[Tech Series] A2A는 AI 에이전트 간 통합과 확장성을 어떻게 향상시킬까?

 [kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] 

들어가며 💭

안녕하세요, kt cloud 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️

요즘 AI 에이전트들이 점점 똑똑해지고 있는데, 혹시 이런 생각 해보신 적 있나요? "우리 회사의 고객서비스 AI와 재고관리 AI가 서로 대화할 수 있다면 얼마나 좋을까?" 🤔

 

그런데 이게 정말 현실이 되고 있어요! 구글이 개발한 A2A(Agent2Agent) 프로토콜이 바로 그 해답을 제시하고 있거든요. 마치 서로 다른 언어를 쓰던 AI들에게 공통 언어를 가르쳐준 셈이랄까요?

 

사실 그동안 많은 기업에서는 AI 시스템들이 '각자도생'으로 운영됐어요. 예를 들면 고객센터 AI, ERP 시스템 AI, HR 챗봇이 따로따로 움직여서 정보 교환이 쉽지 않았죠. 이런 상황에서 등장한 게 바로 A2A 프로토콜이에요!

 

그런데 정말 흥미로운 점은, 앞서 제가 소개했던 MCP(Model Context Protocol)가 AI 에이전트와 도구 간의 연결을 표준화했다면, A2A는 AI 에이전트끼리의 대화와 협업을 표준화한다는 거예요. 마치 MCP가 AI의 'USB-C'라면, A2A는 AI의 '인터넷'이 되는 셈이죠! 🌐

 

과연 A2A가 AI 에이전트 시대의 진정한 '협업 플랫폼'이 될 수 있을까요? 오늘은 A2A의 현재 상황과 기업 현장에서의 활용 가능성에 대해 살펴보려고 해요. 🔍

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왜 지금 에이전트 간 통신이 화두가 됐을까? 🏗️

🚀 AI 혁명의 새로운 국면

지금 기업 현장에서는 AI의 역할이 급격히 커지면서, "서로 다른 벤더, 다른 기술의 AI도 한데 묶어 빠르게 확장하고 싶다!"라는 니즈가 아주 강해지고 있어요.

 

생각해보세요. 불과 2-3년 전만 해도 AI는 "미래 기술"이었는데, 지금은 어떤가요? 고객 상담, 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 심지어 코딩까지 AI가 실제 업무를 처리하고 있잖아요. 마치 스마트폰이 처음 나왔을 때처럼, 처음엔 "신기한 장난감" 정도였다가 어느새 우리 생활의 필수품이 된 것처럼 말이에요.

 

그런데 문제는 각 회사마다 서로 다른 AI를 쓰고 있다는 거예요. 마케팅팀은 ChatGPT를, 개발팀은 GitHub Copilot을, 고객서비스팀은 자체 개발한 챗봇을 쓰는 식으로요. 각각은 훌륭하지만, 이들이 서로 협력해서 더 큰 일을 하려면? 그게 바로 문제의 시작이었어요.

 

🧱 현실의 높은 장벽들

현실은 복잡한 API 연결, 미들웨어 개발, 보안 문제 등 'AI 통합'의 장벽이 생각보다 훨씬 높았어요. 새로운 AI를 붙일 때마다 시스템을 갈아엎는 수준의 작업이 필요하다 보니, 혁신이 속도를 내지 못한 거죠.

 

실제로 많은 기업들이 이런 경험을 했을 거예요. "우리 회사에 새로운 AI 도구를 도입해보자!" 하고 시작했는데, 막상 해보니 기존 시스템과 연결하는 데만 몇 달이 걸리고, 보안 검토하고, 데이터 형식 맞추고... 정작 AI의 혜택을 보기까지는 너무 오래 걸리는 거예요.

 

마치 새로운 팀원이 입사했는데, 그 사람과 소통하기 위해 새로운 언어를 배우고, 새로운 업무 시스템을 구축하고, 새로운 보안 절차를 만들어야 하는 것과 같았어요. 이렇게 되면 팀원을 늘릴 때마다 기하급수적으로 복잡해지죠.

 

🌟 AI 에이전트 생태계의 급속한 성장

이런 한계 때문에 최근 산업계에서는 "AI끼리 알아서 팀을 짜고, 일도 나눠서 해주는" 진짜 의미의 'AI 에이전트 생태계'가 큰 화두가 되고 있어요!

