신을 가속화하는 데 중점을 둔다. A2A 프로젝트는 모든 관심 있는 조직과 개인이 커뮤니티에 참여하고 기여하도록 초대하고 있다. GitHub 저장소는 A2A 프로토콜의 사양, 코드 샘플(TypeScript 및 Python), 데모 애플리케이션 및 개발자 도구를 호스팅한다. 커뮤니티는 에이전트 발견 서비스, A2A 유효성 검사 도구, 모니터링/추적 어댑터 및 기타 유틸리티의 개발을 환영한다. 8.2 로드맵 및 에이전트 AI의 신흥 트렌드 A2A 프로토콜은 이제 막 대중에게 발표되었으며, 현재 공식 로드맵이나 상용화 준비가 된 구현은 없지만, 구글은 올해(2025년) 말 생산 준비가 된 버전을 출시하기 위해 파트너와 협력하고 있다. 공식 GitHub 저장소는 프로토콜의 미래 향상을 위한 로드맵을 제공한다. * 에이전트 발견: AgentCard 내에 권한 부여 체계 및 선택적 자격 증명 포함을 공식화하는 작업이 진행 중이다. * 에이전트 협업: 지원되지 않거나 예상치 못한 기술을 동적으로 확인하기 위한 QuerySkill() 메서드 조사가 이루어지고 있다. * 작업 수명 주기 및 UX: 작업 내에서 동적인 UX 협상(예: 에이전트가 대화 중간에 오디오/비디오 추가)을 지원하는 것이 계획되어 있다. * 클라이언트 메서드 및 전송: 클라이언트 시작 메서드에 대한 확장 지원과 스트리밍 신뢰성 및 푸시 알림 메커니즘 개선이 탐색되고 있다. 더 넓은 에이전트 AI 환경에서 A2A는 AI 에이전트가 단일 자율 행위자에서 보다 복잡한 과제를 해결할 수 있는 협력적인 "지능 사회"로 진화하는 데 필수적인 부분으로 간주된다. 이는 AI 에이전트가 인간의 개입 없이 서로 통신하고, 협력하며, 거래하는 AI의 다음 진화를 나타낸다. Workday의 예측에 따르면, A2A 협업은 단순한 자동화를 넘어 AI 에이전트가 거래를 완료하고, 고용하며, 협상하는 수준에 이를 것이다. 궁극적으로, Owyang은 AI 에이전트로 완전히 구성된 "자율 조직"의 출현을 예상하며, 이러한 에이전트 무리가 인간의 개입 없이도 서비스를 제공하고, 수익을 창출하며, 자체 개선을 통해 진화할 수 있다고 예측한다. 구글은 AI 에이전트가 기업에서 상당한 투자 수익(ROI)을 제공할 것으로 예상하며, 궁극적인 비전은 인간과 AI 에이전트가 복잡한 문제를 해결하기 위해 나란히 일하는 미래이며, 다중 에이전트 시스템이 에이전트 간 및 인간과의 협업을 촉진하는 것이다. 핵심적인 기대는 개별 작업 컨텍스트를 이해하여 일상적인 생산성과 창의성을 높이는 지칠 줄 모르는 개인 비서 역할을 하는 초개인화된 AI 에이전트의 개발이다.
구글의 Agent2Agent (A2A) 프로토콜은 고립된 AI 에이전트 간의 통신 및 협업을 표준화함으로써 AI 시스템의 새로운 시대를 열기 위한 중요한 진전을 나타낸다. A2A는 에이전트 역량 발견, 안전한 협업, 사용자 경험 협상과 같은 핵심 기능을 제공하며, 기존 웹 표준을 기반으로 구축되어 광범위한 채택을 위한 견고한 기반을 마련한다. 리눅스 재단에 기증된 A2A는 벤더 중립적이고 커뮤니티 주도적인 접근 방식을 통해 AI 생태계의 상호 운용성을 위한 사실상의 표준이 되려는 전략적 의도를 보여준다. 이 프로토콜은 공급망 관리, 로봇 공학, 금융 서비스, 고객 지원 등 다양한 산업 분야에서 복잡한 다중 에이전트 워크플로우를 가능하게 함으로써 기업 자동화 및 혁신을 가속화할 엄청난 잠재력을 가지고 있다. A2A는 개별 에이전트의 지능을 넘어, 에이전트가 서로 협력하여 더 큰 문제를 해결하는 "지능 사회"로의 전환을 촉진한다. 이는 AI 에이전트가 단순한 도구가 아니라, 동적으로 발견 가능하고 구성 가능한 서비스가 되는 미래를 향한 필수적인 단계이다. 그러나 A2A의 성공적인 구현과 광범위한 채택을 위해서는 기술적 복잡성, 대규모 확장성 문제, 데이터 보안 및 개인 정보 보호, 그리고 불투명한 의사 결정 과정에 대한 우려를 해결해야 한다. 특히, 에이전트의 자율성이 증가함에 따라 인간의 감독과 강력한 윤리적 거버넌스 프레임워크의 필요성이 더욱 중요해진다. 주요 AI 모델 제공업체들의 전폭적인 참여를 확보하는 것도 A2A가 진정한 산업 표준이 되는 데 필수적이다. 이러한 과제에도 불구하고, A2A는 AI 에이전트가 고립된 사일로를 넘어 상호 연결되고 협력적인 시스템으로 진화하는 데 필수적인 구성 요소로 평가된다. A2A는 AI의 미래를 형성하고, 기업이 전례 없는 수준의 자동화, 효율성 및 혁신을 달성할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 할 것이다