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Ai Coding

Agent2Agent — 에이전트끼리 대화하게 만드는 프로토콜

MCP가 에이전트와 도구를 잇는 표준이라면, 구글이 낸 A2A는 에이전트와 에이전트를 잇는 표준이다. 두 프로토콜은 경쟁이 아니라 보완 관계다.

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같은 기준선 위에 밀도가 다른 두 계열을 나란히 둔 추상 도판
AI 생성

구글이 AI 에이전트 생태계에 큰 변화를 가져올 새 프로토콜 Agent2Agent(A2A) 를 발표했다.

여러 회사나 다른 팀에서 만든 AI 에이전트들이 서로 대화하고 협업하는 세상을 상상해 보셨는지. 다른 부서의 동료와 자연스럽게 협업하듯 말이다. 하지만 지금까지는 각기 다른 기술과 프레임워크로 만들어진 에이전트들이 서로 소통하기 어려워 ‘사일로’ 처럼 분리되어 있었다.

이 문제를 풀기 위해 구글은 50개 이상의 기술·서비스 파트너(Atlassian, Salesforce, SAP, ServiceNow, Accenture, Deloitte 등)와 협력해 개방형 프로토콜 A2A 를 내놓았다.

A2A 프로토콜 개요도

MCP 와 A2A 는 무엇이 다른가

“구글이 MCP 연계 방안 대신 새로운 걸 내놨다고?” 라고 생각할 수도 있겠다. 하지만 구글은 A2A 가 MCP 를 대체하는 것이 아니라 서로 보완하는 관계 라고 설명한다.

MCP(Model Context Protocol) 는 LLM 이 외부 데이터, 리소스, ‘도구(Tool)’ 와 상호작용하는 방식을 표준화한다. 사람이 특정 작업을 위해 정해진 도구를 쓰는 것과 비슷하다. 에이전트가 정해진 형식의 입력을 받아 특정 기능을 수행하는 ‘함수 호출’ 같은 데 유용하다.

A2A(Agent2Agent Protocol) 는 ‘에이전트’ 들이 서로 직접 소통하고 협업하는 방식을 표준화한다. 도구를 호출하는 것을 넘어, 에이전트들이 서로의 능력을 파악하고, 복잡한 작업을 함께 계획하고, 진행 상황을 공유하고, 심지어 사용자 경험(UI)까지 협상할 수 있게 한다. 동료와 자유롭게 대화하며 문제를 풀어 가는 과정과 비슷하다.

쉽게 말해 MCP 는 ‘에이전트와 도구’ 사이의 연결을, A2A 는 ‘에이전트와 에이전트’ 사이의 연결 을 위한 표준이다. 구글은 A2A 에이전트를 MCP 리소스(AgentCard 로 표현)로 모델링해 두 프로토콜이 함께 시너지를 내는 방안을 권장한다.

설계 원칙

  • 에이전트 능력 존중 — 에이전트를 단순한 도구로 제한하지 않고, 자연스럽고 구조화되지 않은 방식으로 협업하게 한다
  • 기존 표준 기반 — HTTP, SSE, JSON-RPC 위에 구축되어 기존 IT 시스템과의 통합이 쉽다
  • 기본적인 보안 — 엔터프라이즈급 인증 및 권한 부여를 지원하도록 설계됐다
  • 장기 실행 작업 지원 — 몇 시간, 며칠이 걸릴 수 있는 복잡한 작업도 지원하며 실시간 피드백과 상태 업데이트를 준다
  • 양식(Modality)에 구애받지 않음 — 텍스트뿐 아니라 오디오, 비디오 스트리밍 등 다양한 상호작용을 지원한다

어떻게 작동하나

A2A 는 ‘클라이언트 에이전트’ 와 ‘원격 에이전트’ 사이의 소통을 돕는다.

능력 발견(Capability discovery) — 에이전트는 자신의 능력을 ‘Agent Card’(JSON 형식)로 알려, 클라이언트 에이전트가 특정 작업에 가장 적합한 원격 에이전트를 찾게 한다.

작업 관리(Task management) — 에이전트 간 소통은 ‘작업(Task)’ 완료를 중심으로 이루어지며, 작업 상태를 공유하고 동기화한다. 작업 결과물은 ‘아티팩트(Artifact)’ 라고 한다.

협업(Collaboration) — 에이전트들은 메시지로 컨텍스트, 응답, 아티팩트, 사용자 지침을 주고받는다.

사용자 경험 협상(User experience negotiation) — 메시지에 이미지·비디오·웹 양식 같은 콘텐츠 유형이 명시되어 있어, 에이전트들이 UI 능력에 맞춰 최적의 상호작용 방식을 협상할 수 있다.

A2A 작동 흐름도

실제 활용 예시 — 소프트웨어 엔지니어 채용

채용 담당자가 자기 에이전트에게 특정 기술 스택과 경력을 가진 엔지니어를 찾아 달라고 요청한다. 이 에이전트는 A2A 로 이력서 검색 전문 에이전트, 기술 검증 에이전트 등 다른 특화된 에이전트들과 협력해 후보자를 찾는다. 후보자 목록을 받은 담당자는 면접 일정을 잡도록 지시하고, 면접 후에는 평판 조회 전문 에이전트에게 배경 확인을 요청할 수도 있다. 이 모든 과정이 여러 시스템에 걸친 에이전트들의 협업으로 훨씬 간소화된다.

앞으로

A2A 는 AI 에이전트가 서로 다른 시스템과 프레임워크의 장벽을 넘어 협력하는 시대를 열 잠재력이 있다. 구글은 이 프로토콜을 오픈소스로 공개하고 커뮤니티와 함께 발전시켜 나갈 계획이며, 파트너들과 협력해 올해 말까지 프로덕션 레디 버전을 낼 예정이라고 한다.

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