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구글 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜: AI Agent 간 협업 프로토콜

GilliLab IT 2025. 4. 14. 14:22
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구글 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜: AI Agent 간 협업 프로토콜

구글은 2025년 4월 클라우드 넥스트 컨퍼런스에서 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜을 공개하며 AI 에이전트 간 협업의 새로운 표준을 제시했습니다. A2A는 서로 다른 AI 에이전트들이 표준화된 방식으로 소통하고 복잡한 작업을 협력하여 수행할 수 있도록 설계된 오픈소스 프로토콜입니다.

1. A2A란 무엇인가?

A2A는 AI 에이전트 간 상호운용성을 보장하는 프로토콜로, 다양한 제공자(구글, 서드파티 등)에서 개발된 에이전트들이 하나의 생태계에서 협업할 수 있도록 돕습니다. 구글은 A2A를 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)를 보완하는 기술로 포지셔닝하며, 대규모 멀티 에이전트 시스템의 복잡성을 해결하는 데 초점을 맞췄습니다.

주요 목적

  • 상호운용성: 서로 다른 플랫폼, 프레임워크, 클라우드 환경에서 실행되는 에이전트 간 통신을 표준화.
  • 확장성: 대규모 시스템에서 에이전트 간 협업을 효율적으로 관리.
  • 유연성: HTTP, SSE(Server-Sent Events), JSON-RPC 같은 기존 표준을 활용해 기존 IT 인프라와 통합 용이성 제공.

기술적 특징

  • 오픈소스: 구글은 A2A의 사양과 코드 샘플을 GitHub에 공개하여 커뮤니티 참여를 장려.
  • 클라이언트-서버 구조: 에이전트는 독립적인 서버로 동작하며, 클라이언트를 통해 상호작용.
  • 비동기 통신: SSE를 활용해 실시간 데이터 스트리밍 지원.
  • 경량 설계: 복잡한 환경에서도 낮은 오버헤드로 동작 가능.

2. A2A의 기술적 아키텍처

A2A는 클라이언트-서버 기반의 분산 시스템을 중심으로 설계되었습니다. 아래는 주요 구성 요소와 동작 방식입니다.

2.1. 구성 요소

  1. A2A 클라이언트
    • 웹 UI 또는 API 형태로 제공.
    • 에이전트 간 작업 요청, 상태 모니터링, 결과 수집을 담당.
    • 예: 브라우저에서 실행되며, 로컬 또는 원격 에이전트와 연결 가능.
  2. A2A 서버 (에이전트)
    • 각 에이전트는 독립적인 서버로 동작하며, 특정 작업(예: 데이터 처리, 외부 API 호출)을 수행.
    • 예: Google ADK(비용 환급 처리), CrewAI(작업 플로우 관리), LangGraph(그래프 기반 워크플로우).
  3. 통신 프로토콜
    • HTTP/REST: 작업 요청 및 응답.
    • SSE: 실시간 이벤트 스트리밍.
    • JSON-RPC: 구조화된 데이터 교환.

2.2. 동작 플로우

A2A의 기본 동작은 다음과 같은 단계로 진행됩니다:

  1. 작업 요청: 클라이언트가 작업(예: "출장비 청구 처리")을 특정 에이전트에 전달.
  2. 에이전트 협업:
    • 주 에이전트가 작업을 분해하고, 필요한 경우 다른 에이전트에 하위 작업을 위임.
    • 예: 비용 환급 요청 → 환율 변환(에이전트 A), 문서 생성(에이전트 B).
  3. 컨텍스트 공유: 에이전트 간 공유 메모리나 컨텍스트 없이도 JSON 기반 메시지로 정보 교환.
  4. 결과 반환: 최종 결과가 클라이언트에 전달되며, 필요 시 외부 시스템(예: ERP)에 통합.