 

2022년 말 GPT-3.5의 등장 이후, AI는 단순한 챗봇을 넘어 실제 업무를 처리하는 '에이전트'로 진화했어요. 이제 AI가 이메일을 보내고, 일정을 관리하고, 보고서를 작성하고, 심지어 다른 AI와 협업해서 복잡한 프로젝트를 완성하기까지 하거든요.

 

하지만 각 AI 벤더와 개발자들이 서로 다른 방식으로 통합을 구현하면서, 상호 운용성이 거의 없는 파편화된 생태계가 만들어졌죠. 마치 초기 인터넷처럼, 각자 다른 프로토콜을 쓰면서 서로 소통할 수 없는 상황이 된 거예요.

🔢 'NxM 문제'의 심화

기존에는 Function Calling이나 GPT Actions 같은 방식으로 AI와 도구를 1:1로 연결했어요. 이건 AI가 몇 개 안 될 때는 괜찮았죠.

 

하지만 AI 에이전트 수(N)와 연결해야 할 도구나 다른 에이전트 수(M)가 늘어나면서, N×M 만큼의 맞춤형 통합이 필요해졌어요. 예를 들어, 10개의 AI와 10개의 도구가 있다면? 100개의 서로 다른 연결을 만들어야 하는 거죠.

 

이게 얼마나 복잡한지 상상해보세요. 회사에 직원이 10명, 업무 도구가 10개 있는데, 각 직원이 각 도구를 쓰려면 서로 다른 방식으로 배워야 한다면? 그리고 새로운 직원이나 도구가 추가될 때마다 모든 조합을 다시 설정해야 한다면? 정말 악몽이겠죠.

이미지 제공 ❘ A2A github

🔧 MCP의 한계와 A2A의 필요성

MCP(Model Context Protocol)가 AI와 도구 간의 연결을 표준화해서 어느 정도 문제를 해결했어요. 이건 정말 중요한 진전이었죠. AI가 다양한 도구를 표준화된 방식으로 사용할 수 있게 되었거든요.

 

하지만 여전히 해결되지 않은 부분이 있었어요. 바로 에이전트끼리 직접 소통하고 협업하는 부분이었죠. 각 에이전트가 전문 분야를 가지고 있는데, 이들이 팀을 이뤄 복잡한 작업을 처리하려면 새로운 접근이 필요했어요.

 

예를 들어, 고객 문의를 받은 AI가 "이건 기술적인 문제네, 기술 지원 AI한테 넘겨야겠다"라고 판단하고, 기술 지원 AI가 "이 문제를 해결하려면 데이터베이스 AI한테 정보를 요청해야겠다"라고 생각하는 상황 말이에요. 이런 AI들 간의 협업이 자연스럽게 이뤄지려면, 단순히 도구를 사용하는 것 이상의 소통 능력이 필요했거든요.

 

🎯 완벽한 타이밍의 등장

그래서 A2A의 등장이 이렇게 주목받는 거예요. 마치 HTTP가 웹의 폭발적 성장을 가능하게 했던 것처럼, A2A는 AI 에이전트 생태계의 폭발적 성장을 가능하게 할 잠재력을 가지고 있거든요.

 

기업들은 이제 "AI 하나 더 추가하려면 또 몇 달 걸리겠네..."라고 걱정하는 대신, "새로운 AI가 나왔네? 바로 연결해서 써보자!"라고 말할 수 있게 될 거예요. 마치 새로운 앱을 스마트폰에 설치하는 것처럼 쉽고 빠르게 말이죠.

 

이런 변화는 단순히 기술적인 편의성을 넘어서, AI 혁신의 속도 자체를 바꿀 수 있어요. 개발자들이 복잡한 통합 작업에 시간을 쓰는 대신 정말 중요한 AI 기능 개발에 집중할 수 있게 되니까요. 🚀

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A2A란 무엇인가? 🤖

이미지 제공 ❘ A2A github

🏗️ 기본 개념과 구조

A2A(Agent2Agent) 프로토콜을 처음 접하시는 분들은 아마 "또 다른 복잡한 기술 용어인가?" 하고 생각하실 수도 있어요. 하지만 사실 A2A의 핵심 아이디어는 우리 일상에서 이미 경험하고 있는 것과 매우 비슷해요.

