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Agent2Agent

An open protocol enabling communication and interoperability between opaque agentic applications.

About

  • A2A는 Google이 설계한 오픈 프로토콜로, Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)를 보완하는 형태임
  • 대규모 멀티 에이전트 시스템을 구축할 때 발생하는 다양한 문제를 해결하고자 개발됨
  • 다양한 제공자에서 만든 에이전트들이 상호작용할 수 있게 함으로써, 상호운용성을 제공함
  • 기업은 이 프로토콜을 통해 여러 플랫폼과 클라우드 환경에서도 에이전트를 통합적으로 관리할 수 있는 이점이 있음
  • Google Cloud 및 Accenture, Atlassian, Box, Capgemini 등 다양한 파트너들이 참여하고 있음

A2A 설계 원칙

  • 에이전트 중심 기능 지원: 공유된 메모리, 도구, 컨텍스트가 없어도 에이전트 간 자연스러운 협업을 지원함
  • 기존 표준 기반: HTTP, SSE, JSON-RPC와 같은 이미 널리 쓰이는 기술 위에 구축되어 IT 환경과 쉽게 통합 가능함
  • 기본적으로 보안 강화됨: OpenAPI 수준의 인증 체계를 기본으로 제공하여 엔터프라이즈급 보안 보장함
  • 장기 실행 작업 지원: 수 초에서 수 일에 이르는 작업도 실시간 피드백과 상태 업데이트를 통해 지원 가능함
  • 다양한 모달리티 수용: 텍스트뿐 아니라 오디오, 비디오 스트리밍도 지원하여 다양한 데이터 형태에 대응함

A2A 작동 방식

  • 클라이언트 에이전트와 원격 에이전트 간 상호작용: 클라이언트 에이전트는 작업 요청을 보내고, 원격 에이전트는 이를 수행함
  • 능력 탐색 (Capability Discovery): JSON 형식의 "에이전트 카드"를 통해 각 에이전트가 수행 가능한 작업을 알리고, 적합한 에이전트를 선택 가능함
  • 작업 관리: 작업(Task)은 A2A에서 정의된 구조로, 단기 작업 또는 장기 작업 모두 지원되며, 출력 결과는 "artifact"로 표현됨
  • 협업 기능: 에이전트 간 메시지를 주고받으며 컨텍스트, 답변, artifact, 사용자 지시사항 등을 공유함
  • 사용자 경험 협상: 메시지 구성 요소("parts")는 명확한 콘텐츠 형식을 가지며, 클라이언트와 원격 에이전트 간 UI 형식(iframe, 동영상, 웹폼 등)을 협상함

실제 사례: 소프트웨어 엔지니어 채용 자동화

  • 채용 담당자가 Agentspace 인터페이스에서 채용 조건(위치, 기술 스택 등)을 입력하면, 에이전트가 적합한 후보를 탐색함
  • 전문화된 다른 에이전트들과 협업하여 후보자 정보를 수집하고 추천함
  • 사용자는 이 추천 목록을 기반으로 면접 일정을 잡고, 이후 신원 조회 등을 수행하는 다른 에이전트를 호출 가능함
  • A2A는 여러 에이전트가 연동되어 채용 과정을 자동화할 수 있도록 지원함

에이전트 상호운용성의 미래

  • A2A는 다양한 에이전트가 원활하게 협력할 수 있는 기반을 마련함으로써 혁신적인 시스템 개발을 가능하게 함
  • 개방형 프로토콜로 개발되어 누구나 참여 및 기여할 수 있음
  • GitHub에 전체 사양 초안과 예제 코드, 시나리오가 공개되어 있음
  • 파트너들과 함께 프로덕션 레벨의 버전을 연내 출시할 계획임

A2A vs MCP

A2A와 MCP 비교 요약

  • A2A는 에이전트 간의 직접적인 통신 및 협업을 위한 프로토콜로 설계됨
  • MCP는 LLM 중심의 컨텍스트 관리와 외부 도구 연동에 초점을 둠

기능별 차이 설명:

  • 사용 목적:
    • A2A는 독립적인 에이전트들 간의 협업에 중점을 둠
    • MCP는 하나의 LLM이 외부 API나 도구를 활용해 기능을 확장하는 데 중점을 둠
  • 구조 차이:
    • A2A는 클라이언트-서버 구조에서 서로 다른 에이전트들이 각기 독립적으로 존재함
    • MCP는 애플리케이션-LLM-도구 간 구조로, 중심은 LLM임
  • 통신 방식:
    • A2A는 HTTP, JSON-RPC, SSE 등의 웹 표준 기반
    • MCP는 JSON-RPC 2.0 기반 통신과 HTTP 스트리밍 지원
  • 기능 구성:
    • A2A는 태스크, 메시지, 아티팩트 등으로 기능 구성
    • MCP는 리소스, 도구, 메모리, 프롬프트 등을 중심으로 구성
  • 강점 차이:
    • A2A는 비동기 처리와 협업에 강점
    • MCP는 컨텍스트 효율성과 병렬 처리, 캐싱에 강점
  • 커뮤니티 상황:
    • A2A는 구글 클라우드 고객 중심으로 초기 지지 확보 중
    • MCP는 이미 널리 채택되어 활발한 개발자 커뮤니티 존재

결론

  • A2A와 MCP는 결국 AI 시스템에서 복잡한 목표를 달성하기 위한 멀티 에이전트/도구 호출 구조를 지원한다는 점에서 목적이 유사함
  • 두 프로토콜 모두 자동 등록, 검색 기능이 부족하여 수동 구성이 필요함
  • MCP는 시장 선점과 활발한 커뮤니티를 보유
  • A2A는 Google의 강력한 백업을 바탕으로 빠르게 성장 중
  • 두 프로토콜은 경쟁보다는 상호 보완 혹은 통합을 통한 표준화 방향으로 발전할 가능성 있음
  • 개발자 입장에서는 더 많은 선택지와 개방형 표준이 제공되는 긍정적인 흐름임

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