A2A 프로토콜: AI 에이전트 간의 효율적인 소통을 위한 새로운 표준

핵심 기술: 본 콘텐츠는 AI 에이전트 간의 효율적인 통신을 위한 새로운 오픈 프로토콜인 A2A (Agent-to-Agent)를 소개하고, 이를 실제 Spin 앱으로 구현하는 방법을 다룹니다. LLM과 에이전트의 상호작용이 발전함에 따라 에이전트 간의 협업을 표준화하는 A2A의 중요성을 강조합니다.

기술적 세부사항:
* 에이전트 정의: AI 기반으로 사용자 대신 작업을 수행하는 코드 조각으로, 대화형이거나 파싱 가능한 데이터, 오디오, 이미지 등을 반환할 수 있습니다.
* A2A 프로토콜의 주요 기능:
* 에이전트 디스커버리: /.well-known/agent.json 파일을 통해 에이전트의 엔드포인트 및 상호작용 방식을 표준화된 위치와 형식으로 공개합니다.
* 에이전트 상호작용: JSON, JSON-RPC, HTTP, SSE 등 기존 웹 표준 기술을 기반으로 에이전트 간 메시지 송수신 방식을 정의합니다.
* 에이전트 카드: 에이전트의 이름, 설명, URL, 제공자, 버전, 기능(streaming, pushNotifications), 기본 입력/출력 모드, 스킬(기능) 등을 JSON 형식으로 기술하여 에이전트의 역량을 명확히 합니다.
* 상호작용 모드:
* 비동기 세션: 요청 후 응답을 받고 연결을 종료합니다. 후속 요청 시 세션 ID를 포함하여 기존 세션임을 명시합니다. 대부분의 경우에 권장되는 모드입니다.
* 스트리밍 세션: HTTP SSE를 사용하여 장기 실행 연결을 유지하며 메시지를 주고받습니다. 인간 사용자와의 대화처럼 즉각적인 결과 피드백이 필요할 때 유용합니다.
* 푸시 알림: 요청 시 알림 URL을 제공하면, 작업 완료 시 해당 URL로 콜백을 수행합니다. 비디오 생성 등 장시간 소요되는 작업에 적합합니다.

개발 임팩트: A2A 프로토콜을 통해 개발자는 에이전트 간의 표준화된 통신 방식을 쉽게 구현할 수 있으며, 이는 복잡한 다중 에이전트 시스템 구축을 용이하게 합니다. 또한, 다양한 상호작용 모드는 특정 시나리오에 최적화된 에이전트 설계를 가능하게 하여 시스템 효율성과 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

커뮤니티 반응: 원문에는 직접적인 커뮤니티 반응이 언급되지 않았으나, LLM과 에이전트 기술의 빠른 발전 추세를 볼 때 A2A와 같은 표준화 노력은 개발자 커뮤니티에서 긍정적인 반응을 얻을 것으로 예상됩니다.