 

생각해보세요. 우리가 회사에서 프로젝트를 진행할 때는 어떻게 하나요? 먼저 팀원들이 각자 어떤 일을 잘하는지 파악하죠. 그다음에는 "이메일로 할까, 슬랙으로 할까?" 하면서 소통 방식을 정하고, 마지막에 "디자인은 A씨가, 개발은 B씨가" 이런 식으로 역할을 나눠서 협업하잖아요. A2A가 하는 일이 바로 이거예요. 다만 사람 대신 AI 에이전트들이 이런 자연스러운 협업을 할 수 있도록 돕는 거죠.

 

구글이 개발한 이 개방형 표준은, 마치 서로 다른 나라에서 온 사람들이 영어라는 공통 언어로 대화하는 것과 같아요. 한국인, 일본인, 독일인이 모여서 영어로 회의하는 것처럼, 서로 다른 회사에서 만든 AI 에이전트들도 A2A라는 '공통 언어'로 소통할 수 있게 되는 거예요. 삼성 갤럭시 사용자와 아이폰 사용자가 카카오톡으로 자연스럽게 대화하는 것처럼 말이죠! 📱💬

 

그런데 여기서 정말 흥미로운 점은 A2A가 단순히 "대화만 가능하게 하는" 수준을 훨씬 넘어선다는 거예요. 각 AI 에이전트가 자신만의 전문 분야와 능력을 가지고 있는데, A2A를 통해 이들이 서로의 강점을 파악하고 실제로 협업까지 할 수 있게 되거든요. 마치 전문가들이 모여서 각자의 전문성을 살려 하나의 큰 프로젝트를 완성하는 것처럼요.

✨ A2A가 특별한 이유들

A2A를 처음 접했을 때 가장 인상적이었던 건, 이 프로토콜이 기존 IT 환경을 완전히 뒤엎지 않으면서도 혁신을 가져온다는 점이었어요. HTTP, JSON-RPC 2.0, SSE 같은 이미 검증된 웹 표준들을 기반으로 구축되어 있거든요.

 

이게 왜 중요하냐면, 기업들이 "어? 우리 기존 시스템 다 갈아엎어야 하나?" 하고 걱정할 필요가 없다는 거예요. 마치 새 가전제품을 샀는데 기존 콘센트에 그대로 꽂을 수 있는 것처럼, 기존 IT 인프라와 자연스럽게 연결되거든요.

 

개인적으로는 이 부분이 정말 현명한 선택이라고 생각해요. 새로운 기술이 아무리 혁신적이어도 기존 시스템과 호환되지 않으면 도입 장벽이 너무 높아지잖아요. "좋은 건 알겠는데, 우리 시스템 다 바꿔야 한다고?" 하면서 포기하게 되는 경우가 많거든요. A2A는 이런 현실적인 고민을 정말 잘 반영한 것 같아요.

 

또 하나 눈에 띄는 건 벤더 중립성이에요. 특정 회사의 AI만 연결되는 게 아니라, 구글 AI든 마이크로소프트 AI든 오픈AI든 상관없이 표준 방식으로 연결할 수 있어요. 마치 USB 포트처럼 말이죠. 삼성 제품이든 LG 제품이든 애플 제품이든 같은 USB-C 케이블로 연결할 수 있는 것처럼요.

 

🔐 보안도 엔터프라이즈급

"AI끼리 알아서 대화한다고? 그럼 우리 회사 기밀이 새어나가는 거 아닌가?" 하고 걱정하실 분들이 많을 텐데요.

 

A2A는 이런 우려를 정말 잘 해결했어요. OAuth2, JWT, OpenID Connect 같은 이미 검증된 보안 표준들을 내장하고 있거든요. 이게 뭐냐면, 우리가 인터넷 뱅킹이나 온라인 쇼핑할 때 쓰는 그 보안 기술들이에요. 모든 통신이 HTTPS로 암호화되고, "누가 언제 무엇을 했는지" 추적할 수 있는 감사 기능까지 갖추고 있어요.

 

마치 회사에서 출입카드로 출입을 관리하고 CCTV로 모든 활동을 기록하는 것처럼, AI들의 모든 대화와 협업 과정이 안전하게 보호되고 기록되는 거죠.

 

📡 다양한 소통 방식의 지원

A2A의 또 다른 매력은 상황에 맞는 다양한 소통 방식을 지원한다는 거예요. 원격 서버와 통신할 때는 HTTP를, 같은 컴퓨터 안의 프로그램끼리는 StdIO를, 실시간 업데이트가 필요할 때는 SSE를 사용하는 식으로요.

