구글이 공개한 A2A 프로토콜은 AI 에이전트들이 서로 협업하고 대화할 수 있는 새로운 표준입니다. 이제 에이전트끼리도 “팀워크” 하는 시대!
🔑 핵심 요약
① 에이전트 간 협업을 위한 새로운 개방형 표준, A2A 프로토콜 공개
② MCP와 A2A의 차이점과 상호 보완적 관계 정리
③ 실제 활용 사례 및 개발자 참여 방법 안내
🧠 도입부: 요즘 AI는 대화도 잘하더라… 심지어 AI끼리도! 🧑💻🤖
“대화는 인간만의 영역이 아니다” — 이젠 에이전트도 회의하고 협상한다?
최근 구글이 발표한 Agent2Agent(A2A) 프로토콜은 AI 산업에 있어 혁명적인 한 수! 여러 기업과 서비스가 만든 다양한 AI 에이전트들이 서로 대화하고 협업할 수 있는 표준 프로토콜을 공개했습니다. 마치 부서 간 협업처럼, 서로 다른 AI가 자연스럽게 협업하는 세계. 진짜로, 실현됩니다.
🤖 A2A란 무엇인가?
A2A (Agent2Agent Protocol):
서로 다른 AI 에이전트들이 자연스럽게 협업하고 대화할 수 있도록 만들어진 구글 주도의 개방형 통신 프로토콜
A2A는 어떤 기능을 하나요?
- 에이전트가 자신의 능력을 공개 (AgentCard)
- 다른 에이전트의 능력을 발견하고 연결
- 작업(Task)을 함께 나누어 수행
- 결과물(Artifact)을 공유하고 피드백
- UI까지 협상해서 사용자 경험까지 최적화
🔍 A2A란 무엇인가? — MCP와 뭐가 다를까?
| 항목 | MCP (Model Context Protocol) | A2A (Agent2Agent Protocol) |
|---|---|---|
| 목적 | 에이전트 ↔ 도구 상호작용 | 에이전트 ↔ 에이전트 상호작용 |
| 중심 기능 | 함수 호출, 외부 API 활용 | 협업, 대화, 상태 공유 |
| 구조 | 단방향적 명령 중심 | 쌍방향 대화 중심 |
| 예시 | 문서 요약 API 호출 | 면접 일정 조율, 역할 분담 등 |
A2A는 MCP의 확장판이자 보완재로, 복잡한 업무와 사용자 경험 중심의 대화를 가능하게 합니다. 구글은 에이전트가 ‘AgentCard’로 능력을 알리고, 상호 인지 → 협업 → 결과물 공유까지 전 과정을 책임질 수 있도록 설계했죠.
⚙️ A2A는 어떻게 작동하나요?
- 에이전트 능력 공개 (AgentCard)
JSON 형식의 카드로 자신이 잘하는 일을 어필합니다. 이력서 같은 느낌! - 작업(Task) 중심 협업
각 에이전트가 서로 역할을 나누고, 상태 정보를 실시간 공유하며 공동 작업을 수행합니다. - 사용자 경험 협상
“나는 UI 그리기 잘함”, “나는 비디오 분석 특화” 이런 식으로 각자의 강점을 기반으로 사용자에게 최적의 경험을 제공하죠. - 결과물 공유: Artifact
문서, 이미지, 코드 등 협업의 결과물을 다른 에이전트에게 전달할 수도 있습니다.
🧩 쉽게 말해, A2A는 이런 역할을 합니다
| 구분 | 설명 |
|---|---|
| 👩💻 사용자 ↔ 에이전트 | 우리가 AI에게 명령 |
| 🤖 에이전트 ↔ 에이전트 | AI들끼리 “알아서 협업” |
| 🔄 결과 공유 | 사용자에게 종합된 결과 제공 |
📉 예시: 채용 업무에 적용된 A2A
1. 채용 담당자가 "React 개발자 찾아줘" 요청
2. 채용 AI → 이력서 분석 AI 호출
3. 이력서 분석 → 기술검증 AI 협업
4. 일정 조율, 면접 진행 → 평가 결과 종합
5. 모든 과정을 에이전트들이 협업하여 처리
이건 단순 자동화가 아니라, AI 팀이 일을 나눠서 처리하는 수준!
