“Agent2Agent (A2A)로 여는 AI 협업 시대”
Agent2Agent (A2A) 는 구글이 제안한 새로운 개방형 프로토콜로, 서로 다른 AI 에이전트들이 하나의 팀처럼 협력할 수 있도록 설계된 소통 방식입니다. 지금까지의 AI 시스템은 각자 뛰어난 기능을 갖추고 있어도, 서로 연결되거나 협업하는 데에는 큰 제약이 있었습니다. 마치 천재들이 따로따로 일하는 것처럼, 하나의 문제를 함께 해결하기보다는 각자 역할만 수행하는 데 그쳤죠. Agent2Agent는 이러한 단절을 해결합니다. 에이전트들이 자신의 기능과 형식을 공개하고, 작업을 주고받으며, 필요할 때는 대화를 이어가거나 자료를 요청하고, 상태 정보를 실시간으로 공유할 수 있게 해주는 일종의 ‘공용 언어이자 규칙’입니다. 이 글에서는 Agent2Agent가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 실제로 어떻게 작동하는지를 하나씩 살펴보겠습니다. A2A는 단순한 기술 이상의 의미를 갖습니다. AI가 개별 기능을 넘어, 협력 가능한 존재로 진화하는 길목에서 핵심 역할을 하기 때문입니다.
Agent2Agent(A2A) 프로토콜: AI 에이전트 협업의 새로운 표준
AI 기술이 고도화되면서, 단일 모델이 모든 일을 처리하는 방식은 점점 한계에 다다르고 있습니다. 이제는 각기 다른 역할을 가진 에이전트들이 서로 협력하면서 문제를 해결하는 ‘멀티에이전트 시스템’이 주목받고 있습니다.
Google이 2025년 발표한 Agent2Agent(A2A) 프로토콜은 이런 협업을 가능하게 만드는 개방형 통신 표준입니다.
1. A2A란 무엇인가?
Agent2Agent(A2A)는 AI 에이전트 간의 상호 운용성과 협업을 위한 통신 프로토콜입니다. Google이 주도하여 개발한 이 규약은, 서로 다른 벤더나 플랫폼, 심지어 서로 다른 언어로 개발된 AI 에이전트들이 공통된 형식으로 서로를 발견하고(Discover), 안전하게 통신하고(Communicate), 효율적으로 협력(Collaborate) 할 수 있도록 해줍니다.
A2A의 핵심은 모듈형 협업입니다. 각 AI 에이전트가 자기 분야에 특화되어 있고, A2A를 통해 이들이 하나의 팀처럼 함께 일할 수 있다는 점이 특징입니다. 이들은 각자 독립적으로 동작하면서도, A2A 프로토콜을 통해 일관된 형식의 작업(Task)과 메시지(Message)를 주고받으며 협력합니다. 사용자는 전체 프로세스를 통합된 하나의 대화처럼 경험할 수 있습니다. A2A는 이런 멀티에이전트 협업을 가능하게 하기 위해 다음과 같은 기반 요소를 제공합니다
2. 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 |
|---|---|
| Agent Card | 각 에이전트의 명세서(JSON). 제공 서비스, 입력/출력 포맷, 인증 방식 등 포함. /.well-known/agent.json 경로에 게시됨 |
| Client Agent | 사용자 요청을 대리하여 작업을 분배하는 주체 |
| Remote Agent | 실질적인 작업을 수행하는 에이전트 |
| Task | 에이전트 간 교환되는 작업 단위 객체. 상태(lifecycle)를 갖고 메시지, 결과(artifact)를 포함함 |
| Message / Artifact | 메시지는 대화, artifact는 최종 결과물 전달에 사용됨. |
3. 작동 방식 요약 (Lifecycle)
- 유저가 요청 → Client Agent가 이를 받아 Task 생성
- Agent Card 통해 적절한 Remote Agent 찾기
- Task를 전달하고 상태 관리 (submitted → working → input-required → completed)
- Remote Agent는 중간 메시지 또는 결과물(artifact) 전달
- 필요 시 사용자 입력 요청(input-required 상태)
- Client Agent가 최종 결과 취합 및 사용자에 전달
4. 특징 정리
- 완전한 개방형 표준: HTTP, JSON-RPC, SSE 등 기존 기술 기반
- 보안 내장: OAuth2, API 키, JWT 등 엔터프라이즈 인증 지원
- 멀티모달 지원: 텍스트, 이미지, 오디오, 파일 등 다양한 데이터 형식 사용 가능
- 비동기 처리 지원: 장시간 걸리는 작업도 중간 상태 추적 가능
- 플랫폼/벤더 중립: 서로 다른 기술 스택 간 연결 가능
5. A2A vs MCP
Agent2Agent는 에이전트 간의 협업을 위한 프로토콜이며, Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)는 에이전트가 도구나 외부 API를 활용할 수 있게 해주는 프로토콜입니다.
| 항목 | A2A | MCP |
|---|---|---|
| 목적 | 에이전트 간 협업 | 도구/서비스 연결 |
| 방식 | 자연어+구조화 메시지 교환 | 함수 호출 기반 |
| 예시 | 채용: 이력 분석 → 인터뷰 예약 → 백그라운드 체크 | OCR 도구 호출, API로 데이터 가져오기 |
둘은 경쟁 관계가 아니라 상호 보완 관계입니다.
