AI 에이전트끼리 대화하게 만드는 방법? Google A2A 프로토콜 정리

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여러분 이거 경험 있죠?

Claude로 이메일 작성하고, GPT로 일정 잡고, Gemini로 검색하고…

AI 에이전트를 여러 개 쓰다 보면 드는 생각이 있어요.

“얘네가 서로 대화하면 편할 텐데?”

근데 다들 각자 놀아요. 제각각 따로 따로. 마치 공용 어댑터 없이 여행 가서 충전기마다 다른 플러그 찾는 느낌이랄까요.

솔직히 처음 A2A 발표 봤을 때 “아 이게 된다고?” 했어요.

A2A Protocol이 뭔데?

A2A… 뭔 소린지 모르겠죠?

Agent-to-Agent Protocol. 풀어서 말하면 “AI 에이전트끼리 대화하는 표준“이에요.

Google이 2025년 4월 Google Cloud Next ’25에서 발표했고, 현재 Linux Foundation에서 오픈소스로 관리하고 있어요.

핵심 포인트:

  • Atlassian, Salesforce, SAP, PayPal 등 50개 이상 파트너가 참여
  • 2025년 6월 Linux Foundation에 정식 기부
  • HTTP, JSON-RPC 2.0 기반 통신

쉽게 말해요.

“서로 다른 회사에서 만든 AI 에이전트들이 같은 언어로 대화할 수 있게 해주는 통역 규칙“

끝. 이게 전부예요.

왜 이게 필요해?

이거 왜 이러는지 아세요?

지금 AI 에이전트 시장이 사일로화되어 있어요.

플랫폼에이전트
LangChainLangChain Agent
AutoGenMicrosoft AutoGen
Vertex AIGoogle Agent Builder
CrewAICrewAI Agent

각자 다 잘 만들었는데… 서로 대화 못 해요.

마치 카카오톡이랑 라인이랑 메시지 주고받기 못하는 것처럼요.

근데 기업 입장에서 생각해봐요.

고객 서비스 에이전트가 결제 에이전트한테 “이 고객 결제 내역 확인해줘” 하고 싶은 거잖아요.

지금은? 개발자가 일일이 연동 코드를 짜야 해요.

A2A가 있으면? 표준 프로토콜로 그냥 대화하면 돼요.

A2A의 핵심 기능 4가지

1. Agent Card (에이전트 명함)

{
  "name": "Payment Agent",
  "capabilities": ["process_payment", "refund", "check_balance"],
  "endpoint": "https://api.example.com/agent"
}

에이전트가 자기 소개서를 JSON으로 공개해요.

“난 결제 처리할 수 있고, 환불도 되고, 잔액 조회도 돼!”

다른 에이전트가 이걸 보고 “아 이 친구한테 결제 물어봐야겠다” 판단하는 거예요.

2. Task Management (작업 관리)

단순한 질문-답변이 아니에요.

“이 리포트 분석해서 요약해줘” 같은 오래 걸리는 작업도 처리해요.

  • 작업 시작
  • 진행 상황 확인
  • 결과 받기

전부 표준화되어 있어요.

3. Opaque Execution (블랙박스 실행)

이거 진짜 똑똑한 설계예요.

에이전트가 내부 로직 공개 안 하고 협업할 수 있어요.

왜 중요하냐면요.

Salesforce 에이전트가 있다고 쳐요. 이 에이전트의 proprietary 알고리즘을 공개하고 싶진 않잖아요? 근데 다른 에이전트랑은 협업해야 하고.

A2A는 “입력 → 출력만 공유하고 중간 과정은 비밀로 할 수 있어요.

4. Multimodal Support

텍스트만 아니에요.

  • 오디오
  • 비디오
  • 이미지
  • 폼 데이터

다 됩니다. 2026년에는 이게 더 중요해질 거예요.

MCP랑 뭐가 다른 거야?

아 이거. 이거 많이 헷갈리시죠?

MCP (Model Context Protocol) – Anthropic이 2024년 11월에 발표한 거.

둘 다 AI 통신 표준인데… 뭐가 다르냐고요?

쉽게 비유해볼게요.

