AI의 새로운 연결 시대: Agent2Agent(A2A)와 Model Context Protocol(MCP)의 상호 보완적 역할

인공지능(AI)의 환경은 독립형 모델을 넘어서, AI 에이전트들이 서로 협력하고 디지털 세계와 점점 더 복잡한 방식으로 상호작용하는 정교한 생태계로 빠르게 진화하고 있습니다. 기업들이 작업 자동화와 생산성 향상을 위해 더 많은 AI 에이전트를 도입함에 따라, 표준화된 소통 및 통합 방식의 필요성이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이러한 과제를 해결하는 두 가지 핵심적인 개방형 프로토콜이 바로 Google이 주도하는 Agent2Agent(A2A) 프로토콜과 Anthropic이 소개한 Model Context Protocol(MCP)입니다. 이들은 각기 다른 기능을 수행하지만, 서로를 보완하도록 설계되어 AI 상호운용성의 새로운 시대를 열어가고 있습니다.

Agent2Agent (A2A) Protocol: 에이전트 간 협업 활성화

2025년 4월 Google Cloud가 발표하고 50개 이상의 기술 파트너가 지지하는 Agent2Agent(A2A) 프로토콜은, AI 에이전트를 구축한 벤더나 사용하는 프레임워크에 관계없이 에이전트 간의 원활한 소통, 안전한 정보 교환, 조율된 행동을 촉진하기 위해 설계된 개방형 표준입니다. 주요 목표는 현재 기업 내 AI 에이전트의 잠재력을 제한하는 "정보 사일로(information silos)"를 허물고, 이들이 동적인 다중 에이전트 생태계 내에서 효과적으로 협력할 수 있도록 지원하는 것입니다.

핵심 목적과 기능

A2A는 AI 에이전트들이 상호작용할 수 있는 표준화된 언어를 제공하여, 본질적으로 서로 "대화"할 수 있게 합니다. 이를 통해 여러 에이전트가 다양한 애플리케이션과 데이터 소스에 걸친 작업에서 협업할 수 있는 복잡한 교차 시스템 워크플로우가 가능해집니다. 이 프로토콜은 HTTP, Server-Sent Events (SSE), JSON-RPC와 같은 기존 웹 표준을 기반으로 구축되어 기존 IT 인프라와의 통합을 용이하게 합니다.

A2A가 정의하는 주요 메커니즘은 다음과 같습니다:

• Capability Discovery (능력 발견): 에이전트는 JSON 형식의 "Agent Card"를 사용하여 자신의 기술과 서비스를 알리고, 다른 에이전트가 특정 작업에 적합한 협력자를 찾을 수 있도록 합니다.
• Task Management (작업 관리): 소통은 Task 중심으로 이루어집니다. A2A는 Task의 라이프사이클을 정의하며, 즉각적인 실행뿐만 아니라 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있는 장기 실행 작업도 실시간 진행 상황 업데이트와 함께 지원합니다. Task 결과물은 "Artifact"라고 합니다.
• Collaboration and Messaging(협업 및 메시징): 에이전트는 작업 완료에 필요한 컨텍스트, 답장, Artifact 또는 지침이 포함된 메시지를 교환할 수 있습니다.
• User Experience Negotiation (사용자 경험 협상): 에이전트는 사용자 인터페이스와의 호환성을 보장하기 위해 이미지, 비디오 또는 웹 양식과 같은 콘텐츠 형식을 협상할 수 있습니다.
• Security (보안): 프로토콜은 OpenAPI와 같은 표준에 맞춰 엔터프라이즈급 인증 및 권한 부여 요구 사항을 염두에 두고 설계되었습니다.
• Modality Agnosticism (양식 불가지론): A2A는 텍스트 기반 상호작용뿐만 아니라 텍스트, 오디오, 비디오 스트리밍 등 다양한 통신 형식을 지원합니다.

Salesforce, SAP, Google 등 다양한 제공업체의 에이전트가 상호 운용될 수 있도록 함으로써, A2A는 에이전트 자율성 증대, 생산성 향상, 장기 비용 절감, 그리고 채용 프로세스 간소화나 마케팅 캠페인 조정과 같은 복잡한 기업 문제를 해결하기 위한 다중 에이전트 시스템의 잠재력을 발휘하는 것을 목표로 합니다. 이는 에이전트를 다른 에이전트와 연결하는 "수평적 통합(Horizontal Integration)"의 한 형태입니다.