2.3. 기술 스택

  • 핵심 기술: HTTP, SSE, JSON-RPC.
  • 호환성: Google Cloud, AWS, Azure 등 주요 클라우드 환경 지원.
  • 확장 가능성: 새로운 에이전트를 추가하거나 기존 에이전트를 수정하기 쉬운 모듈형 설계.

3. A2A 워크플로우: Mermaid 다이어그램

A2A의 동작 방식을 시각화하기 위해 Mermaid 다이어그램을 활용해 출장비 청구 처리 워크플로우를 표현했습니다.

sequenceDiagram
    participant User
    participant Client as A2A Client
    participant Agent1 as Google ADK
    participant Agent2 as CrewAI
    participant Agent3 as LangGraph

    User->>Client: "5유로 출장비 청구"
    Client->>Agent1: 작업 요청 (청구 처리)
    Agent1->>Agent2: 하위 작업: 환율 변환 (유로 → 달러)
    Agent2-->>Agent1: 변환 결과 (예: 5.5 USD)
    Agent1->>Agent3: 하위 작업: 청구 문서 생성
    Agent3-->>Agent1: 생성된 문서
    Agent1->>Client: 최종 결과 (청구서)
    Client-->>User: 청구 완료

이 다이어그램은 사용자가 클라이언트를 통해 작업을 요청하고, 에이전트들이 협업하여 결과를 반환하는 과정을 보여줍니다.

4. A2A vs. MCP: 기술적 비교

A2A는 Anthropic의 MCP와 비교되며, 두 프로토콜은 유사한 목표를 공유하지만 설계 철학과 초점에서 차이가 있습니다.

항목 A2A MCP
목적 에이전트 간 협업 및 상호운용성에 초점 LLM과 외부 도구/컨텍스트 간 통합에 초점
구조 클라이언트-서버 기반, 독립적 에이전트 간 통신 LLM 중심, 애플리케이션-LLM-도구 간 통신
통신 방식 HTTP, SSE, JSON-RPC 기반 비동기 통신 API 호출 및 컨텍스트 관리 중심
강점 유연한 통합, 대규모 시스템 지원, 오픈소스 생태계 성숙한 커뮤니티, LLM과의 긴밀한 통합
약점 초기 단계, 자동 등록/검색 기능 미비 에이전트 간 직접 통신보다는 LLM 의존도가 높음
사용 사례 복잡한 비즈니스 워크플로우(예: 채용, 비용 청구) 데이터 검색, 외부 API 호출

구글의 주장

구글은 A2A가 MCP를 대체하기보다는 보완한다고 강조합니다. 예를 들어, MCP는 LLM이 외부 데이터에 접근하거나 도구를 호출하는 데 최적화된 반면, A2A는 여러 에이전트가 독립적으로 협업하며 복잡한 목표를 달성하는 데 적합합니다.

5. 실제 활용 사례

A2A의 잠재력은 복합 작업 처리에서 두드러집니다. 아래는 구체적인 예시입니다.

5.1. 출장비 청구 자동화

  • 시나리오: 직원이 "2025년 4월 4일 독일 출장 중 맥주 한 잔(5유로) 비용 청구"를 요청.
  • A2A 워크플로우:
    1. 클라이언트가 요청을 Google ADK 에이전트에 전달.
    2. ADK가 CrewAI 에이전트에 환율 변환(유로 → 달러) 요청.
    3. LangGraph 에이전트가 청구 문서 생성 및 ERP 시스템 연동.
    4. 최종적으로 달러 환산 금액이 포함된 청구서가 사용자에게 반환.
  • 결과: 사용자 개입 없이 다중 에이전트가 협업하여 작업 완료.

5.2. 채용 프로세스 최적화

  • 시나리오: 기업이 신입 사원 채용을 자동화.
  • A2A 워크플로우:
    1. 채용 에이전트가 후보자 이력서 분석.
    2. 인터뷰 에이전트가 일정 조율 및 화상 인터뷰 예약.
    3. 백그라운드 체크 에이전트가 신원 확인.
    4. 최종 보고서가 HR 시스템에 통합.
  • 결과: 수작업 감소, 프로세스 효율성 증대.