6. 실전 활용 사례
- 기업 IT 헬프데스크
사용자: “노트북이 부팅되지 않습니다.”
→ Client Agent는 하드웨어 진단 에이전트, 소프트웨어 롤백 에이전트, 장비 교체 에이전트를 차례로 호출하여 문제를 해결합니다. - 생일 파티 준비
메인 에이전트가 사용자의 요청을 받고, 이벤트 기획, 케이터링 추천, 초대장 디자인을 담당하는 전문 에이전트들과 협력하여 결과를 종합합니다. - 채용 프로세스
이력서 파싱 → 기술 매칭 → 인터뷰 일정 → 백그라운드 체크 → 최종 보고서 작성까지 전 과정이 여러 AI 에이전트의 협업으로 구성될 수 있습니다.
A2A는 단순한 기술이 아니라, AI가 인간처럼 팀워크를 발휘할 수 있는 기반입니다.
이제 우리는 거대한 단일 AI 시스템 대신, 각자의 전문성을 가진 AI들이 함께 일하는 구조를 지향하게 됩니다. 이때 필요한 것이 바로 서로 말이 통하는 프로토콜, 즉 A2A입니다. Google을 중심으로 Salesforce, SAP, LangChain, Cohere, CrewAI 등 주요 기업들이 A2A 생태계에 동참하고 있으며, 현재 GitHub를 통해 오픈소스로 공개된 상태입니다.
Agent2Agent(A2A)의 미래 전망
1. AI 인프라의 핵심 표준으로 자리매김
Agent2Agent(A2A)는 AI 에이전트 간의 통신을 위한 오픈 표준 프로토콜로, 서로 다른 개발사와 플랫폼에서 만들어진 에이전트들이 상호작용하고 협력할 수 있는 기반을 제공합니다. A2A는 특정 벤더나 기술 스택에 종속되지 않고, 다양한 형태의 에이전트들이 서로를 발견하고, 작업을 위임하며, 결과를 주고받을 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 특징 덕분에, 예를 들어 Google Gemini 기반의 에이전트, Amazon Bedrock에서 구동되는 Claude 에이전트, 그리고 기업 내부의 오픈소스 서버 위에 구축된 LLM 기반 에이전트들까지도 같은 표준 위에서 유기적으로 협업할 수 있는 환경이 만들어지고 있습니다. 결과적으로 A2A는 이질적인 AI 시스템들 간의 경계를 허물고, 앞으로 모든 주요 AI 시스템의 기반 인터페이스로 자리잡을 가능성이 높습니다.
2. 복잡한 멀티 에이전트 워크플로우의 표준화
단일 거대 모델(예: 하나의 슈퍼 GPT)보다는, 다양한 전문 AI가 협업하는 구조로 AI 시스템이 모듈화되고 분산되는 추세입니다. A2A는 이를 신뢰성 있고 재사용 가능한 협업 구조로 만들어줍니다.
- 복잡한 업무(예: 채용, 보고서 작성, 여행 계획 등)를 여러 전문 에이전트가 분담 처리
- 에이전트 간 협업 상태는 submitted → working → input-required → completed와 같은 Task Lifecycle을 통해 관리됨.
3. 도입 초기 단계 → 대중적 채택으로 확산 중
현재 A2A는 Google과 50여 개 파트너사(Atlassian, Salesforce, SAP, McKinsey 등)의 지원 아래 개발 중이며, 2025년 내 프로덕션 버전이 출시될 예정입니다. 이는 앞으로:
- LangGraph, CrewAI, OpenAI API 기반 에이전트들까지 연결
- 기업 내 다양한 부서 시스템 통합
- B2B SaaS 플랫폼에서 상호 운용성 구현 으로 이어질 가능성이 큽니다.