사람 없이, AI들끼리 회의하고 일까지 해냅니다.
📈 왜 A2A가 중요한가?
| 핵심 기능 | 설명 |
|---|---|
| ✅ 능력 인식 | 에이전트 스스로 “나는 이거 잘해요!” |
| ✅ 실시간 협업 | 복잡한 작업도 동시다발적으로 처리 |
| ✅ 보안 내장 | 엔터프라이즈급 인증과 권한 관리 지원 |
| ✅ 장기 작업 지원 | 몇 시간~며칠짜리 작업도 OK |
| ✅ 다양한 양식 | 텍스트, 오디오, 영상까지 모두 지원 |
🌍 참여 방법은?
- 공식 사이트:https://a2a.dev
- GitHub 사양 확인:https://github.com/google/A2A
- 기술 문서:https://google.github.io/A2A
- 샘플 코드도 준비 완료(Python, JS 등)
📊 참고자료 & 공식 문서 링크
🙋♂️ FAQ
Q1. A2A는 개발자만 사용할 수 있나요?
아니요. JSON 구조 기반으로 구성되어 있어, 비개발자도 워크플로우 설계에 활용 가능합니다.
Q2. MCP랑 A2A 둘 다 써야 하나요?
상황에 따라 다르지만, 구글은 두 프로토콜을 함께 사용하는 걸 권장하고 있어요. MCP는 도구 호출, A2A는 협업!
Q3. A2A는 어디에 가장 유용한가요?
채용, 고객 상담, 멀티 에이전트 기반 R&D 등 협업이 필요한 복잡한 시스템에서 큰 효과를 볼 수 있습니다.
① A2A API 예제 코드 (Python, 기본형)
A2A는 HTTP 기반 JSON-RPC 프로토콜을 따르기 때문에, Python에서 간단한 요청/응답 흐름을 아래처럼 구성할 수 있어.
🔧 클라이언트 에이전트 예제 (requests 활용)
import requests
import json
import uuid
A2A_ENDPOINT = "https://example-agent.com/rpc" # 상대 에이전트 URL
def send_task_to_agent(task_input):
headers = {"Content-Type": "application/json"}
payload = {
"jsonrpc": "2.0",
"method": "perform_task", # 상대 에이전트가 수행할 메서드
"params": {
"input": task_input
},
"id": str(uuid.uuid4())
}
response = requests.post(A2A_ENDPOINT, headers=headers, data=json.dumps(payload))
return response.json()
# 테스트
if __name__ == "__main__":
result = send_task_to_agent("React 개발자 이력서 분석")
print("응답 결과:", result)
② A2A 샘플 워크플로우 (소프트웨어 엔지니어 채용 시나리오)
🧩 워크플로우 구성:
- 사용자 → 채용 AI 에이전트에게 요청 : “React 경험 있는 엔지니어 찾아줘”
- 채용 AI → 이력서 분석 AI 호출 (A2A)
AgentCard보고 분석 에이전트 선정- JSON-RPC 요청:
perform_taskwith keyword “React developer”
- 분석 결과 → 기술 검증 AI 전달
Artifact로 전달된 후보 목록 → 검증 시작
- 최종 후보 → 면접 일정 조율 AI와 협업
- 사용자의 캘린더 API와 연동해 일자 제안
- 배경 확인 요청 → 평판 조회 에이전트 호출
- 결과 종합 후 사용자에게 제출
📉 흐름도 요약:
User
└─▶ 채용 에이전트
├─▶ 이력서 분석 에이전트
├─▶ 기술 검증 에이전트
├─▶ 일정 조율 에이전트
└─▶ 평판 확인 에이전트
🧠 부가 정보: AgentCard 예시 (JSON)
{
"agent_name": "ResumeAnalyzerBot",
"version": "1.0",
"capabilities": ["resume_analysis", "skill_matching"],
"input_type": "text",
"output_type": "json",
"endpoints": {
"perform_task": "https://resume-bot.example.com/rpc"
}
}