Model Context Protocol (MCP): 에이전트-Tool 통합 표준화

2024년 말 Anthropic이 소개한 Model Context Protocol(MCP)은 AI 생태계의 다른 측면, 즉 챗봇, 에이전트 또는 IDE 어시스턴트와 같은 AI 애플리케이션이 외부 Tool, 데이터 소스 및 시스템에 연결하는 방식에 초점을 맞춘 또 다른 개방형 표준입니다. 종종 "AI 통합을 위한 USB"로 묘사되는 MCP는 현재 필요한 복잡한 맞춤형 연결망을 단순화하는 것을 목표로 합니다.

핵심 목적과 기능

MCP 이전에는 M개의 서로 다른 AI 애플리케이션을 N개의 서로 다른 Tool이나 시스템과 통합하기 위해 종종 M×N개의 고유한 통합을 구축해야 했으며, 이는 중복된 노력과 불일치를 초래했습니다. MCP는 공통 API를 정의하여 이 문제를 해결하며, Tool 제작자는 N개의 MCP 서버를 구축하고 애플리케이션 개발자는 M개의 MCP 클라이언트를 구축하는 M+N 시나리오로 전환합니다.

MCP는 다음과 같은 클라이언트-서버 아키텍처를 구축합니다:

• Hosts (호스트): 사용자가 상호작용하는 애플리케이션 (예: 챗봇).
• Clients (클라이언트): Host 내에 상주하며 특정 MCP 서버에 대한 연결을 관리합니다.
• Servers (서버): 표준 MCP API를 통해 기능(Tools, Resources, Prompts)을 노출하는 외부 프로그램.

MCP 서버가 노출하는 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

• Tools (모델 제어): AI 모델이 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 함수 (함수 호출과 유사, 예: 날씨 API 사용).
• Resources (애플리케이션 제어): 모델이 부작용 없이 정보를 검색하기 위해 접근할 수 있는 데이터 소스 (REST API의 GET 엔드포인트 등).
• Prompts (사용자 제어): Tool이나 Resource를 최적으로 사용하는 데 도움이 되도록 설계된 사전 정의된 템플릿.

MCP는 AI 모델이 외부 정보와 기능에 접근하여 컨텍스트를 보강하는 방식을 표준화하며, 이는 에이전트 성능 향상에 매우 중요합니다. 이는 에이전트를 작동에 필요한 기본 Tool 및 데이터에 연결하는 "수직적 통합(Vertical Integration)"의 한 형태입니다. Claude에 대한 프롬프트를 통해 3D 모델링 소프트웨어 Blender를 제어하는 것과 같은 흥미로운 애플리케이션이 이미 MCP를 사용하여 등장했습니다.

A2A와 MCP: AI 생태계의 상호 보완적 기둥

A2A와 MCP는 경쟁 관계가 아니라, AI 상호작용의 서로 다른 계층을 다루는 상호 보완적인 프로토콜이라는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

협력 방식

A2A와 MCP는 강력하고 통합된 AI 시스템을 만들기 위해 함께 사용될 수 있습니다. 복잡한 연구 작업을 예로 들어 보겠습니다:

1. 사용자가 자신의 주 AI 어시스턴트와 상호작용합니다
2. 어시스턴트는 A2A를 사용하여 연구 작업을 전문 연구 에이전트에게 위임합니다.
3. 연구 에이전트는 MCP를 사용하여 다양한 Tool에 연결합니다 – 내부 데이터베이스 쿼리, 웹 브라우징, 또는 API를 통한 데이터 분석 등.
4. 연구가 완료되면, 연구 에이전트는 A2A를 사용하여 컴파일된 결과("Artifact"로)를 사용자의 주 어시스턴트에게 다시 보냅니다.

이 시나리오에서 MCP는 연구 에이전트에게 필요한 Tool과 데이터 접근 권한을 제공하고, A2A는 서로 다른 에이전트 간의 소통과 작업 위임을 용이하게 합니다. 이러한 조합은 여러 전문 에이전트가 효과적으로 협력하는 정교한 "AI 시스템(AI as a System)"을 구축할 수 있게 합니다.

A2A와 MCP는 모두 AI 분야의 표준화 및 상호 운용성을 향한 광범위한 산업 움직임을 반영하는 오픈 소스 이니셔티브입니다. 에이전트 간 상호작용(A2A)과 에이전트-Tool 통합(MCP)을 위한 공통 언어를 정의함으로써, 이 프로토콜들은 차세대 지능형 자동화 및 협력적 AI 생태계를 위한 필수적인 기반을 마련하고 있습니다.