구글 A2A 프로토콜 공개! AI 에이전트 협업 시대 열릴까?

구글이 발표한 A2A(Agent 2 Agent) 프로토콜의 핵심 내용과 의미, 경쟁 기술 동향을 알아봅니다. AI 에이전트 협업의 가능성과 고려할 점을 확인하세요.

구글 A2A 프로토콜, AI 에이전트 협업의 문을 열까?

최근 AI 기술의 발전 속도가 정말 놀라운데요. 특히 여러 AI 에이전트들이 서로 협력해서 복잡한 작업을 처리하는 ‘멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)’에 대한 관심이 뜨겁습니다. 마치 각 분야 전문가들이 팀을 이뤄 프로젝트를 진행하는 것처럼 말이죠.

이런 흐름 속에서 최근 구글이 ‘A2A(Agent-to-Agent)’라는 새로운 오픈 프로토콜을 발표하며 많은 주목을 받고 있습니다. (2025년 4월 9일, 구글 클라우드 넥스트 ’25 행사에서 발표)

이 글은 2025년 4월 13일 현재까지 공개된 정보를 기준으로, 구글 A2A 프로토콜이 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 앞으로 AI 에이전트 기술이 어떻게 발전해 나갈지에 대한 주요 내용과 생각해 볼 점들을 함께 짚어보는 것을 목표로 합니다. AI 기술에 관심 있는 개발자, 기획자, 또는 사용자분들 모두에게 유용한 정보가 되기를 바랍니다.

구글 A2A, 무엇을 의미할까?

A2A는 이름 그대로 AI 에이전트 간의 통신과 상호 운용성을 위한 개방형 표준 규약(오픈 프로토콜)입니다. 서로 다른 회사나 다른 기술(프레임워크)로 만들어진 AI 에이전트들이 마치 공통 언어를 사용하듯 소통하고 협력할 수 있도록 길을 열어주는 것이 핵심 목표죠.

지금까지는 각기 다른 방식으로 개발된 AI 에이전트들이 서로 ‘대화’하기 어려워 협업에 한계가 있었습니다. 마치 외국어를 모르는 사람들끼리 소통하기 어려운 것처럼요. 구글은 A2A 프로토콜을 통해 이런 ‘에이전트 섬(silo)’ 현상을 해결하고, 다양한 에이전트들이 서로의 능력을 활용해 더 복잡하고 유용한 작업을 수행할 수 있도록 지원하겠다는 비전을 제시했습니다.

구글은 이 프로토콜 개발을 위해 아틀라시안(Atlassian), 세일즈포스(Salesforce), SAP, 몽고DB(MongoDB), 페이팔(PayPal) 등 50개 이상의 기술 파트너 및 액센츄어(Accenture), 딜로이트(Deloitte) 등 주요 서비스 제공업체와 협력하고 있다고 밝혔습니다. 이는 A2A를 특정 기업의 기술이 아닌, 업계 표준으로 만들려는 의지를 보여주는 대목입니다. GitHub(google/A2A)를 통해 Apache 2.0 라이선스로 공개되어 누구나 자유롭게 사용하고 기여할 수 있다는 점도 특징입니다.

AI 에이전트 협업, 왜 중요해지나?

단순히 정보를 검색하거나 글을 요약하는 수준을 넘어, AI가 스스로 계획을 세우고 여러 단계를 거쳐 복잡한 작업을 처리하는 ‘AI 에이전트’ 시대가 본격적으로 열리고 있습니다. 예를 들어, 여행 계획을 세우는 에이전트, 예약을 처리하는 에이전트, 비용 정산을 돕는 에이전트 등이 각자의 역할을 수행하는 것이죠.

하지만 각 에이전트가 따로 작동한다면 그 능력은 제한적일 수밖에 없습니다. 여러 에이전트가 서로 정보를 주고받고, 필요한 작업을 요청하며 협력할 때 비로소 시너지를 발휘하고 훨씬 더 강력한 문제 해결 능력을 보여줄 수 있습니다.

예를 들어, 채용 담당자가 원하는 인재 조건을 입력하면, 채용 에이전트가 후보자 탐색 에이전트, 면접 일정 조율 에이전트, 평판 조회 에이전트 등과 협력하여 전체 채용 프로세스를 자동화하는 그림을 상상해 볼 수 있습니다.