 

이건 정말 우리 일상과 비슷해요. 우리도 상황에 따라 전화, 문자, 이메일, 화상회의를 골라 쓰잖아요. 급한 일은 전화로, 자료 전달은 이메일로, 회의는 줌으로 하는 것처럼 말이에요. AI들도 이제 상황에 맞는 최적의 소통 방식을 선택할 수 있게 된 거죠.

 

예를 들어, 간단한 정보 확인은 빠른 메시지로, 큰 파일 전송은 안정적인 방식으로, 실시간 모니터링이 필요한 작업은 스트리밍으로 처리하는 식으로요.

🤝 AI들의 자연스러운 협업: 명함부터 팀워크까지

개인적으로 A2A에서 가장 인상 깊었던 건, AI 에이전트들이 협업하는 과정이 정말 사람과 닮아있다는 점이에요.

A2A를 통한 AI들의 협업도 정확히 이런 과정을 거쳐요. 그런데 여기서 정말 똑똑한 게 바로 '에이전트 카드'💳 시스템이에요. 각 AI 에이전트가 자신의 기능과 연결 정보를 JSON 형식의 디지털 '명함'으로 만들어서 공개하거든요.

 

이게 어떤 느낌인지 상상해보세요. 새로운 직장에 입사한 신입사원이 팀 단톡방에 자기소개를 올리는 것과 비슷해요. "안녕하세요! 저는 고객 상담 전문 AI 김챗봇이에요. 텍스트와 음성 모두 처리할 수 있고, 24시간 언제든 대기 중이에요. 궁금한 게 있으면 이 주소로 연락주세요!" 이런 식으로 자신을 소개하는 거죠.

 

이게 왜 혁신적이냐면, 새로운 AI가 시스템에 추가될 때마다 기존 AI들이 자동으로 "오, 새로운 동료가 왔네? 이 친구는 고객 상담을 잘하는구나. 다음에 고객 문의가 들어오면 이 친구한테 도움 요청해봐야겠다!"하고 파악할 수 있거든요. 복잡한 설정이나 별도의 연동 작업 없이, 정말 사람들이 새로운 동료를 알아가는 것처럼 자연스럽게 말이에요.

 

그리고 실제 협업할 때도 마찬가지예요. 서로의 능력을 파악하고, 소통 방식을 협상하고, 역할을 분담하면서도 보안은 철저히 지키는 거죠. 정말 자연스러운 팀워크의 모습이에요.

 

이런 구조 덕분에 A2A는 단순한 기술 표준을 넘어서, AI 에이전트 생태계의 '사회적 규칙'을 만들어가고 있는 것 같아요. JSON-RPC 2.0이라는 공통 언어를 사용해서 모든 메시지의 표준성과 호환성을 보장하면서도, 각 에이전트의 개성과 전문성은 그대로 살릴 수 있거든요.

 

이렇게 보면 A2A는 마치 HTTP가 웹의 공통 언어가 되어 인터넷 혁명을 이끈 것처럼, AI 에이전트 생태계의 새로운 공통 언어가 되어 또 다른 혁명을 만들어갈 잠재력을 가지고 있는 것 같아요. 🌍

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MCP, A2A 이 둘이 뭐가 다른 거죠? 🤔

AI 에이전트 관련 프로토콜을 찾아보다 보면 MCP(Model Context Protocol)도 자주 보게 되실 텐데요. "어? 이것도 AI 관련 프로토콜인데 A2A와 뭐가 다른 거지?" 하고 궁금해하실 것 같아요. 🤷‍♂️

 

실제로 저도 처음에는 정말 헷갈렸어요. 둘 다 AI 에이전트와 관련된 프로토콜이고, 둘 다 "연결"과 "소통"에 관한 이야기를 하니까요. 하지만 자세히 들여다보니 완전히 다른 문제를 해결하고 있더라고요.

 

여기서 많이들 헷갈려 하는 부분이에요! 사실 이 두 프로토콜은 서로 경쟁하는 게 아니라 상호 보완적인 관계에요!

