AI 에이전트 생태계 혁신: AG-UI, A2A, MCP 프로토콜 심층 분석

핵심 기술

AI 에이전트가 실제 애플리케이션과의 통합 시 발생하는 상호 운용성 문제를 해결하기 위한 핵심 프로토콜인 AG-UI, A2A, MCP를 심층적으로 분석하고, 이를 통해 AI 에이전트 생태계의 표준화와 발전을 모색합니다.

기술적 세부사항

• AG-UI (Agent-to-User Interface):
  • CopilotKit에서 개발한 오픈소스 프로토콜로, 에이전트와 프론트엔드 클라이언트 간의 원활한 통합을 지원합니다.
  • Server-Sent Events (SSE)를 사용하여 구조화된 JSON 이벤트를 스트리밍하며, TEXT_MESSAGE_CONTENT, TOOL_CALL_START, STATE_DELTA, AGENT_HANDOFF 등 16가지 이벤트 타입을 정의합니다.
  • LangGraph, CrewAI, Mastra 등 다양한 에이전트 프레임워크와의 호환성을 제공합니다.
  • 인간-사용자 상호작용을 위한 REST 레이어 역할을 수행합니다.
• A2A (Agent-to-Agent Communication):
  • Google에서 개발한 프로토콜로, 에이전트 간의 안전하고 효율적인 협업을 가능하게 합니다.
  • JSON-RPC & SSE 표준을 기반으로 하며, 에이전트의 기능 탐색, 통신 방식 결정, 장기 작업 협업, 내부 상태 비공개 등을 지원합니다.
  • Python SDK 및 JS SDK를 제공합니다.
  • JSON Agent Card를 통해 에이전트의 기능과 엔드포인트를 게시하고, tasks/send 또는 sendSubscribe를 통해 작업을 위임합니다.
  • 진행 상황 및 중간 결과는 SSE를 통해 스트리밍되며, input-required 이벤트를 통해 상호작용 가능한 중간 입력 처리가 가능합니다.
• MCP (Model Context Protocol):
  • Anthropic에서 개발한 프로토콜로, LLM에 대한 컨텍스트 및 툴 접근을 표준화합니다.
  • USB-C와 같이 AI 모델이 데이터 소스 및 툴에 플러그인할 수 있는 범용 인터페이스 역할을 합니다.
  • tools/list, tools/call 기능을 통해 툴 목록 조회 및 호출을 지원하며, 구조화되고 타입화된 결과를 반환합니다.
  • MCP v205-06-18과 같은 최신 사양은 보안 개선에 중점을 두고 있습니다.
  • MCP hosts (Claude Desktop, Cursor 등), MCP Clients (통신 브릿지), MCP Servers (기능 노출)로 구성된 클라이언트-서버 아키텍처를 따릅니다.
• ACP (Agent Communication Protocol):
  • A2A의 아이디어를 확장하여 에이전트, 애플리케이션, 인간 간의 통신을 위한 개방형 프로토콜입니다.
  • 표준화된 RESTful API를 사용하며, 멀티모달 상호작용, 스트리밍 응답, 상태 저장/비저장 패턴, 비동기 설계 등을 지원합니다.
  • ACP client와 ACP server 구성 요소로 이루어집니다.
  • A2A와 달리 인간 및 애플리케이션 상호작용을 포함하며, REST + OpenAPI + multipart 형식을 사용합니다.
  • Linux Foundation 표준으로 개발되고 있으며, BeeAI Platform이 참조 구현으로 사용됩니다.

개발 임팩트

이러한 프로토콜들의 등장과 채택은 AI 에이전트가 실제 환경에서 더 유연하고 확장 가능하며 상호 운용 가능하게 작동하도록 만들 것입니다. 개발자는 표준화된 인터페이스를 통해 복잡한 백엔드 로직을 재작성할 필요 없이 다양한 에이전트와 툴을 쉽게 통합하고, 에이전트 간의 협업을 간소화하며, 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.

커뮤니티 반응

AG-UI는 GitHub에서 5.1k, A2A는 18k 이상의 스타를 기록하며 커뮤니티의 높은 관심을 받고 있으며, 이는 AI 에이전트 생태계 표준화에 대한 필요성과 기대감을 반영합니다.