The Next Wave of AI: Intelligent Agents Working Together

분야

데이터 과학/AI

대상자

• AI 개발자 및 연구자, 협업형 AI 시스템 구축에 관심 있는 개발자
• 중급~고급 수준의 기술자, AI 에이전트 간 통신 및 커뮤니케이션에 대한 이해가 필요한 개발자

핵심 요약

• *_Agent2Agent (A2A)_ 및 _Model Context Protocol (MCP)_은 AI 에이전트 간 협업을 가능하게 하는 표준화된 프로토콜로, 모든 모델에 공통된 컨텍스트 전달, 에이전트 간 상호작용, 실시간 데이터 스트리밍**을 지원합니다.
• _Agent Card_는 에이전트의 기능, 지원 인터페이스, 상호작용 방식을 표준화한 설명서로, 에이전트 간 협업을 단순화합니다.
• _MCP_는 LLM에 실시간 데이터, 사용자 프로필, 내부 문서 등을 제공하여 모델의 의사결정 정확도를 높입니다.
• _A2A_는 HTTP/JSON 기반으로 개발자 친화적이고, 인증 및 보안 기능을 내장하여 안정적인 에이전트 네트워크를 구축합니다.

섹션별 세부 요약

1. Agent2Agent (A2A)

• 에이전트 간 통신 프로토콜: 에이전트가 서로를 발견하고, 작업을 요청/위임하며, 구조화된 데이터를 실시간으로 교환할 수 있도록 합니다.
• Agent Card: 에이전트의 기능, 지원 인터페이스(텍스트, 비디오, 폼 등), 상호작용 방식을 표준화한 설명서로, 협업 시 사용자 친화적인 인터페이스 제공.
• 기술적 특징: HTTP/JSON 기반, 실시간 알림, 스트리밍 지원, 인증 및 보안 기능 포함, 다중 상호작용 모드(텍스트 채팅 외) 지원.
• 예시: 재지급 요청 처리 에이전트가 Agent Card를 통해 기능을 등록하고, 사용자 입력을 처리하는 create_request_form() 함수를 활용합니다.

2. Model Context Protocol (MCP)

• 모델 컨텍스트 전달: LLM에 실시간 데이터, 사용자 프로필, 내부 문서, API 등을 표준화된 방식으로 제공해 모델의 판단 정확도를 향상시킵니다.
• 기술적 특징: 모델 독립적(클라우드, Gemini, GPT 등 호환), 보안 중심 아키텍처, 도구 호출 지원, 컨텍스트 기반의 더 정확한 출력 가능.
• 실무 적용: MCP 서버를 통해 에이전트가 내부 데이터(예: HR 정책, 조직도)에 접근하며, 외부 시스템(ATS, 달력 API)과 안전하게 연동합니다.
• 예시: 재지급 에이전트는 MCP 서버를 통해 도구 정의(ToolDefinition)를 등록하고, handle_tool_call() 함수로 도구 호출을 처리합니다.

결론

A2A와 MCP는 AI 에이전트 간 협업과 실시간 컨텍스트 전달을 가능하게 하며, 실무에서의 생산성과 확장성을 극대화합니다.

• 실무 팁: A2A는 에이전트 네트워크 구축, MCP는 모델의 정확도 향상에 중점을 두며, 두 프로토콜을 결합하면 다중 에이전트 시스템의 동적, 모듈화된 작업 흐름을 가능하게 합니다.
• 향후 방향: 공개된 표준화된 프로토콜을 통해 협업형 AI 시스템의 확장성과 안정성을 확보해야 하며, 개발자는 A2A 및 MCP를 필수적으로 인지해야 합니다.
• 결론: A2A와 MCP는 AI의 다음 세대를 위한 모듈화된, 확장 가능한 아키텍처를 제공하며, 독자적인 플랫폼에 의존하지 않는 오픈형 생태계로의 전환을 촉진합니다.