📊 MCP vs A2A 비교표

구분	MCP (Model Context Protocol)	A2A (Agent2Agent Protocol)
주요 목적	AI 에이전트 ↔ 외부 도구(API) 연결	AI 에이전트 ↔ AI 에이전트 간 직접 통신
통신 방식	구조화된 입력/출력 기반	동적, 비구조화, 멀티모달 기반
관계	에이전트 ↔ 도구	에이전트 ↔ 에이전트
개발사	Anthropic	Google
핵심 포커스	도구/API 연결, 구조화된 데이터 작업	에이전트 간 직접 소통·팀플레이, 동적 협업

 

쉬운 비유로 설명하면? 🏢

• MCP: 직원(에이전트)이 회사의 각종 도구들(계산기, 데이터베이스, API 등)을 사용하는 방법을 표준화
• A2A: 서로 다른 부서의 직원들(에이전트들)이 서로 소통하고 협업하는 방법을 표준화

예를 들어, 고객서비스 AI가 고객 문의를 처리할 때

• MCP를 통해: 고객 데이터베이스 조회, 주문 시스템 확인 등의 도구들을 사용
• A2A를 통해: 기술지원 전문 AI나 결제처리 전담 AI와 협업

실제 구글 공식 문서에서도 두 프로토콜이 "상호 보완적으로 쓸 때 가장 강력하다"고 명확히 밝히고 있어요. 💪

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A2A, 어디까지 왔나요? 📈

🔷 2025년 5월 7일 - 마이크로소프트의 전격 도입 발표

정말 놀라운 소식이었어요! 마이크로소프트가 A2A 프로토콜을 자사의 Azure AI Foundry와 Copilot Studio에 통합한다고 발표한 거거든요.

 

이게 얼마나 큰 일인지 아시나요? 마이크로소프트는 구글과 AI 분야에서 치열하게 경쟁하는 회사인데, 구글이 주도한 프로토콜을 자사 핵심 제품에 도입한다고 발표한 거예요. 이건 A2A의 기술적 우수성을 인정한다는 의미이기도 하고, 동시에 업계 표준화에 대한 강한 의지를 보여주는 거기도 해요.

 

구체적으로 어떤 변화가 일어날까요?

🤖 Copilot Studio 에이전트의 확장: 이제 마이크로소프트의 Copilot이 다른 회사에서 만든 AI 에이전트들과도 자연스럽게 협업할 수 있게 되었어요. 예를 들어, Copilot이 Salesforce의 AI나 SAP의 AI와 함께 복잡한 업무를 처리할 수 있는 거죠.

🏗️ Azure AI Foundry의 진화: 복잡한 다중 에이전트 워크플로우를 쉽게 구축할 수 있게 되었어요. 마치 레고 블록을 조립하듯이 다양한 AI 에이전트들을 연결해서 복잡한 업무 프로세스를 만들 수 있는 거예요.

🌐 클라우드 경계를 넘나드는 협업: 이제 Azure의 AI가 AWS나 Google Cloud의 AI와도 협업할 수 있게 되었어요. 클라우드 벤더에 상관없이 최고의 AI들을 골라서 팀을 구성할 수 있는 거죠.

 

🔷 2025년 5월 중순 - A2A 프로토콜 v0.2 버전 발표

같은 달에 발표된 v0.2 버전의 업데이트 내용도 정말 인상적이었어요. 실사용성이 크게 강화되었거든요.

 

🔐 표준화된 인증 시스템: OpenAPI 기반 인증 스키마가 도입되어서 보안성이 대폭 강화되었어요. 이제 기업들이 "보안이 걱정되네..." 하고 망설일 이유가 줄어든 거죠. 이미 검증된 OpenAPI 표준을 사용하니까 안정성도 높고, 개발자들도 익숙한 방식이거든요.

⚡ 상태 비저장 상호작용 지원: 세션 관리가 불필요한 시나리오에서 훨씬 효율적인 통신이 가능해졌어요. 간단한 질의응답 같은 경우에는 복잡한 세션 관리 없이도 빠르고 가볍게 처리할 수 있게 된 거죠.

🐍 공식 Python SDK 출시: 개발자 접근성이 크게 향상되었어요. Python이 AI/ML 분야에서 가장 인기 있는 언어인 만큼, 이제 훨씬 더 많은 개발자들이 A2A를 쉽게 활용할 수 있게 되었어요.