이처럼 AI 에이전트 간의 협업은 기업의 생산성을 높이고, 복잡한 워크플로우를 자동화하며, 사용자에게는 더욱 편리하고 통합된 경험을 제공할 잠재력을 가지고 있습니다. A2A 프로토콜은 이러한 멀티 에이전트 시스템 구축의 기술적 장벽을 낮추고, 더 많은 혁신을 촉진하는 기반이 될 것으로 기대됩니다.

구글 A2A 기술, 어떤 가능성을 보여줄까?

A2A 프로토콜은 AI 에이전트들이 서로의 ‘능력’을 파악하고(Capability Discovery), 작업을 주고받으며(Task Management), 필요한 정보를 공유하고(Collaboration), 심지어 사용자 인터페이스(UI) 형태까지 협상할 수 있도록(User Experience Negotiation) 설계되었습니다. 몇 가지 주요 특징을 살펴보면 다음과 같습니다.

• 에이전트 카드(Agent Card): 각 에이전트가 자신의 기능, 사용 가능한 기술(skills), 통신 방식 등을 담은 ‘명함’과 같은 역할을 합니다. 이를 통해 다른 에이전트들이 “이 에이전트는 어떤 일을 할 수 있구나” 하고 쉽게 파악할 수 있습니다.
• 작업(Task) 중심 구조: 단순한 정보 교환을 넘어, 특정 ‘작업’을 요청하고 그 결과를 받는 데 초점을 맞춥니다. 짧은 작업부터 며칠이 걸리는 장기 실행 작업까지 지원하며, 진행 상황을 실시간으로 공유할 수 있습니다.
• 멀티모달 지원: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 스트리밍 등 다양한 형태의 데이터를 주고받을 수 있어 더욱 풍부한 상호작용이 가능합니다.
• 기존 표준 활용: HTTP, SSE(Server-Sent Events), JSON-RPC 등 널리 사용되는 웹 표준 기술을 기반으로 하여 기존 시스템과의 통합이 용이합니다.
• 보안: 엔터프라이즈 환경을 고려하여 안전한 인증 및 권한 부여 기능을 기본적으로 지원합니다.

이러한 특징들을 바탕으로 A2A는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 앞서 언급한 채용 자동화 외에도, 고객 서비스, 공급망 관리, 금융 거래, 스마트 홈 제어 등 여러 에이전트의 협력이 필요한 거의 모든 영역에서 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대됩니다.

일례로, 구글은 A2A를 활용하여 소매 기업의 재고 부족 문제를 해결하는 시나리오를 제시하기도 했습니다. 재고 예측, 재발주, 고객 알림 등 여러 에이전트가 협력하여 기존에 72시간 걸리던 작업을 몇 시간으로 단축하는 식입니다.

최신 기술 기준, 다른 AI 에이전트 기술과는?

AI 에이전트 및 멀티 에이전트 시스템 분야는 구글 외에도 여러 기업들이 활발하게 연구 개발을 진행하고 있습니다. 대표적인 경쟁 또는 관련 기술 동향을 살펴보겠습니다. (아래 비교는 2025년 4월 13일 현재 공개된 정보를 기준으로 하며, 각 기술은 빠르게 발전하고 있음을 감안해야 합니다.)

주요 비교 포인트:

• 목표: 구글 A2A는 서로 다른 에이전트들을 ‘연결’하는 표준 통신 규약 제시에 중점을 둡니다. 반면 OpenAI의 Agents SDK는 에이전트를 ‘만들고 실행’하는 개발 환경 제공에 더 초점을 맞추는 경향이 있습니다. Anthropic의 MCP는 에이전트가 외부 정보를 ‘활용’하는 방식에 집중합니다. Meta는 자사 플랫폼 사용자 경험 향상과 비즈니스 지원에 중점을 둡니다.
• 접근 방식: 구글은 개방형 프로토콜과 파트너십을 통해 생태계를 구축하려는 접근을 보입니다. OpenAI는 강력한 자체 모델과 개발 도구를 중심으로 생태계를 확장하려 합니다. Meta는 자사 서비스와의 긴밀한 통합을 추구합니다.
• 상호 보완성: 구글 A2A와 Anthropic MCP는 서로 경쟁하기보다는 보완적인 관계가 될 수 있습니다. MCP로 에이전트가 필요한 도구나 정보를 얻고, A2A를 통해 다른 에이전트와 협력하는 시나리오가 가능합니다.