4. MCP(Model Context Protocol)과의 시너지
A2A는 에이전트 간의 협업, 즉 Agent 간의 직접적인 커뮤니케이션과 조율을 담당하는 프로토콜입니다. 반면 MCP(Model Context Protocol)는 에이전트가 외부의 구조화된 도구나 API와 상호작용할 수 있도록 도와주는 프로토콜로, Agent와 Tool 간의 연결을 담당합니다. 이 둘은 각각 다른 목적을 가지지만, 상호보완적인 역할을 하며 함께 사용될 때 훨씬 더 강력한 에이전트 생태계를 형성할 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 에이전트가 MCP를 통해 금융 API나 OCR 같은 외부 도구를 호출해 데이터를 처리한 뒤, 그 결과를 A2A를 통해 다른 에이전트에게 전달하고, 이후 전체 흐름을 이어받은 에이전트가 후속 작업을 수행하는 식의 복합적인 협업 구조가 가능합니다. 이러한 구조는 마치 인간 조직에서 각 부서가 전문 도구를 활용하면서도 다른 부서와 유기적으로 협업하는 것과 유사하며, 앞으로는 이처럼 Agent2Agent(A2A)와 MCP를 결합한 하이브리드 에이전트 생태계가 복잡한 업무를 처리하는 데 있어 주류 방식으로 자리잡을 전망입니다. 이를 통해 각 에이전트는 전문성을 유지하면서도 유연하게 연결되어, 보다 정교하고 확장 가능한 자동화 시스템을 구성할 수 있게 됩니다.
5. 장기적으로는 ‘에이전트 네트워크’로 진화
A2A는 단순한 통신 기술을 넘어, 궁극적으로는 **에이전트 경제(agentic economy)**의 기반이 될 수 있습니다.
- 사용자 중심의 단일 인터페이스 뒤에서 수십~수백 개의 전문 에이전트가 협업
- 사람처럼 역할을 나누고, 상태를 공유하며, 필요시 인간과 상호작용도 가능
- 앞으로는 AI 에이전트끼리 스스로 계약하고 협상하는 단계까지 확장 가능
A2A는 협업형 AI 시대의 핵심 인프라다
결국 Agent2Agent(A2A)는 단순한 기술 사양이 아니라, 복잡한 에이전트 생태계를 유연하게 연결하는 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다. 각 에이전트가 독립성과 전문성을 유지하면서도, 필요한 순간에 서로 연결되어 협업할 수 있는 구조는 지금까지의 단일 모델 중심 AI 설계 방식과는 근본적으로 다른 접근입니다. 특히 A2A와 MCP를 결합한 하이브리드 생태계는 기존 시스템 통합의 복잡성과 비용을 크게 줄이면서, 더 정밀하고 확장 가능한 자동화 시스템을 가능하게 만듭니다.
지금은 초기 도입기이지만, 이미 Google을 비롯한 주요 기술 기업과 글로벌 컨설팅 파트너들이 표준 수립에 참여하고 있다는 점에서, A2A는 머지않아 기업 시스템 설계의 기본 전제가 될 것으로 보입니다. 향후 AI를 활용한 업무 자동화, 데이터 파이프라인 최적화, 에이전트 기반 UX 설계 등을 고려하고 있다면, A2A는 반드시 이해하고 준비해야 할 기술적 기반입니다. AI 에이전트가 ‘각자의 일’만 잘하는 시대에서 ‘서로 협력하며 문제를 해결하는’ 시대로 전환되는 지금, A2A는 그 전환을 가능케 하는 실질적 실마리가 되고 있습니다.
참고자료
- Google Developers Blog
Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A)
https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/
→ A2A 프로토콜의 설계 목적, 핵심 파트너사, 기술 아키텍처 설명
【출처: Google Developers Blog, 2025.04.09】 - DataCamp
Agent2Agent (A2A): Definition, Examples, MCP Comparison
https://www.datacamp.com/blog/a2a-agent2agent
→ A2A와 MCP의 역할 비교, IT 헬프데스크와 같은 실제 워크플로우 예시
【출처: DataCamp 블로그, 2025.05.06】 - BDTechTalks
How Google’s Agent2Agent can boost AI productivity through inter-agent communication
https://bdtechtalks.com/2025/04/14/google-agent2agent-a2a/
→ 이기종 에이전트 협업 사례 및 기업 내부 적용 시나리오 설명
【출처: Ben Dickson, BDTechTalks, 2025.04.14】 - DiamantAI Substack
Google’s Agent2Agent (A2A) Explained – by Nir Diamant
https://diamantai.substack.com/p/googles-agent2agent-a2a-explained
→ 개념적 은유와 기술 아키텍처 설명이 풍부한 해설 블로그
【출처: Nir Diamant, Substack, 2025.04.18】 - Weights & Biases
How the Agent2Agent (A2A) protocol enables seamless AI agent collaboration
https://wandb.ai/byyoung3/Generative-AI/reports/How-the-Agent2Agent-A2A-protocol-enables-seamless-AI-agent-collaboration–VmlldzoxMjQwMjkwNg
→ 실습 예제(CrewAI + LangGraph 연동), 구현 가이드라인 포함
【출처: Weights & Biases, Brett Young, 2025.04.22】
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