MCPA2A
역할AI가 도구 쓰는 법AI가 AI랑 대화하는 법
비유USB-C 포트전화 네트워크
연결 대상외부 API, DB, 서비스다른 AI 에이전트

MCP는 AI ↔ 도구 연결이에요.

“Claude야, 이 Google Calendar API 써서 일정 잡아줘”

A2A는 AI ↔ AI 연결이에요.

“일정 에이전트야, 이 고객 미팅 잡아줘. 끝나면 이메일 에이전트한테도 알려줘”

근데 진짜 웃긴 게요.

둘이 경쟁 관계가 아니에요. 같이 써야 하는 거예요.

MCP로 Claude가 Calendar API 연결
↓
A2A로 Calendar Agent가 Email Agent한테 결과 전달

Google Cloud도 2025년 12월부터 MCP 서버를 공식 지원하기 시작했어요. BigQuery, Google Maps, GKE 전부요.

실제로 어떻게 동작해?

통신 구조

Client Agent (작업 의뢰)
    ↓ HTTP + JSON-RPC 2.0
Remote Agent (작업 수행)
    ↓
결과 반환
  1. 클라이언트 에이전트가 작업을 정의하고 보냄
  2. 리모트 에이전트가 받아서 처리
  3. 결과를 다시 클라이언트에게 반환

HTTPS 기반이라 보안도 챙겼고요.

Agent Card Discovery

에이전트들이 서로를 어떻게 찾냐면요.

각 에이전트가 Agent Card를 JSON으로 공개해요.

https://example.com/.well-known/agent.json

이런 식으로요.

클라이언트가 이걸 읽고 “아 이 에이전트가 이런 능력이 있구나” 파악하는 거예요.

마치 LinkedIn 프로필 보고 “이 사람한테 이 일 맡겨야겠다” 하는 것처럼요.

개발자가 알아야 할 핵심 포인트

1. gRPC 지원 (v0.3부터)

2025년 7월 버전 0.3 릴리즈에서 gRPC 지원이 추가됐어요.

성능 중요한 엔터프라이즈 환경에서는 HTTP보다 gRPC가 훨씬 효율적이거든요.

2. Signed Security Cards

보안 강화됐어요. 에이전트 신원 확인이 가능해졌어요.

“이 에이전트가 진짜 Salesforce에서 온 거 맞아?”

확인할 수 있어요.

3. Python SDK

공식 Python SDK가 있어요. 빠르게 프로토타입 만들 수 있어요.

from a2a import AgentClient

client = AgentClient("https://example.com/agent")
result = await client.execute_task({
    "type": "summarize",
    "content": "..."
})

(가상의 예시 코드예요)

현재 상황과 한계

솔직히 말할게요.

2025년 말 기준으로 A2A보다 MCP 채택이 훨씬 빨라요.

왜냐면요.

  • MCP가 6개월 먼저 나왔고
  • 도구 연동은 당장 필요한데, 에이전트 간 통신은 아직 시기상조인 회사가 많아요
  • Google Cloud 자체도 MCP 지원을 추가하고 있어요

근데 장기적으로 보면요.

멀티 에이전트 시스템이 주류가 되면 A2A는 필수가 될 거예요.

지금 투자할 가치가 있냐고요?

학습 목적이라면 Yes. 프로덕션 적용은 좀 더 지켜보시는 게 좋을 것 같아요.

정리하면

구분A2AMCP
발표Google, 2025.04Anthropic, 2024.11
목적Agent ↔ Agent 통신Agent ↔ Tool 연결
상태Linux Foundation 오픈소스사실상 업계 표준
채택150+ 파트너Google Cloud 공식 지원

핵심은요.

  • MCP = AI가 외부 도구를 쓰게 해줌 (USB-C)
  • A2A = AI끼리 대화하게 해줌 (전화 네트워크)
  • 둘 다 필요함. 경쟁이 아니라 보완 관계

저도 처음엔 “또 새로운 표준이야?” 했어요.

근데 써보니까 이해됐어요. 멀티 에이전트 시대에는 이게 필요해요.

궁금한 거 있으면 댓글 남겨주세요.

📚 참고 자료

🏷️ 태그: #A2A #MCP #AIAgent #Google #멀티에이전트 #AI프로토콜