A2A Protocol – 왜 지금 에이전트 간 협업이 필요한가

 

구글이 제안한 A2A Protocol은 단일 LLM을 넘어 다양한 AI 에이전트가 상호작용하는 새로운 시대를 여는 프로토콜이다. A2A의 등장 배경과 필요한 이유를 분석한다.

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도입: ‘하나의 AI’만으로 충분하지 않은 시대

지난 몇 년 간 AI의 발전은 GPT나 PaLM 같은 대형 언어모델(LLM)을 중심으로 폭발적인 진화를 보여줬다. 하지만 실제 비즈니스 현장에서의 자동화는 그렇게 단순하지 않다.

• 이메일을 읽고 분석하는 모델
• 사내 DB에서 데이터를 조회하는 봇
• 결과를 요약하여 메일로 보내는 서비스

이 세 작업은 각기 다른 능력이 요구된다. 하나의 거대한 AI가 모든 기능을 포괄하기보다는, 특정 역할에 특화된 여러 개의 에이전트(agent)가 서로 협력하는 방식이 더 현실적이다.

이처럼 복잡한 업무를 유기적으로 수행하기 위해, 에이전트 간의 협업을 가능하게 하는 표준화된 통신 체계가 필요했고, 바로 그 해답으로 등장한 것이 A2A Protocol (Agent-to-Agent Protocol)이다.

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구글이 A2A Protocol을 발표한 이유

2024년 3월, Google은 개발자 블로그를 통해 A2A Protocol의 초기 버전을 공개했다.
이는 단순한 기술적 발표가 아니라, 다음과 같은 철학을 내포하고 있다.

“AI는 앞으로 여러 개의 에이전트가 협력하는 구조로 진화할 것이다. 그 생태계를 연결할 수단이 필요하다.”

구글은 이미 내부적으로 다양한 시스템과 서비스를 연결하기 위해 멀티에이전트 구조를 사용하고 있으며, 이제 그 방식을 외부로 확장하려 한다.
A2A는 이를 위한 개방형 프로토콜이자 상호운용성 프레임워크다.

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에이전트 협업은 기존 RPA나 API 연동과 무엇이 다른가?

많은 기업들이 현재 RPA(Robotic Process Automation)나 API를 통해 자동화를 구현하고 있다. 하지만 이 방식에는 뚜렷한 한계가 있다.

구분 기존 방식 A2A 기반 방식

구조	정해진 순서의 스크립트 기반	에이전트 간 동적 메시지 교환
유연성	로직 변경 시 전체 재작성	에이전트 교체 및 조정 가능
협업성	개별 처리 중심	다중 에이전트 협업 가능
표준화	개별 서비스별 API 문서 필요	AgentCard 기반 자동 인식

A2A Protocol은 단순히 기능 호출을 묶는 것이 아니라, 작업(Task) 단위로 분리된 에이전트들이 메시지를 주고받으며 전체 업무를 분담하는 구조를 지향한다.
이러한 구조는 복잡한 업무를 자동화하고, 유연하게 확장할 수 있는 기반이 된다.

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산업 적용의 현실성: 왜 A2A가 필요해지는가

실제 업무 환경을 예로 들어보자.
직원에게 새 노트북을 지급하는 과정은 다음과 같이 다단계 프로세스로 구성된다.

1. 요청 양식 제출
2. 예산 승인 요청
3. 재고 확인
4. 배송 요청
5. 등록 후 알림

각 단계는 각기 다른 시스템을 거치고, 다른 조건을 필요로 한다.
이런 과정을 자동화하려면 단순한 LLM이 아니라, 전문화된 에이전트들이 역할을 나눠 수행하고 상호 간 상태를 공유해야 한다.

Google은 실제로 이 구조를 자체 업무 시스템에 도입했고, 이후 파트너사와의 협업에도 A2A를 적용할 수 있도록 개방형 프로토콜로 발전시켰다.

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마무리: A2A는 AI 오케스트레이션의 기반이다

우리는 지금, 단일 AI가 모든 것을 해결하는 시대를 지나 AI끼리 협업하는 구조로 전환되는 시점에 있다.
A2A Protocol은 이러한 흐름을 반영한 표준화된 에이전트 협업 프로토콜로, 향후 수많은 AI 시스템 간 연결성과 확장성을 좌우할 핵심 인프라로 부상할 가능성이 크다.

다음 글에서는 실제 A2A 구조를 구성하는 핵심 요소들(AgentCard, Task, Message 등)을 분석하며, 프로토콜의 기술적 기반을 깊이 있게 살펴본다.