 

🔷 2025년 6월 23일 - 리눅스 재단으로의 기부 발표

오픈소스 서밋 북미에서 구글이 발표한 이 소식은 정말 역사적인 순간이었어요! A2A 프로토콜을 리눅스 재단(Linux Foundation)에 기부한다고 발표한 거거든요. 🌟

 

이건 정말 큰 의미가 있어요. A2A가 구글의 개별 기술에서 글로벌 오픈소스 표준으로 진화한 거거든요. 마치 구글이 안드로이드를 오픈소스로 공개했을 때처럼, 전체 생태계에 미칠 긍정적인 파급효과가 엄청날 것 같아요.

 

개인적으로는 이 결정이 구글의 정말 현명한 전략이라고 생각해요. 더 많은 기업들과 개발자들이 참여할 수 있는 열린 생태계를 만들어가는 방향이니까요. 이렇게 되면 A2A 프로토콜이 더욱 빠르게 발전하고, 다양한 혁신적인 활용 사례들도 나올 수 있을 거예요.

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A2A가 AI 통합과 확장성을 향상시키는 방법 🔮

앞서 살펴본 A2A의 특별한 기능들이 실제로는 어떤 변화를 만들어내고 있을까요?

1. 웹 표준 기반 설계의 실제 임팩트 🔄

A2A가 HTTP, JSON-RPC 2.0, SSE 같은 검증된 웹 표준을 기반으로 만들어졌다고 했잖아요? 기존에는 새로운 AI 시스템을 연결하려면 각 벤더마다 다른 API 방식을 배워야 했고, 맞춤형 연동 솔루션을 개발해야 했어요. 그런데 A2A는 이미 우리가 잘 알고 있는 웹 기술들을 사용하니까, 웹 개발 경험이 있는 개발자라면 누구나 쉽게 AI 통합을 할 수 있게 된 거죠.

 

더 중요한 건, 기존에 투자한 인프라를 그대로 활용할 수 있다는 점이에요. 완전히 새로운 시스템을 도입할 필요 없이, 현재 사용하고 있는 웹 기술 스택 위에서 AI 기능을 자연스럽게 확장할 수 있거든요. 이게 바로 진정한 의미의 '점진적 AI 전환'을 가능하게 만드는 거예요. 👏

 

2. Agent Cards가 만드는 확장성의 기적 ✨

전통적인 방식에서는 새로운 AI를 시스템에 추가하려면 기존의 모든 연결을 재설정하고, 각 AI의 기능을 수동으로 매핑해야 했어요. N개의 AI가 있으면 N×(N-1)개의 연결을 일일이 설정해야 하는 복잡한 작업이었죠.

 

그런데 Agent Cards는 마치 사람들이 명함을 주고받으며 자연스럽게 네트워킹하는 것처럼, AI들이 서로의 능력을 자동으로 파악하고 협업할 수 있게 해줘요. 새로운 AI가 추가되면 자신의 Agent Card를 등록하기만 하면, 기존 AI들이 자동으로 그 기능을 인식하고 필요할 때 협업을 요청할 수 있게 되는 거죠.

 

이렇게 되니까 AI 하나를 추가할 때마다 전체 시스템의 능력이 단순히 +1이 아니라 기하급수적으로 늘어나는 시너지 효과가 나타나요. 정말 1+1이 2가 아니라 10이 되는 느낌이에요. 🏢

{
  "name": "Cloud Security Monitoring Agent",
  "description": "클라우드 보안 모니터링 및 위협 탐지 서비스 제공",
  "capabilities": {
    "streaming": true,
    "pushNotifications": true
  },
  "skills": [
    {
      "id": "threat-detector-realtime",
      "name": "실시간 위협 탐지 기반 클라우드 보안 모니터링"
    }
  ]
}

• 각 에이전트의 기능을 '에이전트 카드'로 표준화 → 새로운 AI 추가 시, 기존 에이전트들이 자동으로 역량을 '발견'하고 팀플레이 가능
• 복잡한 API나 맞춤형 미들웨어 없이, 벤더/프레임워크 불문 '즉시 연동' 실현
• 새로운 AI 에이전트 추가가 '플러그인'처럼 간편하게!

 

3. 상황별 소통 방식의 유연함 ⚡

A2A가 HTTP, StdIO, SSE 등 다양한 소통 방식을 지원한다고 했는데, 이게 실제로는 정말 효율적인 시스템을 만들어내고 있어요.