결국 어떤 기술이 ‘더 좋다’고 단정하기보다는, 각 기술이 지향하는 목표와 강점이 다르다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 앞으로 이 기술들이 어떻게 발전하고 서로 영향을 주고받을지 지켜보는 것이 흥미로울 것입니다.

우리가 함께 생각해 볼 점은?

AI 에이전트 간의 협업 기술은 분명 많은 가능성을 열어주지만, 동시에 몇 가지 중요한 질문과 과제를 던져줍니다.

• 제어와 안전성: 여러 에이전트가 자율적으로 협력하며 작동할 때, 예상치 못한 결과나 오류가 발생할 가능성은 없을까요? 전체 시스템을 어떻게 효과적으로 모니터링하고 제어할 수 있을지, 안전 장치는 어떻게 마련해야 할지에 대한 고민이 필요합니다.
• 책임 소재: 만약 여러 에이전트가 협력하여 처리한 작업에서 문제가 발생했을 때, 그 책임은 누구에게 있을까요? 각 에이전트 개발사, 프로토콜 제공자, 아니면 시스템 운영자일까요? 책임 소재를 명확히 하는 기준 마련이 중요해질 것입니다.
• 데이터 프라이버시와 보안: 에이전트들이 서로 정보를 주고받는 과정에서 민감한 데이터가 유출되거나 오용될 위험은 없을까요? A2A 프로토콜은 보안을 강조하지만, 실제 구현 및 운영 과정에서의 철저한 관리가 필수적입니다.
• 표준화와 경쟁: A2A와 같은 개방형 표준은 상호 운용성을 높이는 긍정적인 역할을 하지만, 특정 기업 주도의 표준이 시장을 독점하거나 혁신을 저해할 가능성에 대한 경계도 필요합니다. 건강한 경쟁과 다양한 기술 발전이 공존하는 생태계 조성이 중요합니다.
• 사회적 영향: AI 에이전트가 점점 더 많은 업무를 자동화하게 되면서, 일자리 변화나 인간의 역할 변화에 대한 사회적 논의와 대비도 필요합니다.

이러한 점들을 충분히 고려하고 사회적 합의를 만들어나가는 과정이 기술 발전과 함께 병행되어야 할 것입니다.

AI 에이전트 협업 시대, 앞으로 주목할 점은?

구글의 A2A 프로토콜 발표는 AI 에이전트 기술이 단순히 개별적인 능력을 넘어, 서로 협력하여 더 큰 가치를 창출하는 ‘팀플레이’ 시대로 나아가고 있음을 보여주는 중요한 신호입니다. 아직은 초기 단계이고 풀어야 할 과제들도 있지만, 그 잠재력은 매우 크다고 할 수 있습니다.

앞으로 우리는 다음과 같은 점들을 주목해 볼 필요가 있습니다.

• A2A 프로토콜의 확산 및 채택: 얼마나 많은 기업과 개발자들이 A2A 프로토콜을 실제로 채택하고 관련 생태계가 활성화될 것인가? 구글은 올해(2025년) 하반기에 파트너들과 함께 프로덕션 버전을 출시할 예정이라고 밝혔습니다.
• 경쟁 기술과의 관계: A2A가 MCP, OpenAI의 Agents SDK 등 다른 기술들과 어떻게 경쟁하고 협력하며 발전해 나갈 것인가? 각 기술의 장점을 결합한 새로운 형태의 솔루션이 등장할 수도 있습니다.
• 실제 활용 사례 등장: 다양한 산업 분야에서 A2A 및 멀티 에이전트 시스템을 활용한 구체적인 성공 사례들이 얼마나 나타날 것인가? 실제 비즈니스 가치 창출 여부가 기술 확산의 중요한 동력이 될 것입니다.
• 기술적/윤리적 과제 해결 노력: 앞서 언급한 제어, 안전성, 책임, 프라이버시 등의 문제들을 해결하기 위한 기술적 노력과 사회적 논의가 어떻게 진행될 것인가?

AI 에이전트 간의 협업 기술은 이제 막 본격적인 여정을 시작했습니다. 이 기술이 앞으로 우리의 일과 삶을 어떻게 변화시킬지, 그리고 그 과정에서 우리는 무엇을 준비하고 고민해야 할지 지속적인 관심과 논의가 필요한 시점입니다. 독자 여러분은 이 새로운 기술 흐름에 대해 어떻게 생각하시나요?