AI 에이전트 협업의 미래: A2A 및 MCP 프로토콜을 통한 상호운용성 확보

핵심 기술: 본 콘텐츠는 AI 에이전트 간의 효율적인 협업과 정보 공유를 위한 차세대 프로토콜인 Agent2Agent(A2A)와 Model Context Protocol(MCP)을 소개합니다. 이 프로토콜들은 개별 AI 모델의 한계를 넘어, 상호 운용 가능하고 지능적인 멀티 에이전트 시스템 생태계를 구축하는 데 중점을 둡니다.

기술적 세부사항:
* Agent2Agent (A2A):
* 에이전트 간의 상호 발견, 기능 공유, 작업 요청 및 위임, 구조화된 데이터 교환, 실시간 업데이트 스트리밍을 지원하는 개방형 프로토콜입니다.
* Agent Card: 에이전트의 기능, 지원 인터페이스(텍스트, 비디오 등), 상호작용 방법을 표준화하여 에이전트 간의 쉬운 통합을 가능하게 합니다.
* HTTP 및 JSON 기반으로 개발자 친화적이며, 실시간 업데이트를 위한 푸시 알림, 장기 실행 작업을 위한 스트리밍 지원, 인증 및 보안 기능 내장.
* 예시: Reimbursement Agent는 Agent Card를 통해 자신의 스킬(재무 처리)과 기능(스트리밍 지원)을 광고하고, create_request_form, return_form, reimburse와 같은 도구를 사용하여 사용자 입력을 받고 처리합니다.
* Model Context Protocol (MCP):
* LLM이 사용자 프로필, 실시간 외부 데이터, API, 내부 문서 등 필요한 모든 정보에 접근하여 지능적으로 작동하도록 컨텍스트 전달을 표준화하는 프로토콜입니다.
* 모델에 구애받지 않으며(Claude, Gemini, GPT 등 호환), 보안에 중점을 둔 아키텍처, 도구 호출 지원, 풍부하고 정확한 출력을 위한 컨텍스트 제공 기능을 갖습니다.
* 예시: MCP 서버는 에이전트의 도구들을 ToolDefinition 형태로 정의하고, handle_tool_call 함수를 통해 에이전트가 제공하는 도구를 안전하고 일관되게 호출할 수 있도록 합니다.
* A2A와 MCP의 시너지: 두 프로토콜의 결합은 에이전트의 발견 및 협업(A2A)과 각 에이전트 또는 모델에 필요한 관련성 있고 구조화된 컨텍스트 제공(MCP)을 통해 진정한 생산 등급의 멀티 에이전트 시스템을 구축합니다.

개발 임팩트:
* 에이전트 간의 상호운용성을 높여 다양한 공급업체의 에이전트 통합을 용이하게 합니다.
* 에이전트 마켓플레이스의 등장을 촉진하고, 동적이고 적응적인 멀티 에이전트 워크플로우를 가능하게 합니다.
* 단일 벤더나 플랫폼에 종속되지 않는, 진정으로 모듈화되고 확장 가능한 AI 시스템 구축 기반을 제공합니다.
* AI 시연 단계를 넘어, 복잡한 실제 업무를 수행할 수 있는 생산 등급의 멀티 에이전트 시스템으로의 전환을 가속화합니다.

커뮤니티 반응:
본문에서 특정 커뮤니티 반응이 직접적으로 언급되지는 않았으나, 이러한 표준화된 프로토콜의 등장은 AI 에이전트 생태계의 발전과 협업 도구의 필요성에 대한 개발자 커뮤니티의 높은 관심을 반영합니다.