모든 상황에 하나의 통신 방식만 사용하면 비효율이 생기거든요. 간단한 조회 작업도 복잡한 실시간 프로토콜로 처리하거나, 실시간 처리가 필요한 작업을 배치 방식으로 처리하게 되면 성능이 떨어지죠.

 

A2A는 상황에 맞는 최적의 통신 방식을 선택할 수 있어요. 간단한 요청-응답은 빠른 HTTP로, 실시간 모니터링이나 스트리밍이 필요한 작업은 SSE로, 로컬 환경에서의 직접적인 통신은 StdIO로 처리하는 식으로요.

 

마치 우리가 일상에서 상황에 따라 전화, 문자, 이메일을 골라 쓰는 것처럼, AI들도 상황에 맞는 최적의 방식으로 소통하니까 전체적인 시스템 효율성이 정말 좋아져요. 🎯

 

4. 보안 체계가 가져온 안심 확장 🔐

A2A의 강력한 보안 기능들이 실제로는 확장성에도 엄청난 도움을 주고 있어요. 이게 좀 의외인데, 보안이 강화되니까 오히려 확장이 더 쉬워진 거예요.

 

엔터프라이즈 환경에서는 보안이 정말 중요하잖아요. 그런데 각각의 AI마다 다른 보안 방식을 사용하면 매번 새로운 보안 검토와 승인 과정을 거쳐야 해요. 이게 AI 도입의 큰 걸림돌이 되곤 했죠.

 

A2A는 OAuth2, JWT, HTTPS 같은 이미 검증되고 표준화된 보안 기술들을 사용해요. 그러니까 보안팀에서도 "아, 이거는 우리가 이미 승인한 방식이네"하면서 훨씬 빠르게 검토하고 승인할 수 있게 된 거죠.

 

게다가 모든 AI 간의 상호작용이 자동으로 로깅되고 추적되니까, 컴플라이언스 요구사항도 자연스럽게 충족할 수 있어요. 보안이 강화되었는데 오히려 도입 속도는 빨라진 셈이죠. 🛡️

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마치며: AI 협업의 판을 바꾸는 A2A, 그 다음을 상상하다 😎

지금까지 구글의 A2A 프로토콜이 어떻게 AI의 통합과 확장성을 혁신적으로 향상시키는지 살펴봤는데요, 정말 흥미진진한 변화의 시작점에 서 있다는 생각이 들어요.

 

A2A는 단순한 기술 표준을 넘어서, AI 에이전트 생태계의 새로운 패러다임을 제시하고 있어요. 마치 HTTP가 웹의 폭발적 성장을 이끌었던 것처럼, A2A는 AI 에이전트들의 협업과 확장을 위한 새로운 인터넷을 만들어가고 있는 거죠.

🌟 AI 협업의 새로운 시대

A2A의 등장으로 AI 에이전트 간 협업이 훨씬 쉬워졌을 뿐만 아니라, 더 중요한 것은 어떤 벤더의 AI든 제약 없이 연결된다는 점이에요. 기존에는 같은 회사 제품끼리만 연동이 가능했다면, 이제는 구글 AI, 마이크로소프트 AI, OpenAI가 하나의 팀처럼 협업할 수 있게 되었어요.

 

마이크로소프트의 도입 발표와 리눅스 재단 기부로 이미 업계 표준으로 자리잡아가고 있는 A2A. 이제 기업들은 "AI 하나 더 추가하려면 또 몇 달 걸리겠네..."라는 걱정 대신, 새로운 AI를 바로 연결해서 활용할 수 있게 될 거예요.

 

결국 A2A는 AI 에이전트 생태계를 획기적으로 개방시키는 촉매제 역할을 하게 될 것 같아요. 폐쇄적인 벤더 중심 구조에서 벗어나, 각자의 니즈에 맞는 맞춤형 AI 협업 환경이 자유롭게 구현되는 시대가 열리는 거죠!

 

특히 클라우드 환경에서는 멀티 벤더 AI 서비스들이 자연스럽게 협업하는 새로운 생태계가 만들어질 것으로 기대돼요. 💡

앞으로 A2A의 발전과 표준화 과정 함께 기대해봐요!

감사합니다! 🙏

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[관련/출처]

https://a2aproject.github.io/A2A/latest/specification/ https://github.com/a2aproject/A2A https://a2aproject.github.io/A2A/latest/ https://www.byteplus.com/en/topic/551076?title=google-a2a-protocol-technical-documentation-guide