6. A2A의 장점과 한계

6.1. 장점

  • 표준화: 다양한 에이전트 간 통신을 표준화하여 개발 복잡성 감소.
  • 확장성: 클라우드 환경에서 수백 개의 에이전트를 동시 관리 가능.
  • 파‍‍‍‍파트너 생태계: Atlassian, Salesforce, Accenture 등 50개 이상의 파트너가 참여.
  • 오픈소스: 커뮤니티 기여로 빠른 발전 기대.

6.2. 한계

  • 초기 단계: 2025년 기준, 아직 성숙도가 낮고 자동화된 에이전트 검색/등록 기능 부족.
  • 학습 곡선: 복잡한 워크플로우 설계 시 개발자 학습 필요.
  • 경쟁: MCP와의 통합 또는 경쟁에서 시장 점유율 확보가 관건.

7. 기술적 구현 예제

A2A를 활용한 간단한 구현 예제를 살펴보겠습니다. 아래는 로컬 환경에서 두 에이전트를 연결하는 Python 기반 코드 스니펫입니다.

import requests
import json

# A2A 클라이언트 설정
A2A_CLIENT_URL = "http://localhost:8080/a2a"
AGENT_1_URL = "http://localhost:10001"  # CrewAI 에이전트
AGENT_2_URL = "http://localhost:10002"  # Google ADK 에이전트

# 작업 요청
def send_task(task_description):
    payload = {
        "task": task_description,
        "agents": [AGENT_1_URL, AGENT_2_URL],
        "context": {}
    }
    response = requests.post(A2A_CLIENT_URL + "/task", json=payload)
    return response.json()

# 예제: 환율 변환 요청
task = {
    "description": "Convert 5 EUR to USD and generate a reimbursement document",
    "priority": "high"
}
result = send_task(task)
print("Result:", result)

실행 결과

  • CrewAI 에이전트가 환율 API를 호출해 5유로를 달러로 변환.
  • Google ADK 에이전트가 변환된 금액을 포함한 문서 생성.
  • 클라이언트는 JSON 형식으로 최종 결과 수신.

8. A2A의 미래

A2A는 AI 에이전트 생태계의 핵심 표준으로 자리 잡을 가능성이 높습니다. 구글은 연내 상용 버전 출시를 계획하며, 다음과 같은 발전 방향을 제시했습니다:

  • 자동화된 에이전트 관리: 에이전트 검색 및 등록 프로세스 개선.
  • 보안 강화: 에이전트 간 데이터 교환 시 end-to-end 암호화 도입.
  • MCP와의 통합: 두 프로토콜의 강점을 결합한 하이브리드 표준 개발.

또한, Atlassian, Salesforce, SAP 등 주요 파트너와의 협력을 통해 기업 워크플로우(예: CRM, ERP, ITSM)에서의 A2A 채택이 가속화될 전망입니다.

9. 결론

구글의 A2A 프로토콜은 AI 에이전트 간 협업의 새로운 패러다임을 제시합니다. 클라이언트-서버 구조, 오픈소스 접근, 기존 표준과의 호환성을 바탕으로, A2A는 대규모 멀티 에이전트 시스템의 복잡성을 해소하는 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. MCP와의 상호 보완적 발전 가능성, 그리고 Atlassian, Accenture 등과의 파트너십은 A2A의 시장 잠재력을 더욱 높여줍니다.

개발자라면 지금 GitHub에서 A2A 사양을 살펴보고, 간단한 에이전트를 구축해보는 것을 추천합니다. AI의 미래는 단일 모델이 아닌, 협업하는 에이전트들의 생태계에 달려 있습니다. A2A는 그 중심에서 중요한 역할을 할 것입니다.

10. Keywords

A2A, Agent-to-Agent, AI 에이전트, 상호운용성, 오픈소스, 클라이언트-서버, 비동기 통신, MCP, 멀티 에이전트, 워크플로우

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